【摘 要】
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为实时监测砂带磨损状态,采用基于磨削声信号与电流信号的监测方案。首先,利用时域分析方法与小波包分析方法提取砂带磨损信号特征,通过朴素贝叶斯方法融合两种信号,从而识别
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院,载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51605024)
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为实时监测砂带磨损状态,采用基于磨削声信号与电流信号的监测方案。首先,利用时域分析方法与小波包分析方法提取砂带磨损信号特征,通过朴素贝叶斯方法融合两种信号,从而识别砂带磨损状态;其次,为提高砂带磨损状态识别准确率,针对朴素贝叶斯方法的分类特性,改进了一种基于Fisher判别率与互信息的信号特征选择方法。实验结果表明,利用基于Fisher判别率与互信息方法能够挑选出可分性好同时特征间相关性弱的信号特征,基于朴素贝叶斯的砂带磨损状态识别方法能够准确地识别砂带磨损状态。
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