【摘 要】
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本文利用高速数控铣刀铣削中不同侧面方向的切削力和振动信号以及声发射信号均方根值，以数据驱动的形式对刀具磨损进行了拟合评估. 在本次研究中，分别从时域、频域和时频联合域
【机 构】
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中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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沈阳市2014年科学计划项目(F14-056-7-00)
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本文利用高速数控铣刀铣削中不同侧面方向的切削力和振动信号以及声发射信号均方根值，以数据驱动的形式对刀具磨损进行了拟合评估. 在本次研究中，分别从时域、频域和时频联合域上探索与刀具磨损相关的敏感特征，具体特征提取方法包括时域统计分析、频域上的快速傅里叶变换（FFT）和时频联合分析的小波变换（WT）. 本文中，决策树被用于回归问题而非分类问题，用于评估刀具磨损值. 同时，引入AdaBoost算法对回归树模型进行提升，并从模型的准确性、稳定性和适用性三个方面上综合对比了提升的决策树回归模型和原模型的性能. 研究
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