【摘要】：提出了一種利用切削聲實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)多特征監(jiān)測的方法。根據(jù)經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與Hilbert變換理論,提取切削聲信號的內(nèi)稟模態(tài)能量與不同頻段的Hilbert譜能量作為監(jiān)測信號的備選特征。采用支持向量機作為分類器,針對備選特征的有效篩選問題,利用多種群遺傳算法對分類器的輸入特征進(jìn)行了優(yōu)化,剔除備選特征中的干擾特征,利用多種群遺傳算法對分類器的模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。利用優(yōu)化后的分類器對測試樣本進(jìn)行分類,并與優(yōu)化前的分類結(jié)果進(jìn)行了對比。結(jié)果表明,優(yōu)化后分類器的分類性能得到了明顯提升,該方法可以對刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行有效識別。
[Abstract]:In this paper, a method of tool wear monitoring by cutting sound is presented. According to the theory of empirical mode decomposition and Hilbert transform, the intrinsic mode energy of cutting acoustic signal and the Hilbert spectrum energy of different frequency band are extracted as the alternative features of monitoring signal. The support vector machine (SVM) is used as the classifier to optimize the input feature of the classifier by using multi-population genetic algorithm to eliminate the interference feature in the alternative feature, aiming at the problem of effective screening of the alternative feature, and the multi-population genetic algorithm is used to optimize the input feature of the classifier. Multi-population genetic algorithm is used to optimize the model parameters of the classifier. The optimized classifier is used to classify the test samples, and the results are compared with those before the optimization. The results show that the classification performance of the optimized classifier is improved obviously, and the method can effectively identify the tool wear state.
【作者單位】： 東北大學(xué)機械工程與自動化學(xué)院;沈陽航空航天大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51275081);國家自然科學(xué)基金重點資助項目(51335003) 遼寧省科技創(chuàng)新重大專項基金資助項目(201303004) 沈陽市科技攻關(guān)計劃資助項目(F13-014-2-00))
【分類號】：TG506;TP274

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2233573