文献类型：期刊文章

作　　者：聂鹏[1] 董慧[1] 李正强[1] 高辉[1] 李波[2]

机构地区：[1]沈阳航空航天大学机电工程学院,沈阳110136 [2]蓝星(北京)化工机械有限公司,北京100176

出　　处：《北京工业大学学报》

基　　金：辽宁省教育厅重点实验室资助项目(LS2010117);沈阳市人才资源开发专项基金资助项目(Syrc201007)

年　　份：2013

卷　　号：39

期　　号：12

起止页码：1784-1790

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的端点效应、停止准则和虚假分量作了改进处理,通过对仿真信号的对比验证证明了改进方法的可行性.采集切削加工中的声发射(acoustic emission,AE)信号并对AE信号运用改进EMD方法分解为若干个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,利用IMF分量和原始信号的相关系数作为判断依据,剔除分解中产生的虚假分量,然后提取IMF分量的归一化能量值并将其作为特征向量.将提取的特征向量分为2组:一组用于对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)训练;另一组用于识别刀具磨损状态.实验结果表明该方法可有效地表征刀具的磨损状态.

关 键 词：刀具磨损 状态识别  经验模态分解

分 类 号：TP206.3]