基于CART决策树算法的磨削砂轮钝化状态的识别

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在机械加工过程中磨削砂轮的钝化状态对磨削效率和加工质量有着重要的影响,如何能够在不停止磨削进程的情况下自动识别砂轮的钝化状态,以判断是否需要对砂轮进行修整,将对提高加工效率和加工质量具有重要意义.本文提出了一种利用决策回归树(CART)算法来识别砂轮钝化状态的方法.对磨削过程中产生的声发射信号使用小波分析进行多尺度分解,提取各层小波能量将其作为砂轮钝化状态所对应的多个特征,然后通过CART算法构建出一个多分类决策树,对砂轮所处的各种钝化状态实现了精确分类.
作者：钟利民 杨京 程建春 刘翔雄
作者单位：南京大学声学研究所,南京210093昆山华辰机械制造有限公司,江苏昆山215337
母体文献：2016年全国声学学术会议论文集
会议名称：2016年全国声学学术会议  
会议时间：2016年10月29日
会议地点：武汉
主办单位：中国声学学会
语种：chi
分类号：TG5TP2
关键词：磨削砂轮  钝化状态  小波分解  决策回归树算法
在线出版日期：2017年12月4日
基金项目：
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2024-12-1 20:06 上传 基于CART决策树算法的磨削砂轮钝化状态的识别.pdf

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