機械加工刀具直接影響加工成品質(zhì)量,實時監(jiān)測刀具磨損狀態(tài)對保障加工過程穩(wěn)定與產(chǎn)品質(zhì)量一致性有重要意義。本文以高速銑削刀具為研究對象,建立基于隱馬爾可夫及其擴展模型的刀具磨損狀態(tài)在線識別與剩余使用壽命預(yù)測系統(tǒng),重點研究信號特征提取與篩選、狀態(tài)識別建模、剩余使用壽命預(yù)測建模環(huán)節(jié)的原理與方法,并在所述識別與預(yù)測模型基礎(chǔ)上設(shè)計刀具磨損狀態(tài)在線識別與剩余使用壽命預(yù)測原型系統(tǒng)。具體研究工作如下:特征提取與篩選環(huán)節(jié),研究多傳感信號特征提取方法,分別從時域、頻域、時頻域三個方面提取多種信號特征量,并采用皮爾遜相關(guān)分析、近似冗余特征分析完成特征篩選,保證特征量的有效性。狀態(tài)識別建模環(huán)節(jié),利用隱馬爾可夫模型對時序數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力,建立基于混合高斯隱馬爾可夫模型（Gaussian Mixture Hidden Markov Model,GMHMM）的刀具磨損狀態(tài)識別模型,并以天牛須算法優(yōu)化粒子群算法得到的天牛須粒子群算法（Beetle antennae-Swarm Optimization,BSO）優(yōu)化模型求解初值,有效避免求解陷入局部最優(yōu)的問題,完成基于BSO-GMHMMs模型的狀態(tài)識別建模。壽命預(yù)測環(huán)節(jié),研... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究背景與意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 文章主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
2 銑削刀具多傳感信號的采集與特征提取篩選技術(shù)
    2.1 刀具智能狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)框架
    2.2 銑削刀具多傳感信號采集實驗平臺
    2.3 狀態(tài)響應(yīng)信號預(yù)處理
    2.4 多傳感信號的特征提取方法
    2.5 基于近似冗余分析的特征篩選方法
    2.6 本章小結(jié)
3 基于BSO-GMHMMS模型的刀具磨損狀態(tài)在線識別
    3.1 混合高斯隱馬爾可夫模型基本原理
    3.2 天牛須粒子群算法(BSO)原理
    3.3 基于BSO-GMHMMS的刀具磨損狀態(tài)在線識別模型
    3.4 刀具狀態(tài)識別結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于DD-HSMM模型的刀具剩余使用壽命在線預(yù)測
    4.1 基于時變轉(zhuǎn)移概率的隱半馬爾可夫模型原理
    4.2 基于DD-HSMM的刀具剩余使用壽命在線預(yù)測模型
    4.3 預(yù)測結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
5 刀具磨損狀態(tài)在線識別與壽命預(yù)測原型系統(tǒng)設(shè)計
    5.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架
    5.2 系統(tǒng)工作流程
    5.3 系統(tǒng)功能界面
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3468626