【摘 要】
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针对机床刀具磨损故障诊断,开发了基于经验模态分解和香农熵进行信号处理的刀具故障诊断系统。在信号处理阶段,对机床加工过程中刀具的振动信号进行经验模态分解,得到若干固
【机 构】
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兰州职业技术学院,甘肃能源化工职业学院
【基金项目】
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甘肃省高等学校科研项目(2018A-252),兰州市安宁区科技计划项目(2017-5),甘肃省职业教育改革项目(2018gszyjy-63).
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针对机床刀具磨损故障诊断,开发了基于经验模态分解和香农熵进行信号处理的刀具故障诊断系统。在信号处理阶段,对机床加工过程中刀具的振动信号进行经验模态分解,得到若干固有模态函数(IMF),并基于香农熵从分解得到的IMF分量中提取有效分量,去除虚假分量,最后将有效的IMF分量的能量作为特征向量输入向量机(SVM)分类器来识别刀具的磨损状态。经实验验证,该系统能对刀具磨损状态进行准确快速地判断。
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