典型文献
基于空间坐标与振动特征融合的机床切削状态分类方法
文献摘要：
t分布的随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)常被用作机床切削状态分类中的特征选择方法,以学习切削参数之间的潜在关系.为了提高切削状态分类的精度,融合振动信号特征与切削激励点的空间坐标,提出了空间坐标嵌入的t分布的随机邻域嵌入方法(spatial coordinate embedded t-SNE,Ct-SNE).该方法采用振动信号构建高维特征空间,将空间坐标作为物理信息嵌入至特征空间,以优选出类内相似度高、类间差异性大的特征.试验采集了三轴立式铣床加工的数据,对比了传统t-SNE方法与Ct-SNE方法的可视化结果和切削状态分类的准确性.结果表明,与传统方法相比,切削激励点的空间坐标的引入可以提高振动特征的可区分度,显著提升切削状态分类的准确率.
文献关键词：
状态监测;t分布的随机邻域嵌入;特征选择;振动监测;空间坐标
中图分类号：
作者姓名：
王晶;程晓斌;高艳;王勋;杨军
作者机构：
中国科学院噪声与振动重点实验室(声学研究所),北京 100190;中国科学院大学,北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]王晶;程晓斌;高艳;王勋;杨军-.基于空间坐标与振动特征融合的机床切削状态分类方法)[J].振动与冲击,2022(23):249-256,306
A类：
可区分度
B类：
空间坐标,振动特征,特征融合,机床,状态分类,分类方法,邻域嵌入,distributed,stochastic,neighbor,embedding,SNE,特征选择,选择方法,切削参数,潜在关系,振动信号,信号特征,spatial,coordinate,embedded,Ct,高维特征空间,物理信息,类间差异,三轴,立式铣床,高振动,状态监测,振动监测
AB值：
0.370014
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