【摘 要】
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针对刀具磨损监测中信号的非平稳特性和小样本建模中神经网络容易陷入局部值的问题,提出基于多传感器信号,运用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD
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针对刀具磨损监测中信号的非平稳特性和小样本建模中神经网络容易陷入局部值的问题,提出基于多传感器信号,运用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和支持向量机（support vector machine,SVM）相结合的算法,实现对刀具磨损多状态的识别。首先对振动信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）之和,然后计算得到三向切削力信号的均值和各本征模态函数分量的能量百分比
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