基于支持向量機的變參數銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測研究.pdf

1、刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測對保證工件加工質量和提高加工效率具有重要的實際意義。對刀具磨損狀態(tài)進行監(jiān)測其實質是一個模式識別過程,通常需對切削過程中的傳感器物理信號進行采集,并從信號中提取有效特征量,然后建立特征量與刀具磨損狀態(tài)之間的關系,最終通過模式識別模型對未知特征樣本進行分類識別,從而達到監(jiān)測刀具磨損狀態(tài)的目的。目前刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測研究大都針對定參數展開,而實際的切削加工往往都是在變切削參數下進行的。與定參數情況不同,當切削參數變化時,傳感器物

2、理信號和特征量會同時受刀具磨損狀態(tài)和切削參數變化的影響,這將大大降低刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測的精度和魯棒性。因此如何實現變參數下的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測已經成為一個亟待解決的問題。
　　針對切削力舊有時域特征易受切削參數變動影響,因而不適用于變參數銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測的缺陷,本文提出了一組新的無量綱切削力時域特征:歸一化切削力指標(NCF)、變異系數(Cv)和峰值力比(MFR)。為驗證新特征在變參數銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測上的有效性,本文設計了TC

3、4鈦合金變參數銑削實驗,實驗過程中對每組切削參數下對應四種刀具磨損狀態(tài)的切削力信號進行了采集,而后分別從切削力信號樣本中對新特征和舊特征進行了提取?；谥С窒蛄繖C(SVM)出色的小樣本學習和泛化能力,本文將從相同切削力信號樣本中提取到的新特征和舊特征分別應用到變參數銑削刀具磨損狀態(tài)的分類監(jiān)測中,分析和比較結果表明無論首先利用哪種特征向量樣本對支持向量機模型參數進行優(yōu)化,其結果都是利用新特征向量進行刀具磨損狀態(tài)分類的識別精度高于用舊特征向