【摘 要】
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针对端面铣刀磨损状态的识别问题,根据隐式马尔可夫模型（HMM）具有良好的模式分类能力,提出了基于连续高斯密度混合HMM（CHMM）的刀具磨损状态监测系统。以铣削力作为监测信号,应用
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针对端面铣刀磨损状态的识别问题,根据隐式马尔可夫模型（HMM）具有良好的模式分类能力,提出了基于连续高斯密度混合HMM（CHMM）的刀具磨损状态监测系统。以铣削力作为监测信号,应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理,并提取信号的能量特征作为CHMM的输入向量,训练CHMM模型,再用训练好的模型对未知的刀具磨损状态进行监测与识别,实验结果表明该模型可以对刀具磨损状态进行准确的识别,且所需训练样本数较少,对刀具状态的智能监测具有很好的实际意义。
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