【摘 要】
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本文采用统计模式识别的方法,从切削过程的动态切削力和振动信号中抽取特征,进行线性分类,对刀具的磨损状态进行了有效的判别。文中提出一个衡量大样本单个特征线性可分性的计算公式。在实际应用中,根据单个特征的实际分布图,选择可分性好的特征;同时,通过编辑样本选择训练集,使正确判别率得到显著提高。这种方法兼有计算量小、速度快等优点,可使用微型计算机,便于实际应用,并有可能用于在线监控。
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本文采用统计模式识别的方法,从切削过程的动态切削力和振动信号中抽取特征,进行线性分类,对刀具的磨损状态进行了有效的判别。文中提出一个衡量大样本单个特征线性可分性的计算公式。在实际应用中,根据单个特征的实际分布图,选择可分性好的特征;同时,通过编辑样本选择训练集,使正确判别率得到显著提高。这种方法兼有计算量小、速度快等优点,可使用微型计算机,便于实际应用,并有可能用于在线监控。
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