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基于异源信号特征融合的刀具磨损状态识别!.pdf
畏a叶技2017年第30卷第5期
电子·电路
Electronic
Sei．＆Teeh．／May．15．2017
基于异源信号特征融合的刀具磨损状态识别
潘贺丰，朱坚民
(上海理工大学机械工程学院，上海200093)
摘要针对单一刀具切削信号的局限性和磨损特征存在较强的非线性，提出一种基于异源信号特征融合的刀具
磨损状态识别方法。同时采集加工过程中的振动信号和声发射信号，分别提取它们小波包频带的相关时域特征，采用局
部保留投影算法对原始特征进行降维，并将两信号的低维特征进行融合，对融合特征通过灰色接近关联模型进行磨损状
态识别。通过3把车刀的切削磨损实验。结果表明该方法可充分利用异源信号的互补信息和特征数据之间的非线性关
系，更全面地表征刀具磨损状态，相比单信号法具有更高的识别精度。
关键词异源信号；局部保留投影；特征融合；刀具磨损；灰色接近关联模型
文献标识码A 文章编号1007—7820(2017)05—105—05
中图分类号TN911．7；TB93
ToolWearState Basedon FeaturesFusion
Recognition Signals
Heterogeneous
PAN Jianmin
Hefeng，ZHU
ofMechanical of forScienceand
(School Engineering，UniversityShanghai Technology，Shanghai200093，China)
AbstractAtoolwearstate methodbasedon featuresfusionis toad—
recognition heterogeneoussignals proposed
dressthelimitationof tool and nonlinearrelationofwealfeatures．Thevibrationand
singleturningsignalstrong signal
acousticemissionare the thewavelet band
signalacquiredsimultaneouslyduringprocessing，andpacketfrequency
relevanttime—domainfeaturesareextracted usedtore—
algorithm(LPP)is
respectively．Localpreservingprojection
dueethe featuresdimension．Thelowdimensionfeaturesofthetwo arefusedandsenttothe
original signals grey
nearnessincidencemodelforwearstate ofthethree toolsshowthatthe
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