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

发布时间：2019-05-23 12:39

【摘要】：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。
[Abstract]:In order to characterize, obtain and identify the tool wear state, a tool wear state recognition method based on chaotic time series analysis method and support vector machine (SVM) is proposed. In this method, the phase space of the acoustic emission signal of the tool is reconstructed by using the chaotic time series analysis method, and the feature space is established by extracting the embedding dimension and the Lyapunov coefficient. Using support vector machine as classifier, the recognition of tool wear state is realized. The experimental results show that the tool wear state recognition method based on chaotic time series analysis and support vector machine has good learning ability and high recognition accuracy in the case of small sample learning.
【作者单位】： 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;
【基金】：陕西省自然科学基金资助项目(2013JM7001) 西北工业大学基础研究基金资助项目(JC20110215) 西北工业大学2012校级“新人新方向”基金资助项目(12GH14617)~~
【分类号】：TG71;TH117

【参考文献】

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【共引文献】

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3 朱霄s，

本文编号：2483900