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摘要
为提高微铣刀磨损在线监测的识别精度，尝试通过线性判别分析法（Linear Discriminant Analysis,LDA）对微铣削振动信号的时域和频域特征进行降维。然后将降维后的特征输入到改进型蚁群优化SVM模型，从而实现微铣刀磨损的特征分类。其中，改进型蚁群优化算法主要用来优化SVM模型核函数的两个关键参数，避免由于初始参数选择不合适而带来的局部最优和过拟合的问题。实验结果表明，提出的微铣刀状态识别方法能够准确识别微铣刀的各种磨损状态，对微铣刀磨损的其它状态识别方法具有一定的指导意义和借鉴价值。
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