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| 基于谐波特征和GA-SVM的刀具状态监测 | |
| 引用本文： | 陈泽宇.基于谐波特征和GA-SVM的刀具状态监测[J].制造技术与机床,2012(6):146-149. |
| 作者姓名： | 陈泽宇 |
| 作者单位： | 广州铁路职业技术学院,广东广州,510430 |
| 基金项目： | 广东省高等职业技术教育研究会课题(GDGZ1.55) |
| 摘 要： | 刀具状态的监测是实现机械加工自动化重要的一环.为了有效地捕捉刀具的状态信息,提出了一种基于谐波特征和GA-SVM(遗传-支持向量机)相结合的刀具状态监测方法.该方法运用小波变换提取AE信号的谐波特征信息,作为支持向量机的输入参数,GA寻找SVM建立刀具状态模型的最优参数,通过训练建立模型.结果表明,该方法能有效监测刀具磨损状态. |
| 关 键 词： | 刀具磨损 AE信号 GA-SVM 谐波特征 |
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