基于分类器融合的刀具故障诊断方法研究

根据刀具磨损状态不同时其不同频带的能量不同,将小波包分解方法和基于神经网络的模糊系统融合器相结合,用于车刀状态诊断。采用小波包将信号分解为不同频带的信号,通过求取不同频带的均方根值提取各特征量,然后将特征向量分别输入BP、SVM、ELM、PNN 4种神经网络分类器,将不同分类器的分类结果应用模糊网络进行优化综合。实验结果表明:多分类融合分类识别效果比单个分类器效果要好,提高了对刀具状态的识别精度。

Tool Fault Diagnosis Based on Multiple Classifier Fusion