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铣刀磨损监测中的声发射信号的特征优选
引用本文:马建峰 王信义. 铣刀磨损监测中的声发射信号的特征优选[J]. 北京理工大学学报, 2001, 21(2): 180-184
作者姓名:马建峰 王信义
作者单位:北京理工大学机械工程与自动化学院,
摘    要:为保证在铣刀的磨损监控中铣刀状态分类的可靠性,针对小铣刀磨损监控的特点,合理选择信号特征,给出了一种根据模式可分性测度大小进行特征优选的方法,实验证明,经过本方法优选的特征所组成的特征向量,可以有效地应用于铣刀磨损状态的识别中。

关 键 词:铣刀 磨损 声发射 特征优选 模式识别 可分性判据 状态监测
文章编号:1001-0645(2001)02-0180-05
修稿时间:2000-09-06

Selection of Optimum Features of Acoustic Emission Signal in Monitoring the Tool Wear of Milling Cutters
MA Jian feng,WANG Xin yi. Selection of Optimum Features of Acoustic Emission Signal in Monitoring the Tool Wear of Milling Cutters[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition), 2001, 21(2): 180-184
Authors:MA Jian feng  WANG Xin yi
Abstract:Develops a method for feature selection based on the differences in the measurement of separability of features according to the peculiarity of tool wear monitoring for small sized milling cutters. Experiments showed that characteristic vectors comprising the acoustic emission features optimized by this method can be effectively employed in the pattern recognition for tool wear monitoring.
Keywords:milling tool wear  acoustic emission  feature selection  pattern recognition  separability criterion  measurement
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