本文選題：刀具破損 + 微銑削�。� 參考：《東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：針對微銑削過程中刀刃破損的現(xiàn)象,提出了基于振動信號奇異性分析的自學(xué)習(xí)式支持向量機(jī)的刀具破損檢測方法.對兩種狀態(tài)信號作連續(xù)小波變換,計算小波模極大值和信號的李普希茲指數(shù)(Lips).通過Lips識別刀具狀態(tài),擬合Lips分布概率密度函數(shù)并驗證其符合正態(tài)分布,將Lips分布的均值、方差作為特征值,通過遺傳算法參數(shù)尋優(yōu)建立了刀具破損狀態(tài)的支持向量機(jī)(SVM)識別模型,也稱最優(yōu)模型.利用最優(yōu)模型預(yù)測刀具破損狀態(tài),其預(yù)測準(zhǔn)確度從84%逐步提高至90%,提升了系統(tǒng)預(yù)測模型的魯棒性.最后通過實驗驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:Based on the singularity analysis of vibration signal, a new tool damage detection method based on self-learning support vector machine (SVM) is proposed. The wavelet modulus maximum and Lipschitz exponent (Lips) of two state signals are calculated by continuous wavelet transform. The probability density function of Lips distribution is fitted and verified to conform to normal distribution by recognizing tool states by Lips. The mean value and variance of Lips distribution are taken as eigenvalues. The support vector machine (SVM) recognition model of tool breakage state is established by genetic algorithm parameter optimization, which is also called the optimal model. The prediction accuracy of the optimal model is improved from 84% to 90%, which improves the robustness of the system prediction model. Finally, the effectiveness of the method is verified by experiments.
【作者單位】： 東北大學(xué)機(jī)械工程與自動化學(xué)院;大連理工大學(xué)精密與特種加工教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51105067,51135003) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(N120403011)
【分類號】：TG714

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本文編號：2093627