【摘要】：提出了一種利用切削聲實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)多特征監(jiān)測(cè)的方法。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與Hilbert變換理論,提取切削聲信號(hào)的內(nèi)稟模態(tài)能量與不同頻段的Hilbert譜能量作為監(jiān)測(cè)信號(hào)的備選特征。采用支持向量機(jī)作為分類器,針對(duì)備選特征的有效篩選問題,利用多種群遺傳算法對(duì)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(duì)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(duì)測(cè)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(duì)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(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行有效識(shí)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(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院;沈陽(yáng)航空航天大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275081);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(51335003) 遼寧省科技創(chuàng)新重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(201303004) 沈陽(yáng)市科技攻關(guān)計(jì)劃資助項(xiàng)目(F13-014-2-00))
【分類號(hào)】：TG506;TP274

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2233573