一种基于保守自适应采样的铲齿车刀磨损状态监测方法

本发明涉及机械数控技术领域，具体涉及了一种基于保守自适应采样的铲齿车刀磨损状态监测方法。包括以下步骤：S1、数据采集，采用加速度传感器和深度景深显微镜获取刀具磨损及其振动数据；S2、数据去噪处理，使用硬阈值小波去噪算法对刀具磨损状态的振动数据进行去噪；S3、特征提取，使用主成分分析方法PCA，对去噪后的振动数据进行特征提取，获得不平衡的刀具磨损状态数据，作为样本数据；S41、引入一个无监督聚类框架的高斯混合模型GMM，所述GMM采用高斯概率密度识别少数样本的聚类中心；S42、根据近场密度信念水平，计算每个少数样本需要合成的样本数量；S43、通过样本合成策略，生成人工样本。