發(fā)布時(shí)間：2017-04-15 21:03

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)如今,部分零件的加工過(guò)程已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)化的生產(chǎn)模式,無(wú)人全自動(dòng)化的工廠加工模式是制造業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。在這種形勢(shì)下,如何保證加工工件的加工精度和表面質(zhì)量顯得尤為重要,這將直接影響整個(gè)加工過(guò)程的成本和效率。刀具磨損預(yù)測(cè)可以保證刀具的高效利用,這直接決定了工件的加工精度和表面質(zhì)量,從而決定整個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的效益,因此對(duì)刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)車(chē)削加工工況的特點(diǎn),本文選取切削力信號(hào)和聲發(fā)射信號(hào)對(duì)加工過(guò)程中的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。刀具的切削力會(huì)隨著刀具磨損的加劇而增大,它可以明顯的表征刀具的磨損狀況。刀具的聲發(fā)射信號(hào)來(lái)源于切削過(guò)程中的刀具切削區(qū),隨著刀具磨損的加劇,聲發(fā)射信號(hào)的頻率會(huì)發(fā)生明顯改變,且聲發(fā)射信號(hào)的頻率高(100KHz-1MHz),可以很好的避開(kāi)低頻區(qū)的噪聲污染,因此聲發(fā)射信號(hào)可以用來(lái)表征刀具的磨損狀態(tài)。本文針對(duì)切削力信號(hào)和聲發(fā)射信號(hào)對(duì)刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)做了以下研究:1.利用不同的特征提取算法分別對(duì)切削力和聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行特征提取,得到能有效反映刀具磨損狀態(tài)的特征向量。對(duì)刀具切削力信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析和小波包分析,得到時(shí)域因子和小波包分解所得到的頻段能量比值作為特征值。將聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)分析,得到真實(shí)本征模函數(shù)(IMF)的能量比值作為特征值。應(yīng)用主元分析(PCA)降維方法,對(duì)特征向量進(jìn)行降維,去除相關(guān)性,減少冗余度。2.建立支持向量機(jī)分類(lèi)器模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)每一次走刀后刀具磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè);建立支持向量機(jī)回歸模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)每一次走刀后刀具后刀面磨損量VB值的預(yù)測(cè);利用MATLAB自帶的GUI接口,設(shè)計(jì)直觀的、便于操作的人機(jī)交互界面,實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具磨損狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)和刀具后刀面磨損量預(yù)測(cè)系統(tǒng)的簡(jiǎn)便操作。通過(guò)一系列的研究工作,本文將信號(hào)特征提取、支持向量機(jī)分類(lèi)器和支持向量機(jī)回歸模型結(jié)合起來(lái),同時(shí)應(yīng)用到刀具磨損檢測(cè)上,為下一步實(shí)現(xiàn)刀具磨損在線預(yù)測(cè)提供了新的方法。
【關(guān)鍵詞】：刀具磨損狀態(tài) 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 特征降維 頻段能量比 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TG71
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 本課題的研究意義9-10
• 1.2 刀具磨損檢測(cè)的方法10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外刀具磨損檢測(cè)的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 刀具磨損檢測(cè)系統(tǒng)存在的問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)13-14
• 1.5 本文的主要內(nèi)容14-15
• 1.6 本章小結(jié)15-17
• 第二章 刀具磨損預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建17-25
• 2.1 刀具的磨損形態(tài)17-19
• 2.2 刀具磨損機(jī)制19
• 2.3 刀具的磨損過(guò)程及磨鈍標(biāo)準(zhǔn)19-21
• 2.4 刀具磨損監(jiān)測(cè)信號(hào)的選取21-22
• 2.5 刀具磨損檢測(cè)的硬件系統(tǒng)22-23
• 2.6 刀具磨損檢測(cè)的軟件平臺(tái)23
• 2.7 本章小結(jié)23-25
• 第三章 信號(hào)處理與特征提取25-51
• 3.1 切削力信號(hào)時(shí)域分析特征提取25-30
• 3.2 小波分析30-38
• 3.2.1 連續(xù)小波變換31
• 3.2.2 離散小波變換31-32
• 3.2.3 小波包分解32-33
• 3.2.4 小波包頻帶能量特征分析理論33-34
• 3.2.5 切削力信號(hào)頻帶能量特征提取34-38
• 3.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解38-40
• 3.4 聲發(fā)射信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解40-43
• 3.5 提取IMF分量的能量特征值43-45
• 3.6 特征矩陣降維45-49
• 3.6.1 PCA降維原理46-47
• 3.6.2 刀具磨損特征數(shù)據(jù)降維47-49
• 3.7 本章小結(jié)49-51
• 第四章 刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)51-65
• 4.1 概述51
• 4.2 統(tǒng)計(jì)知識(shí)基礎(chǔ)51-52
• 4.3 支持向量機(jī)52-57
• 4.3.1 最優(yōu)分類(lèi)超平面53
• 4.3.2 線性可分支持向量機(jī)53-55
• 4.3.3 線性不可分支持向量機(jī)55-56
• 4.3.4 支持向量機(jī)的核函數(shù)56-57
• 4.4 基于支持向量機(jī)分類(lèi)器的刀具磨損狀態(tài)檢測(cè)57-63
• 4.5 本章小結(jié)63-65
• 第五章 刀具后刀面磨損量預(yù)測(cè)65-77
• 5.1 支持向量機(jī)回歸65-67
• 5.2 支持向量機(jī)回歸模型預(yù)測(cè)刀具磨損值67-72
• 5.3 刀具磨損檢測(cè)系統(tǒng)GUI操作界面設(shè)計(jì)72-76
• 5.3.1 支持向量機(jī)分類(lèi)器界面73-75
• 5.3.2 支持向量機(jī)回歸預(yù)測(cè)界面75-76
• 5.4 本章小結(jié)76-77
• 第六章 總結(jié)與展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 附錄A 刀具磨損檢測(cè)系統(tǒng)部分源程序83-89
• 致謝89

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