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特征融合与GA-SVM在刀具状态监测中的应用研究
  • ISSN号：1005-2402
  • 期刊名称：《制造技术与机床》
  • 时间：0
  • 分类：TG71[金属学及工艺—刀具与模具]
  • 作者机构：江苏师范大学机电工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(50974107);江苏省“333工程人才培养”资助项目(333GC2011001);江苏省研究生科研创新计划项目(kylx_1433)
作者： 李顺才, 李巍, 吴明明
关键词： 刀具状态监控, 特征融合, 遗传算法, 支持向量机, 模式识别
中文摘要：

为保证监测的准确性,刀具监控系统往往采用多个传感器进行监测并采集数据,导致监测成本的增加。通过对一个传感器的信号数据建立多个信号处理模型,将多个模型的特征进行融合,深度挖掘信号中所蕴含有关刀具磨损的敏感特征,提高监测的准确性,降低成本;同时针对将融合所得特征输入支持向量机(SVM)进行刀具磨损状态的识别时,常需要反复调整惩罚参数c和核函数g的问题,采用遗传算法(GA)对惩罚参数c和核函数g进行优化,减少了SVM模型的搭建时间,提高了SVM的识别准确率。

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期刊信息
  • 《制造技术与机床》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国机械工程学会 北京机床研究所
  • 主编：梁玉
  • 地址：北京市朝阳区望京路4号
  • 邮编：100102
  • 邮箱：edit@mtmt.com.cn
  • 电话：010-64739683/85/79/74
  • 国际标准刊号：ISSN：1005-2402
  • 国内统一刊号：ISSN：11-3398/TH
  • 邮发代号:2-636
  • 获奖情况:
  • 2008-2009年度全国广告行业文明单位,2007年获机械工业期刊质量评审一等奖,2005年北京市职工数控技能大赛"最佳媒体宣传"奖,第三届（2002年）中国科学技术协会所属优秀科技期...,第二届（1997年）中国科学技术协会所属优秀科技期...,国家机械工业部1993-1994年度优秀科技期刊一等奖,1990-1992年度北京市广告协会颁发的 "重信誉、创...,国家机械电子工业部1981年度优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:12667