基于振動(dòng)分析和支持向量機(jī)的表面質(zhì)量在線檢測(cè)方法研究.pdf

1、工件表面質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)可以主動(dòng)地檢測(cè)工件加工的質(zhì)量情況,并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)合產(chǎn)品質(zhì)量等級(jí)指標(biāo),形成個(gè)別或批量產(chǎn)品的評(píng)估數(shù)據(jù),為生產(chǎn)、質(zhì)量控制和出廠部門提供決策依據(jù)。這對(duì)于保障零件加工質(zhì)量、提高加工效率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于振動(dòng)分析和支持向量機(jī)對(duì)機(jī)械加工表面質(zhì)量的在線檢測(cè)進(jìn)行相關(guān)的研究,首先得用核獨(dú)立分量分析對(duì)所采集到的原始信號(hào)進(jìn)行盲源分離,然后利用小波包分析提取振動(dòng)分離信號(hào)的特征參數(shù),最后利用支持向量機(jī)對(duì)表面質(zhì)量進(jìn)行分類

2、識(shí)別。本試驗(yàn)主要從以下三個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容展開:
　　第一,狀態(tài)信息的獲取。振動(dòng)信號(hào)中攜帶有機(jī)械設(shè)備內(nèi)部運(yùn)行狀態(tài)的大量信息,因此本文基于振動(dòng)信號(hào)來研究其與表面質(zhì)量之間的內(nèi)在聯(lián)系及機(jī)械加工表面質(zhì)量的判斷識(shí)別。首先,本試驗(yàn)論文在對(duì)切削振動(dòng)理論、振動(dòng)信號(hào)采集及分析處理理論、表面粗糙度等相關(guān)理論分析的基礎(chǔ)上,研究確定相關(guān)實(shí)驗(yàn)條件并搭建試驗(yàn)平臺(tái),以便能完成表面粗糙度的測(cè)量、振動(dòng)信號(hào)的采集及分析。
　　第二,狀態(tài)信息的特征提取。確定振動(dòng)信

3、號(hào)為狀態(tài)信息后,我們希望通過對(duì)其進(jìn)行信號(hào)的處理與分析找出對(duì)表面質(zhì)量狀態(tài)敏感的一些特征量,通過這些特征量能夠有效的表達(dá)或識(shí)別不同的表面質(zhì)量狀態(tài),實(shí)現(xiàn)表面質(zhì)量的有效檢測(cè)。通過對(duì)核獨(dú)立分量分析和小波包分析相關(guān)理論及算法的研究分析和仿真實(shí)驗(yàn)可知,核獨(dú)立分量分析是一種非線性的獨(dú)立分量分析算法,它對(duì)于非線性非穩(wěn)態(tài)的振動(dòng)信號(hào)的盲源分離更準(zhǔn)確,更靈活。其分離出各自獨(dú)立且互不相關(guān)的振動(dòng)分量,能更有效的表征機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)。小波包對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)具有很好的局部分析

4、能力,其所分解的不同振動(dòng)信號(hào)的各頻帶內(nèi)的能量特征能反映不同機(jī)械運(yùn)行狀況的本質(zhì)特征。針對(duì)機(jī)械加工過程中的振動(dòng)信號(hào)通常是非線性、非穩(wěn)態(tài)的信號(hào)系列,本文選擇基于核獨(dú)立分量分析和小波包能量來實(shí)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的特征提取。
　　第三,狀態(tài)的模式識(shí)別。本論文選用支持向量機(jī)來進(jìn)行表面粗糙度的分類識(shí)別,相比較傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法,支持向量機(jī)在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)。在對(duì)支持向量機(jī)相關(guān)理論基礎(chǔ)及算法研究和分析的基礎(chǔ)之上,