摘要：针对机床刀具磨损故障信号难以提取且诊断结果错误率高的问题,提出了基于局部均值分解(LMD)与隐马尔科夫模型(HMM)的机床刀具磨损故障诊断方法。首先,运用LMD对采集的机床刀具磨损信号进行滤波并分解成一系列频带不同的乘积分量(PF)信号,待选取有效的PF并进行加权处理后输入到已经训练收敛的HMM模型库分类器,众多HMM模型根据输入特征信号识别信号故障。最后通过实验验证了基于LMD-HMM的机床刀具磨损故障诊断方法的有效性和实用性。

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