【摘 要】
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为实现刀具磨损状态高效识别,提出了一种基于ReliefF-RF的刀具磨损状态识别方法。首先提取刀具加工过程中力信号、振动信号和声发射信号的时域、频域、时频域特征,其次针对特征量较大的问题,引入ReliefF进行特征选择,最后将特征选择的结果输入随机森林对刀具磨损状态进行识别。通过硬质合金铣刀铣削的实例表明,基于ReliefF-RF的刀具磨损状态识别方法在测试集样本上识别准确率达到98%以上,可准确识别刀具磨损状态,提高了刀具磨损状态识别的准确性与稳定性。
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为实现刀具磨损状态高效识别,提出了一种基于ReliefF-RF的刀具磨损状态识别方法。首先提取刀具加工过程中力信号、振动信号和声发射信号的时域、频域、时频域特征,其次针对特征量较大的问题,引入ReliefF进行特征选择,最后将特征选择的结果输入随机森林对刀具磨损状态进行识别。通过硬质合金铣刀铣削的实例表明,基于ReliefF-RF的刀具磨损状态识别方法在测试集样本上识别准确率达到98%以上,可准确识别刀具磨损状态,提高了刀具磨损状态识别的准确性与稳定性。
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