【摘要】：概述了希爾伯特黃變換(HHT)的基本理論和算法,對(duì)信號(hào)經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)后得到的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)求取振幅均值,差值篩選出與刀具磨損相關(guān)的IMF分量,并對(duì)單分量固有模態(tài)函數(shù)求取邊際譜,獲取邊際譜最大幅值點(diǎn),建立他們與刀具磨損之間的映射關(guān)系,進(jìn)行特征提取,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量,結(jié)合希爾伯特三維時(shí)頻譜進(jìn)行刀具磨損狀態(tài)的判斷。研究結(jié)果證明,該方法可以作為刀具磨損監(jiān)測(cè)中信號(hào)特征提取的一種簡(jiǎn)單和可靠的方法。
[Abstract]:In this paper, the basic theory and algorithm of Hilbert-Huang transform (HHT) are summarized. The amplitude mean value is obtained from the inherent mode function (IMF) obtained by empirical mode decomposition (EMD), and the difference value is used to screen out the IMF components related to tool wear. The marginal spectrum is obtained from the inherent mode function of single component, the maximum value of the marginal spectrum is obtained, the mapping relationship between them and tool wear is established, and the feature extraction is carried out, which is used as the input feature vector of the neural network. The tool wear state is judged by using Hilbert 3D time spectrum. The results show that this method can be used as a simple and reliable method for feature extraction in tool wear monitoring.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金(2013JM7001) 西北工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)研究基金(JC20110215) 西北工業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)業(yè)種子基金
【分類號(hào)】：TG71;TH117.1

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2303257