基于EEMD-SVM的铣刀磨损状态监测系统设计

基于EEMD-SVM的铣刀磨损状态监测系统设计

论文摘要

为实现铣刀磨损状态准确、快速的识别,设计了一套基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)的刀具状态在线监控系统。首先,应用EEMD将采集的铣刀声发射(AE)信号分解成多个固有模态函数(IMF),并基于相关系数法从分解得到的IMF分量中提取有效分量,剔除虚假成分。最后,将有效IMF分量的能量作为特征向量输入支持向量机分类器来完成铣刀磨损状态的识别。使用TwinCAT和Matlab实现了整套系统的功能。经实验验证,监控系统运行稳定并能够对刀具状态进行准确、快速的识别。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 铣刀AE信号采集
  • 2 集合经验模态 (EEMD) 分解
  • 3 特征提取及SVM模态识别
  • 4 刀具磨损状态监测系统设计
  • 5 铣刀磨损监测系统实验
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李贵红,杜昕,赵丽丽,于俊虎

    关键词: 铣刀磨损状态,集合经验模态分解,相关系数法,支持向量机

    来源: 自动化与仪器仪表 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

    单位: 兰州职业技术学院,甘肃能源化工职业学院

    基金: 甘肃省高等学校科研项目(2018A-252),甘肃省职业教育教学改革项目(2018gszyjy-63)

    分类号: TG714;TP274

    DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.06.030

    页码: 30-32

    总页数: 3

    文件大小: 701K

    下载量: 137

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