【摘 要】
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针对铣刀切削时磨损特征声音信号较微弱、难以分解和提取的问题,提出改进变分模态分解VMD边际谱能量熵比与最小二乘支持向量机LS-SVM相结合的铣刀磨损状态监测方法,以多尺度排列熵为目标函数,利用自适应遗传算法优化VMD参数,获得信号的最佳分解。通过监测铣刀磨损状态,分析三种状态铣削声音信号,采用改进VMD提取信号的边际谱能量熵比特征,输入到LS-SVM中确定铣刀磨损状态。结果表明,该方法可以有效提取铣刀磨损状态信息,在小样本情况下,对铣刀磨损状态的监测识别准确率可达100%,具有较好的实用性。
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针对铣刀切削时磨损特征声音信号较微弱、难以分解和提取的问题,提出改进变分模态分解VMD边际谱能量熵比与最小二乘支持向量机LS-SVM相结合的铣刀磨损状态监测方法,以多尺度排列熵为目标函数,利用自适应遗传算法优化VMD参数,获得信号的最佳分解。通过监测铣刀磨损状态,分析三种状态铣削声音信号,采用改进VMD提取信号的边际谱能量熵比特征,输入到LS-SVM中确定铣刀磨损状态。结果表明,该方法可以有效提取铣刀磨损状态信息,在小样本情况下,对铣刀磨损状态的监测识别准确率可达100%,具有较好的实用性。
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