基于希尔伯特黄变换的刀具磨损特征提取

发布时间：2018-10-31 19:07

【摘要】：概述了希尔伯特黄变换(HHT)的基本理论和算法,对信号经过经验模态分解(EMD)后得到的固有模态函数(IMF)求取振幅均值,差值筛选出与刀具磨损相关的IMF分量,并对单分量固有模态函数求取边际谱,获取边际谱最大幅值点,建立他们与刀具磨损之间的映射关系,进行特征提取,将其作为神经网络的输入特征向量,结合希尔伯特三维时频谱进行刀具磨损状态的判断。研究结果证明,该方法可以作为刀具磨损监测中信号特征提取的一种简单和可靠的方法。
[Abstract]:In this paper, the basic theory and algorithm of Hilbert-Huang transform (HHT) are summarized. The amplitude mean value is obtained from the inherent mode function (IMF) obtained by empirical mode decomposition (EMD), and the difference value is used to screen out the IMF components related to tool wear. The marginal spectrum is obtained from the inherent mode function of single component, the maximum value of the marginal spectrum is obtained, the mapping relationship between them and tool wear is established, and the feature extraction is carried out, which is used as the input feature vector of the neural network. The tool wear state is judged by using Hilbert 3D time spectrum. The results show that this method can be used as a simple and reliable method for feature extraction in tool wear monitoring.
【作者单位】： 西北工业大学机电学院;
【基金】：陕西省自然科学基金(2013JM7001) 西北工业大学基础研究基金(JC20110215) 西北工业大学研究生创业种子基金
【分类号】：TG71;TH117.1

【共引文献】

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本文编号：2303257