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基于S变换时频特征的刀具磨损监测方法
文献摘要：
针对刀具磨损状态监测中特征提取过程往往忽略信号相位的问题,引入一种具有高时频分辨率同时能揭示相位成分的时频变换方法,提出基于S变换时频特征的刀具磨损状态识别方法.首先,对加工中的力及振动信号使用S变换,发现各个磨损状态下时频幅值及相位矩阵存在显性差异;其次,分别从时频幅值/相位矩阵的等高线轮廓、时间最大值曲线及频率最大值曲线等多个方面进行特征提取,结合最大相关最小冗余算法进行特征降维;最后,使用隐马尔可夫模型完成刀具磨损状态的识别,识别率为97.4％.结果表明,S变换作为一种特征提取技术能够有效地用于刀具磨损状态监测,同时加工中力以及振动信号的相位成分能够表征刀具磨损.
文献关键词：
刀具磨损状态监测;S变换;相位成分;隐马尔可夫模型
中图分类号：
作者姓名：
李鑫;张宇;朱锟鹏
作者机构：
中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,合肥 230031;中国科学技术大学,合肥230026
文献出处：
引用格式：
[1]李鑫;张宇;朱锟鹏-.基于S变换时频特征的刀具磨损监测方法)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(10):88-91,96
A类：
相位成分
B类：
时频特征,刀具磨损监测,监测方法,对刀,刀具磨损状态监测,信号相位,率同,时频变换,状态识别,振动信号,相位矩阵,显性差异,等高线,最大相关最小冗余,特征降维,隐马尔可夫模型,识别率,提取技术
AB值：
0.19955
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