基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别

摘要：

提出一种基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法.该方法提取切削力与振动信号中的多项特征,对各项特征分别进行刀具磨损量相关性分析,选择与刀具磨损变化量最相关的均值、均方根、小波系数能量以及小波系数近似熵组成特征向量.采用超球面支持向量机作为分类器,实现了刀具磨损状态的自动识别.实验证明,在小样本学习情况下,基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法具有良好的学习和泛化能力,获得较高的识别正确率.

关键词：刀具磨损、超球面支持向量机、小波变换、近似熵、模式识别

所属期刊栏目：42

分类号：TH117.1;TG71

资助基金：国家自然科学基金资助项目50975193;国家高技术研究发展计划863计划资助项目2007AA042005;国家科技重大专项2009ZX04014-101-05

在线出版日期：2012-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：218-222