【摘 要】
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为了表征、获取与识别刀具的磨损状态,提出一种基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法利用混沌时序分析方法重构了刀具声发射信号的相空间,并提取
【机 构】
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西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安建筑科技大学机电工程学院
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为了表征、获取与识别刀具的磨损状态,提出一种基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法利用混沌时序分析方法重构了刀具声发射信号的相空间,并提取了嵌入维数与Lyapunov系数建立了特征空间。使用支持向量机作为分类器,实现了刀具磨损状态的识别。实验证明,在小样本学习情况下,基于混沌时序分析方法与支持向量机的刀具磨损状态识别方法具有良好的学习能力,获得了较高的识别准确率。
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