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国家自然科学基金(5107276)
作品数:
1
被引量:7
H指数:1
相关作者:
邵华
陈群涛
石新华
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相关机构:
上海交通大学
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
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机构
1篇
上海交通大学
作者
1篇
石新华
1篇
陈群涛
1篇
邵华
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年份
1篇
2012
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基于振动信号EMD和ICA的刀具破损识别
被引量:7
2012年
针对多齿铣削过程中振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的方法,对混叠在振动信号中的铣刀破损信号进行分离。对振动信号进行经验模态分解提取出信号中的所有本征模函数,然后应用fastICA对所提取出的本征模函数进行独立分量分析。利用该方法对铣削加速度振动数据进行了分析,试验表明,该方法可以提取出混合信号中与刀具破损状态相关的故障特征频率成分。
陈群涛
石新华
邵华
关键词:
刀具状态监测
经验模态分解
独立分量分析
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