基于AE信号与优化SVM的刀具磨损状态识别
Measurement & Control Technology（2015）
摘要
根据小波包变换理论,对刀具磨损声发射(AE)信号进行滤波和能量特征值提取.采用分步式扫描的方法对传统的盒计数法进行改进,并利用改进的盒计数法计算滤波后信号的广义分形维数特征值.以上述提取的特征值为备选特征,采用支持向量机(SVM)作为分类器,利用量子遗传算法(QGA)首先对分类器的输入特征进行筛选,之后对分类器的模型参数进行优化.利用优化后的分类器对测试样本进行分类,测试结果表明,该方法可以对刀具磨损状态进行有效识别.
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