针对刀具磨损状态监测问题,将图像纹理特征提取技术引入到刀具磨损故障诊断中,提出一种基于S变换时频图纹理特征的刀具磨损状态识别方法。首先采用S变换对刀具切削过程中采集的声发射信号进行时频分析,将时频图像转换为等高线灰度图,通过灰度共生矩阵算法提取图像纹理特征;然后采用散布矩阵算法对提取的特征向量进行敏感度分析,构建敏感特征向量;最后采用敏感特征向量训练离散隐马尔科夫模型,建立分类器,从而实现刀具磨损状态的识别。实验结果表明该方法可以有效地识别刀具磨损状态,识别率为96.67%。

为了实现刀具磨损状态监测的自动化与高精度,文章提出了一种基于希尔伯特-黄变换（hilbert-huang transform,HHT）和等距特征映射（isometric feature mapping,Isomap）的刀具磨损状态监测方法。首先采用经验模态分解算法对采集的信号进行降噪处理;然后对降噪后的信号进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱,同时计算Hilbert边际谱及其统计特征量;最后利用Isomap算法进行特征融合及优化,将优化后特征向量送入支持向量机（support vector machine,SVM）中,并通过网格搜索法优化SVM的相关输入参数来建立最优分类模型。研究结果表明：Isomap算法具有较好的特征融合及降维效果,且Isomap-SVM分类模型对测试集的识别准确率为95%,文章所提方法可以有效地识别刀具磨损状态。

鉴于多重分形理论在精细刻画系统非线性现象和过程方面具有的独特优势,该文提出了基于多重分形去趋势波动分析和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法。首先,用MF-DFA（multifractal detrended fluctuations analysis）方法处理去噪后的刀具磨损声发射信号,讨论其长程相关性和分形特性;然后,分析对比了不同磨损阶段下多重分形谱参数的变化,筛选出能灵敏表征刀具磨损状态的多重分形谱参数：分形维数最大值点对应的奇异指数α0,多重分形谱谱宽△α和广义Hurst指数波动均值△h（q）作为特征量;最后,利用LS-SVM（least square support vector machine）算法并对比支持向量机和神经网络算法实现刀具磨损状态识别,结果表明LS-SVM算法识别率最高,平均识别准确率达97.78%,验证了本文所提方法的有效性。试验结果表明,提取的特征对刀具磨损状态的变化非常敏感,可以分离相近