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IMF奇异值熵的刀具磨损状态诊断 被引量：4

Tool wear state diagnosis with IMF singular value entropy
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摘要 针对刀具磨损声发射信号的非平稳、非线性特征,提出了一种基于EMD分解与IMF奇异值熵的刀具磨损状态诊断方法。该方法首先将刀具锋利信号、磨损信号进行EMD分解,分别得到若干个内禀模态函数(IMF),然后利用IMF分量作为故障的初始特征向量矩阵,并对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,求取奇异值熵,根据奇异值熵的大小判断刀具磨损状态。实验结果表明该方法能准确地识别刀具磨损状态。
作者 李庆 宋万清
机构地区 上海工程技术大学机械工程学院 上海工程技术大学电子电气工程学院
出处 《制造业自动化》 北大核心 2013年第24期52-55,共4页 Manufacturing Automation
基金 上海市教委科研资助项目(13XKCZ07 YLJX12-7) 国家自然科学基金(71203064 71103077) 上海市自然科学基金(12ZR1443000)
关键词 EMD方法 奇异值熵 刀具磨损 状态诊断
分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统] TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
  • 相关文献

参考文献14

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二级参考文献27

共引文献337

同被引文献39

引证文献4

二级引证文献22

制造业自动化
2013年 第24期

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