【摘 要】
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针对刀具磨损声发射信号的非平稳、非线性特征，提出了一种基于EMD分解与IMF奇异值熵的刀具磨损状态诊断方法。该方法首先将刀具锋利信号、磨损信号进行EMD分解，分别得到若干个
【机 构】
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上海工程技术大学机械工程学院,上海工程技术大学电子电气工程学院
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针对刀具磨损声发射信号的非平稳、非线性特征，提出了一种基于EMD分解与IMF奇异值熵的刀具磨损状态诊断方法。该方法首先将刀具锋利信号、磨损信号进行EMD分解，分别得到若干个内禀模态函数（IMF），然后利用IMF分量作为故障的初始特征向量矩阵，并对初始特征向量矩阵进行奇异值分解，求取奇异值熵，根据奇异值熵的大小判断刀具磨损状态。实验结果表明该方法能准确地识别刀具磨损状态。
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