期刊专题

10.3969/j.issn.1001-3881.2017.15.027

基于遗传算法优化HMM的刀具磨损状态监测研究

引用
对于切削过程中的刀具磨损,采用隐马尔可夫模型(HMM)来识别刀具不同的磨损状态.并且针对隐马尔可夫模型的Baum-Welch算法易陷入局部极小的缺陷,提出一种利用遗传算法优化Baum-Welch算法中B初值的改进方法,从而提高HMM对刀具磨损状态的识别率.通过对切削过程中主轴电机的输出电流信号进行小波包分解提取特征向量,利用Lloyd算法进行量化编码,作为观测序列输入优化的HMM来识别刀具的磨损状态.实验结果表明,该方法能够准确有效地进行铣刀磨损状态监测.

隐马尔可夫模型、遗传算法、刀具磨损、状态监测

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TH136

国家科技重大专项资助项目 2013ZX04011-012

2017-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

106-108,117

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机床与液压

1001-3881

44-1259/TH

45

2017,45(15)

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国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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