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摘要
针对数控机床上的刀具磨损问题,为了有效检测刀具磨损状态,提出了基于EMD和SVM相结合的刀具故障检测方法。通过设备采集磨损的刀具信号并加以处理,然后利用经验模态分解(EMD)方法分解后再进行信号重组,得出若干个模态函数(IMF);经标量量化处理得出特征向量后,利用支持向量机(SVM)方法完成刀具故障检测。结果表明,该方法能很好地检测出刀具磨损状态,验证了方法的可行性。
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针对数控机床上的刀具磨损问题,为了有效检测刀具磨损状态,提出了基于EMD和SVM相结合的刀具故障检测方法。通过设备采集磨损的刀具信号并加以处理,然后利用经验模态分解(EMD)方法分解后再进行信号重组,得出若干个模态函数(IMF);经标量量化处理得出特征向量后,利用支持向量机(SVM)方法完成刀具故障检测。结果表明,该方法能很好地检测出刀具磨损状态,验证了方法的可行性。
