本文關(guān)鍵詞：基于混沌理論的刀具磨損識(shí)別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在金屬切削加工過(guò)程中,刀具會(huì)隨著切削時(shí)間增長(zhǎng)而逐漸磨損。刀具磨損后將使得切削力增大,刀具與工件摩擦加劇,進(jìn)而影響加工精度和工件表面質(zhì)量。刀具磨損可能導(dǎo)致加工失效,甚至損壞機(jī)床,因此進(jìn)行刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)具有重要意義,尤其對(duì)于現(xiàn)代加工自動(dòng)化程度越來(lái)越高的制造過(guò)程中,刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)顯得更為必要。金屬切削是一個(gè)復(fù)雜過(guò)程,刀具磨損受眾多因素影響,如切削參數(shù)、材料、機(jī)床以及環(huán)境條件等。對(duì)于金屬切削這一非線性系統(tǒng),刀具磨損會(huì)產(chǎn)生很多非平穩(wěn)信號(hào),應(yīng)用在刀具磨損診斷方面常用的信號(hào)有振動(dòng)信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)、力信號(hào)等。本文中主要選取刀具磨損聲發(fā)射信號(hào)作為采集信號(hào)類型,聲發(fā)射信號(hào)是一種高頻應(yīng)力波信號(hào),切削時(shí)晶格滑移,剪切,摩擦都會(huì)產(chǎn)生與刀具磨損相關(guān)的聲發(fā)射信號(hào)。聲發(fā)射信號(hào)有較高頻率,通常達(dá)到50k Hz-1MHz,這在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中通過(guò)高通濾波方法能有效地消除低頻信號(hào)的影響。文中依據(jù)正交試驗(yàn)原理研究制定了合理的試驗(yàn)方案,采集了不同條件下的刀具磨損聲發(fā)射信號(hào)。采集的聲發(fā)射信號(hào)往往是含有高頻噪聲,而且不知道噪聲水平,為了消除噪聲對(duì)信號(hào)分析的影響,文中采用了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與小波閾值結(jié)合的信號(hào)降噪處理方法。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能將復(fù)雜非線性非平穩(wěn)信號(hào)分解成若干單一頻率的固有模態(tài)函數(shù),將信號(hào)分解成從高頻到低頻的固有模態(tài)分量,然后通過(guò)引進(jìn)連續(xù)均方誤差準(zhǔn)則來(lái)判斷噪聲主導(dǎo)模態(tài),進(jìn)而進(jìn)行小波閾值去噪,通過(guò)計(jì)算信噪比改善量,發(fā)現(xiàn)文中方法去噪效果較好。然后對(duì)濾波后的信號(hào),進(jìn)行相空間重構(gòu),充分挖掘系統(tǒng)蘊(yùn)含信息,進(jìn)行混沌序列分析。文中相空間重構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù)延遲時(shí)間和嵌入維分別通過(guò)互信息法與CAO方法計(jì)算。重構(gòu)相空間后,繪制Lorenz系統(tǒng)與實(shí)測(cè)信號(hào)的吸引子,結(jié)果很直觀的體現(xiàn)了相圖結(jié)構(gòu)與刀具磨損量之間的變化關(guān)系。信號(hào)進(jìn)行混沌時(shí)間序列分析后,提取了表征系統(tǒng)內(nèi)部信息的混沌特征:關(guān)聯(lián)維數(shù)、最大Lyapunov指數(shù)、Kolmogorov熵,結(jié)果顯示刀具磨損聲發(fā)射信號(hào)具有混沌特性,隨著磨損量的增加,這三個(gè)特征量總體呈現(xiàn)增大趨勢(shì)。將相空間重構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù)延遲時(shí)間與嵌入維數(shù)以及三個(gè)混沌特征組成主要的特征向量。將不同磨損階段,不同切削條件下的信號(hào)組合成訓(xùn)練樣本輸入到SVM支持向量機(jī)中進(jìn)行學(xué)習(xí),由測(cè)試樣本進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果顯示識(shí)別率達(dá)到90%以上,說(shuō)明基于混沌特征與SVM能很好地實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)識(shí)別以及磨損量預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：刀具磨損 聲發(fā)射 信號(hào)去噪 相空間重構(gòu) 混沌 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG71
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9
• 1.2 刀具磨損狀態(tài)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展概況9-11
• 1.2.1 監(jiān)測(cè)信號(hào)的選擇10
• 1.2.2 表征刀具磨損狀態(tài)的特征提取10-11
• 1.2.3 模式識(shí)別技術(shù)11
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容11-13
• 第2章 刀具磨損與試驗(yàn)系統(tǒng)13-23
• 2.1 刀具磨損13-15
• 2.1.1 刀具磨損形式13-14
• 2.1.2 刀具磨損機(jī)制14
• 2.1.3 刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)14-15
• 2.2 試驗(yàn)系統(tǒng)配置15-18
• 2.2.1 聲發(fā)射信號(hào)15-16
• 2.2.2 系統(tǒng)主要硬件配置16-17
• 2.2.3 數(shù)據(jù)采集軟件17-18
• 2.3 試驗(yàn)系統(tǒng)18-21
• 2.3.1 正交試驗(yàn)法19-20
• 2.3.2 試驗(yàn)步驟20-21
• 2.3.3 實(shí)測(cè)信號(hào)21
• 2.4 本章小結(jié)21-23
• 第3章 基于EMD-WAVELET的信號(hào)濾波處理23-32
• 3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法23-26
• 3.1.1 固有模態(tài)分量的FFT分析24-25
• 3.1.2 基于EMD的降噪分析25-26
• 3.2 小波閾值降噪26-27
• 3.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與小波閾值結(jié)合的降噪方法27-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 基于混沌的刀具磨損聲發(fā)射信號(hào)的特征提取32-46
• 4.1 混沌理論32-33
• 4.2 相空間重構(gòu)33-37
• 4.2.1 延遲時(shí)間的確定33-36
• 4.2.2 嵌入維數(shù)的確定36-37
• 4.3 吸引子相圖37-40
• 4.3.1 Lorenz方程吸引子38-40
• 4.3.2 實(shí)測(cè)信號(hào)的吸引子40
• 4.4 混沌特征提取40-45
• 4.4.1 關(guān)聯(lián)維數(shù)40-42
• 4.4.2 Lyapunov指數(shù)42-43
• 4.4.3 Kolmogorov熵43-44
• 4.4.4 構(gòu)建混沌特征向量44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于SVM的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別46-58
• 5.1 SVM概述46-50
• 5.1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論46
• 5.1.2 支持向量機(jī)結(jié)構(gòu)46-48
• 5.1.3 二分類支持向量機(jī)48
• 5.1.4 支持向量機(jī)回歸48-50
• 5.2 LIBSVM工具箱50
• 5.2.1 LIBSVM工具箱簡(jiǎn)介50
• 5.2.2 LIBSVM軟件的使用50
• 5.3 基于SVM的刀具磨損狀態(tài)分類識(shí)別50-57
• 5.3.1 特征歸一化50-52
• 5.3.2 參數(shù)優(yōu)化及識(shí)別預(yù)測(cè)52-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果64-65
• 致謝65-67

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