【摘 要】
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A comparison was made between the effects of the two feature extraction methods of wavelet packet and singular value decomposition. By applying the singular value decomposition to the signal feature a
【机 构】
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Proceedings of 2011 International Conference on Management Science and Intelligent Control(ICMSIC 20
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A comparison was made between the effects of the two feature extraction methods of wavelet packet and singular value decomposition. By applying the singular value decomposition to the signal feature abstraction, the method of combining the phase space reconstruction and the singular value decomposition is proposed. Under the experimental condition that using KC9125 tool steel to cut 40CrNiMoA collection acoustic emission signal, using this method to make feature extraction of acoustic emission signal that reflects tool wear state, a comparison is made with wavelet packet method of feature extraction. After the characteristic value of singular value decomposition method is put into the BP neural network training, the identifying tool wear accuracy increases from 90% to 96%. This method in- creases the identifying accuracy.
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