作者：谢楠,马飞,段明雷,李爱平 单位：同济大学 出版：《同济大学学报(自然科学版)》2016年第03期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTJDZ2016030150 DOC编号：DOCTJDZ2016030159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了监测刀具磨损状态，建立了一个基于功率传感器的刀具磨损状态监测系统.提出了一种基于主成分分析(PCA)与C-支持向量机(C-SVM)相结合的刀具磨损状态监测模型.通过功率传感器采集切削过程中的电流和功率信号，采用PCA对采集的参数进行特征提取，选择对刀具磨损状态影响最大的主成分作为C-SVM的输入样本，实现对刀具磨损状态的准确识别.通过数控车床切削实验表明，即使在较少的样本条件下，该方法仍然有效，并与反向传播(BP)神经网络进行了性能比较。

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