基于卷积神经网络和MFCC的颤振识别方法和系统.pdf
星菱****23
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基于卷积神经网络和MFCC的颤振识别方法和系统.pdf
本发明提供一种基于卷积神经网络和MFCC的颤振识别方法和系统,该方法包括如下步骤:获取削切过程中发生颤振和没有发生颤振时的噪声信号,并根据该噪声信号的梅尔倒谱系数对卷积神经网络进行训练,得到训练后的卷积神经网络;在削切过程中实时采集噪声信号,根据该噪声信号的梅尔倒谱系数,结合训练后的卷积神经网络,判断削切过程中是否存在颤振。本发明所提供的技术方案,通过噪声信号倒谱系数和卷积神经网络得到噪声信号与颤振之间的关系,在削切过程中,通过噪声信号即可判断出是否发生颤振,解决现有技术中检测颤振的方式适用性差的问题。
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基于EMD和SVM的切削颤振识别方法研究基于EMD和SVM的切削颤振识别方法研究摘要:切削颤振是机械加工中的一种严重问题,可能导致加工件表面质量下降甚至工具破损。因此,及时准确地识别切削颤振非常重要。本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的切削颤振识别方法。首先,通过EMD对切削力信号进行分解,得到多个固有振动模态函数(IMF)。然后,构建IMF能量特征向量作为SVM的输入,在训练阶段利用标记的正常和颤振信号样本对SVM进行训练。最后,通过测试集对训练好的SVM模型进行测试和识别。
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