基于HSMM的数控机床状态识别方法的研究

摘要：

快速准确识别数控机床的运行状态对保证加工精度、增加运行稳定性具有重要意义.以数控机床主轴轴承磨损状态为研究对象,建立其隐式半马尔科夫模型(HSMM),并结合小波降噪及变尺度特征提取方法实现对设备运行状态的有效识别.实验及仿真结果表明:HSMM模型经过90组训练样本训练后,再利用120组轴承磨损测试样本进行验证,正确识别率达到96.7%,完全满足工程需要.

关键词：数控机床、状态识别、隐式半马尔科夫模型

所属期刊栏目：38

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：江西省自然科学基金项目2008GQC0002;江西省教育厅科技资助项目GJJ08448

在线出版日期：2010-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：33-34,38