【摘要】：針對(duì)失效樣本數(shù)據(jù)缺失的刀具可靠性評(píng)估,提出一種基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的可靠性評(píng)估方法。通過試驗(yàn)在線測(cè)取加工過程中數(shù)控機(jī)床刀具的振動(dòng)信號(hào)和磨損量數(shù)據(jù),利用小波包分解、時(shí)域統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析,提取顯著性特征量,包括小波能量熵,第7頻帶和第9頻帶的小波能量,第7頻帶均值、方根幅值、均方根值和標(biāo)準(zhǔn)差,建立灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以所提取的7個(gè)顯著性特征量為輸入,以刀具磨損量為輸出訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型。輸入待評(píng)估樣本數(shù)據(jù),獲取刀具磨損量的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),結(jié)合預(yù)先設(shè)定的失效閾值確定其偽失效壽命。最后利用威布爾分布模型對(duì)其偽失效壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分布估計(jì),完成刀具的可靠性評(píng)估。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與灰色預(yù)測(cè)模型相比,具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Aiming at tool reliability evaluation with missing failure sample data, a reliability evaluation method based on grey neural network modeling is proposed. The vibration signal and wear data of NC machine tool in machining process are measured online. By using wavelet packet decomposition, time domain statistics and correlation analysis, significant features are extracted, including wavelet energy entropy, wavelet energy in band 7 and band 9, mean value of band 7, amplitude of square root, root mean square value and standard deviation. Grey neural network model is established. The tool wear is used as the output training network model. The prediction data of tool wear are obtained by inputting the sample data to be evaluated, and the pseudo failure life is determined according to the predetermined failure threshold. Finally, the Weibull distribution model is used to estimate the pseudo-failure life data, and the reliability evaluation of the tool is completed. The simulation results show that the grey neural network model has higher prediction accuracy than the grey prediction model.
【作者單位】： 三峽大學(xué)水電機(jī)械設(shè)備設(shè)計(jì)與維護(hù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;三峽大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力學(xué)院;長(zhǎng)江三峽技術(shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51205230,51405264) 湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015CFB445) 湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(2016KSD15) 三峽大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2015CX042)
【分類號(hào)】：TG71;TP183

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本文編號(hào)：2520594