摘要： 为了准确识别刀具磨损状态,提出一种细菌觅食算法（BFA）优化集合经验模态分解（EEMD）并与隐马尔可夫模型（HMM）结合的刀具故障诊断方法。首先利用BFA优化EEMD的白噪声幅值系数和总体平均次数,通过设置优化得到的最优参数,将降噪后的信号经EEMD分解为一系列本征模态分量（IMF）;再依据峭度和相关系数重构信号;最后从重构信号中提取特征向量作为观测序列输入已训练好的HMM分类器中进行故障诊断。通过对刀具实验数据的分析,验证了此方法的可靠性和准确性。

关键词: 细菌觅食算法（BFA）;集合经验模态分解（EEMD）;隐马尔可夫模型（HMM）;刀具;故障诊断

中图分类号: 

• TG71