文献类型：期刊文章

作　　者：康晶[1] 冯长健[1] 杨国田[2]

机构地区：[1]大连民族学院机械工程系,大连116600 [2]华北电力大学计算机系,北京102206

出　　处：《机械科学与技术》

基　　金：国家自然科学基金项目(50405023)资助

年　　份：2008

卷　　号：27

期　　号：3

起止页码：360-364

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对于切削过程中颤振孕育的动态模式,提出了基于离散隐马尔可夫模型(DHMM)的模式识别理论预报颤振的新方法。首先对切削过程的振动信号进行FFT特征提取,然后利用自组织特征映射(SOM)神经网络对提取的特征矢量进行冗余信息压缩与预分类编码;再根据多变量DHMM建模理论,对切削颤振孕育的各种过程模式建立相应的DHMM,把矢量编码作为观测序列引入到DHMM中进行机器学习、训练;最后将观测序列引入到DHMM中进行颤振孕育的概率识别尝试。实验表明,该方法对颤振孕育过程识别是十分有效的,颤振预报正确率达93.3%。

关 键 词：离散隐马尔可夫模型(DHMM)  颤振 动态模式识别  预报  矢量量化

分 类 号：TB533[物理学类]