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基于EMD和SVM与AE传感器的刀具磨损识别 摘要 与传统方法的对比，声发射（AE）传感器具有更好的刀具磨损识别性能因此，本文采用AE传感器来识别刀具磨损。 由于AE的多样性和时变性，采用经验模式分解（EMD）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）来分析AE信号。 EMD适用于分析非平稳信号，SVM具有良好的小样本分类能力。根据这些特点，提出了一种基于EMD和SVM识别刀具磨损故障的方法。通过EMD提取不同条件下工具的特性，并通过SVM分类器识别刀具磨损。 实验结果表明，基于EMD和SVM的方法适用于识别刀具磨损，成功鉴定率为95％。 关键词：工具磨损；AE传感器