【摘 要】
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为了有效监测刀具的磨损状态,提出了一种基于经验模态分解（EMD）和离散隐马尔科夫模型（DHMM）的刀具故障诊断方法。首先对振动信号进行EMD分解,得到若干固有模态函数（IMF）,选取前几个
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为了有效监测刀具的磨损状态,提出了一种基于经验模态分解（EMD）和离散隐马尔科夫模型（DHMM）的刀具故障诊断方法。首先对振动信号进行EMD分解,得到若干固有模态函数（IMF）,选取前几个能量较大的IMF进行标量量化处理得到特征向量后,作为观测值序列输入已训练好的DHMM模型进行故障状态识别。此外,通过与支持向量机（SVM）故障诊断方法进行比较,结果表明,EMD-DHMM刀具故障方法能够更有效地识别刀具的故障状态。
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