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博士后科研启动基金(89017)

作品数：1 被引量：10H指数：1
相关作者：聂鹏徐洪垚李正强更多>>
相关机构：沈阳航空航天大学更多>>
发文基金：辽宁省教育厅高校重点实验室项目博士后科研启动基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇刀具
  • 1篇刀具磨损
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇经验模态分解

机构

  • 1篇沈阳航空航天...

作者

  • 1篇李正强
  • 1篇徐洪垚
  • 1篇聂鹏

传媒

  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
EEMD方法在刀具磨损状态识别的应用被引量：10
2012年
总体经验模态分解(EEMD)方法在EMD的基础上消除了模态混叠的现象,从而更能准确地揭露出信号特征信息。根据声发射信号的非稳态、非线性的特点,提出一种基于EEMD应用于刀具磨损状态识别的方法。通过EEMD获取无模态混叠的IMF分量;通过敏感度评估算法从所有IMF分量中提取敏感的IMF;提取敏感IMF的能量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,将刀具分成正常切削、中期磨损和严重磨损3种状态。通过比较EEMD与应用EMD等方法的分类准确率,确立了基于EEMD的方法在提取刀具磨损状态特征信息的优势。
聂鹏徐洪垚刘新宇李正强
关键词：刀具磨损经验模态分解支持向量机
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