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EMD和LS-SVM相结合的高压水射流靶物材质识别方法研究
随着工业技术的发展，高压水射流技术越来越广泛地被应用在金属切割、疏通排污管道、清洗、表面处理、冶金、船舶维修等各个领域中。然而，在高压水射流切割金属时，往往需要先了解切割目标物的材质，以确定所使用的切割参数和材料保护方式。因此，高压水射流靶物材质的识别是这种技术的一个重要问题。
在过去的研究中，传统的靶物材质识别方法主要依靠显微镜观察、化学分析、X射线荧光光谱分析等手段。但这些方法无法满足实际生产需求，因为它们需要取样，时间长，成本高，并且对于复杂的材料来说效果并不好。相比之下，在近年来，利用机器学习和模式识别的方法，已经成为了一种快速准确地靶物材质识别方法。EMD和LS-SVM相结合的高压水射流靶物材质识别方法，即采用了特征提取方法与支持向量机分类器相结合的方法，被广泛研究和应用。
具体地说，该方法主要包括以下三个步骤：
第一步：高压水射流切割过程分析。利用模拟实验得到不同物质的高压水射流切割时的信号波形，并对其进行初步的分析。通过对实验数据的分析，我们可以得到信号波形在不同时间段内的振幅变化和频率特征，在特定频率段上进行了良好的分析和探索。在此基础上，我们将信号波形分解为多个子波，以获得子波的幅值和频率信息。
第二步：特征提取。利用经验模态分解（EMD）将信号波形分解成多个固有模态函数（IMFs），并提取出其中的五个特征参数。这些参数包括波形振幅峰值、跨峰值、零点数、均方根能量和频率分布参数。这些参数可以有效地描述信号波形的振动状态和能量分布情况。
第三步：建立LS-SVM分类模型。使用特征提取的参数来训练一个LS-SVM分类器模型。该模型可将未知的靶物材质识别为已知的几种常见的材质，例如不锈钢、铝合金、铜、铅等。通过测试和验证，我们可以得到高准确率的靶物材质识别结果，其中LS-SVM分类器的准确率可达到97%以上。
该方法具有很多优点，例如准确性高、识别速度快、实现难度小、成本低廉。因此，它可以广泛应用于高压水射流靶物材质的识别和各种工业自动化领域。
总之，EMD和LS-SVM相结合的高压水射流靶物材质识别方法是目前靶物材质识别领域的一项重要研究方向，其结果对于高压水射流切割工业生产的自动化化、高效化和节能降耗具有积极的影响。