采用HHT與CNN的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測

摘要： 為實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測的智能化及高精度，提出一種將希爾伯特黃變換改進算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的監(jiān)測方法。首先，采用敏感固有模態(tài)函數(shù)篩選方法改進希爾伯特黃變換，提取出刀具信號的時頻特征；其次，運用MATLAB微調(diào)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡生成刀具磨損監(jiān)測遷移模型；最后，運用典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡遷移模型進行實驗驗證。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)時頻變換相比，希爾伯特黃變換提取的時頻圖更加精細，能有效防止頻譜泄...