机电产品开发与创新
機電產品開髮與創新
궤전산품개발여창신
DEVELOPMENT & INNOVATION OF MACHINERY & ELECTRICAL PRODUCTS
2009年
3期
179-181
,共3页
蒋文凤%江涌涛%张春良%刘琼
蔣文鳳%江湧濤%張春良%劉瓊
장문봉%강용도%장춘량%류경
切削颤振%小波包分解%HMM%SVR
切削顫振%小波包分解%HMM%SVR
절삭전진%소파포분해%HMM%SVR
根据切削颤振的特点,结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和支持向量机(Sup-port Vector Machine,SVM)的特点,提出了一种新的状态预测技术,同时也提出了一种新的特征提取方法.首先在等时间间隔内对切削信号实时进行小波包分解,然后通过SVM对各频带区间能量变化趋势进行回归预测,最后通过HMM对预测结果进行分类.结果表明,该方法取得了较好的预测结果.
根據切削顫振的特點,結閤隱馬爾可伕模型(Hidden Markov Model,HMM)和支持嚮量機(Sup-port Vector Machine,SVM)的特點,提齣瞭一種新的狀態預測技術,同時也提齣瞭一種新的特徵提取方法.首先在等時間間隔內對切削信號實時進行小波包分解,然後通過SVM對各頻帶區間能量變化趨勢進行迴歸預測,最後通過HMM對預測結果進行分類.結果錶明,該方法取得瞭較好的預測結果.
근거절삭전진적특점,결합은마이가부모형(Hidden Markov Model,HMM)화지지향량궤(Sup-port Vector Machine,SVM)적특점,제출료일충신적상태예측기술,동시야제출료일충신적특정제취방법.수선재등시간간격내대절삭신호실시진행소파포분해,연후통과SVM대각빈대구간능량변화추세진행회귀예측,최후통과HMM대예측결과진행분류.결과표명,해방법취득료교호적예측결과.
