本文選題：刀具磨損 + 預(yù)測(cè)��； 參考：《同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：使用功率傳感器監(jiān)測(cè)機(jī)床加工功率,和切削力、聲發(fā)射等傳感器相比,功率傳感器具有實(shí)用性強(qiáng)、對(duì)加工過程無影響等優(yōu)點(diǎn).針對(duì)采集到的功率信號(hào),在分析信號(hào)特征相關(guān)性的基礎(chǔ)上,提出了一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化RP-SBL的刀具磨損量預(yù)測(cè)方法.對(duì)信號(hào)特征進(jìn)行后處理(Re-processing,RP)消除電網(wǎng)波動(dòng)和切削中其他偶然因素的影響,進(jìn)一步提高特征對(duì)刀具磨損敏感性.基于處理后的特征,運(yùn)用稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(Sparse Bayesian Learning,SBL)方法建立刀具磨損量預(yù)測(cè)模型.此外,使用非支配排序遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)對(duì)SBL模型相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化以提高預(yù)測(cè)精度.實(shí)驗(yàn)研究表明,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)刀具磨損量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè).不同預(yù)測(cè)方法的對(duì)比表明,通過特征后處理提高信號(hào)特征對(duì)刀具磨損的敏感性,保證了刀具磨損量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),對(duì)SBL模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化可進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度,減小預(yù)測(cè)誤差的最大值.
[Abstract]:Compared with cutting force and acoustic emission sensors, the power sensor is more practical and has no influence on machining process. On the basis of analyzing the correlation of signal characteristics, a multi-objective optimized RP-SBL tool wear prediction method is proposed for the collected power signals. The signal features are processed by Re-processing RPs) to eliminate the influence of power grid fluctuation and other accidental factors in cutting, and to further improve the sensitivity of features to tool wear. Based on the processed features, a prediction model of tool wear is established by using sparse Bayesian learning Bayesian learning (Sparse Bayesian learning SBL) method. In addition, non-dominated sorting genetic Algorithm (NSGA-IIA) is used to optimize the parameters of SBLs to improve the prediction accuracy. Experimental results show that the method can accurately predict tool wear. The comparison of different prediction methods shows that the sensitivity of signal features to tool wear is improved by feature post-processing, and the accurate prediction of tool wear is ensured, and the prediction accuracy can be further improved by optimizing the parameters of SBL model. Reduce the maximum prediction error.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)中德工程學(xué)院;同濟(jì)大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院;溫州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71471139) 國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)資助(2012DFG72210) 浙江省自然科學(xué)基金(LY14E050020)
【分類號(hào)】：TG71

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2013839