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摘要
以金刚石砂轮为研究对象,提出利用隐马尔可夫模型进行砂轮磨损状态识别,根据磨削过程声发射信号来识别隐藏的砂轮磨损状态,实现砂轮磨削性能退化评估.基于上述理论,搭建实验平台,采集砂轮全寿命周期磨削过程声发射信号,利用线性判别分析降维算法对声发射频域信号进行特征降维,将降维后的特征作为模型观测序列,分别建立砂轮磨损状态的连续隐马尔可夫模型.实验数据表明,连续隐马尔可夫模型可以清晰地反映砂轮从稳定磨损到急剧磨损的状态转移,砂轮磨损阶段状态间相似度能够达到95%以上.
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单位航天学院; 厦门大学
