刀具磨损状态检测方法的分析与验证

刘智键; 刘宝林; 胡远彪

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为监测机床刀具磨损程度,提出了一种基于小波包理论(WPD)、经验模态分解(EMD)以及支持向量机(SVM)等相结合的刀具故障诊断方法。通过小波包理论工具消除刀具的高频噪声信号,并对去噪后的信号进行模态分解、合成,计算出模态函数(IMF)和EMD分解信号的相关参数。将计算出的信号时域上的特征参数作为支持向量机(SVM)的输入特征向量,完成对刀具故障的检测。实验结果分析表明,该方法可以有效地判断刀具磨损程度,验证了方法的可行性。

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来源
《工具技术》 |2018年第2期|116-118|共3页
作者
刘智键; 刘宝林; 胡远彪;
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作者单位

中国地质大学;

国土资源部深部地质钻探技术重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类技术测量方法;机械制造工艺;
关键词
小波包理论; 经验模态分解; 支持向量机; 故障诊断;

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