基于改进EEMD和香农熵的铣刀磨损状态监测研究

为了分析铣削加工中复杂的声发射信号和克服EMD方法的模态混叠缺陷,在原始集合经验模态分解(EEMD)的基础上,提出一种改进的EEMD方法应用于铣刀磨损的状态监测。通过引入白噪声准则和中值滤波优化EEMD的算法,并基于香农熵从分解得到的IMF分量中提取有效分量,剔除虚假分量。最后将有效IMF分量的能量作为特征向量输入支持向量机(SVM)分类器来识别铣刀的磨损状态。经过在立式铣削加工中心上进行实验,结果表明此方法在识别铣刀磨损状态方面具有更高的准确性。