典型文献
视听信息融合的CNC铣刀磨损状态监测方法
文献摘要：
针对目前多特征融合刀具磨损监测方法中存在特征之间相关性差、非线性关系被忽略,导致用于模式识别的融合特征维数过大、冗余信息多、特征契合度差和识别准确率低的问题.提出了一种核典型相关分析(Kernel Canonical Cor-relation Analysis,KCCA)的多级特征融合方法.采集数控加工过程的声压信号以及工件纹理图像,并提取相应的视听特征,利用核典型相关分析法在高维空间找到2组投影方向,保证投影后特征间的皮尔逊系数最大,使视听特征的相关性最大化.经实验验证,利用核典型相关分析法能计算6组典型变量,并表达原特征97％以上的信息,大大降低了特征维数、减少了冗余特征.并且同样的识别模型下,核典型相关分析法能够将检测准确率提升至95％以上.
文献关键词：
刀具磨损监测;视听信息融合;非线性关系;皮尔逊系数;核典型相关分析
中图分类号：
作者姓名：
黄智坤;刘丽冰;张晶;袁军;杨泽青
作者机构：
河北工业大学机械工程学院,天津300130
文献出处：
引用格式：
[1]黄智坤;刘丽冰;张晶;袁军;杨泽青-.视听信息融合的CNC铣刀磨损状态监测方法)[J].现代制造工程,2022(08):93-100
A类：
视听信息融合,核典型相关分析,KCCA
B类：
CNC,铣刀,磨损状态,状态监测,监测方法,多特征融合,刀具磨损监测,存在特征,非线性关系,致用,模式识别,融合特征,冗余信息,契合度,识别准确率,Kernel,Canonical,Cor,relation,Analysis,多级特征融合,融合方法,数控加工,加工过程,声压,工件,纹理图像,相关分析法,高维空间,影后,皮尔逊系数,大大降低,冗余特征,识别模型,检测准确率,准确率提升
AB值：
0.321913
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