【摘 要】
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针对刀具磨损状态监测和磨损量预测研究中特征提取这一关键技术,该文提出了基于云理论的信号特征提取方法。首先,采用小波包分析对声发射信号进行信号分解和重构,滤除噪声对
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针对刀具磨损状态监测和磨损量预测研究中特征提取这一关键技术,该文提出了基于云理论的信号特征提取方法。首先,采用小波包分析对声发射信号进行信号分解和重构,滤除噪声对提取特征参数的影响;其次根据重构信号的统计分布特性,利用逆向云算法提取信号敏感频带的期望值、熵及超熵云特征参数,定量分析刀具在不同切削条件下3种云特征参数随磨损量增大所呈现的变化规律;最后,通过散点图分析3种特征参数表征刀具磨损声发射信号的有效性。结果表明：刀具磨损声发射信号具有明显的云特性,3种云特征参数与刀具磨损状态具有明显的对应关系,可作为
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