基于椭球自适应共振与多传感器融合的刀具状态监测研究

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在现代制造业中,切削加工条件的辨识对降低加工时间和提高产品质量至关重要。刀具作为切削加工的重要组成部分,随着切削过程的进行,特别是在加工一些硬度比较高的材料时,不可避免的会发生磨损变化。刀具状态的变化将直接影响工件表面的加工质量和生产效率,因此刀具状态的实时监测对实际的切削加工是十分必要的。本文研究了椭球自适应共振理论(EAM)在刀具状态监测中的应用,通过建立所提取的力信号、振动信号特征与测量得到的刀具磨损状态间的关系模型,实现刀具状态的监测。本文首先阐述了EAM的原理及其建模方法,并分析了EAM的几个参数对其分类性能的影响。为了进一步验证EAM模型对刀具状态分类的有效性,设计了TC4钛合金铣削实验,通过采集铣削过程的力信号和振动信号,对信号进行了时域、频域和时频域分析及相关的多种特征提取,并应用基于相关性的快速滤波式(FCBF)特征选择方法进行特征选择,从而对钛合金铣削过程中的刀具磨损状态分类情况进行了研究。应用力信号与振动信号结合的多传感器数据融合技术,可以充分利用多个传感器信息之间的互补性,避免单一传感器使用的局限性,有效提高监测的可靠度。同时本文通过EAM与几种常用方法,模糊自适应共振(FAM)、K均值(KNN)、朴素贝叶斯(NB)、分类回归树(CART)的比较证实了EAM在刀具磨损状态分类应用中的有效性及准确性。为了验证EAM的增量学习能力,本文对样本进行了选择,从而验证了EAM对与训练样本同类别的样本以及不同类别样本的增量学习能力。结果表明,EAM具有较好的增量学习能力。实验验证结果表明,EAM对刀具磨损状态具有较高的分类识别率,并且EAM具有增量学习的能力,能够实现刀具状态的在线实时监测,这对于实现刀具磨损状态监测系统在实际切削中的应用具有重要意义。
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