CN107553219A - 一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法 - Google Patents

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聂鹏
李正强
杨新岩
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Abstract

本发明涉及一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法。本发明采用声发射传感器和功率传感器采集机床刀具磨损相关的信号信息，通过两种信号采集的方法可以避免单一信号本身自有的缺陷。采用云模型算法科学的耦合两种信息，并能够提取信号中反映刀具磨损量的特征因素，使用稀疏贝叶斯方法建立模型进而预测刀具磨损量，采用基于SBL的识别方法对数据进行建模，采用贝叶斯匹配追踪算法对SBL模型核函数的宽度参数进行优化，实现刀具磨损量的准确预测，提高刀具磨损监控的效率和准确性。

Description

一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法
技术领域
本发明涉及一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法，属于刀具磨损检测领域。
背景技术
智能设备作为智慧工厂的核心之一，对运行状态的自我识别、自我学***有重要意义，可有效地节约成本、提高效率.
由于高速铣削中的刀具磨损过程复杂，模型参数过多且难以预测刀具磨损，如何通过更加有效途径预测刀具磨损成为研究人员的关注焦点。国内外学者对刀具磨损预测做了大量的研究，并取得了诸多进展。
声发射(Acoustic emission，AE)技术作为先进的检测手段对各种金属材料及其内部微细裂纹非常敏感，能发现材料的早期变化，故广泛用于各种机械设备检测。但由于每个声发射散点所含故障信息不同，故对评估设备状态信息贡献度也不同；而每个声发射散点提取的特征参量物理含义不同，对故障敏感程度也不同。某些特征参量能在故障早期发生突变，而某些特征参量变化趋势相对平缓，无法为设备故障状态提供预警。
刀具状态监测的另一核心问题是在分析信号特征的基础上，构建有效的算法进行刀具磨损量的预测。常用算法包括人工神经网络和支持向量机等。人工神经网络的预测算法，模型过于复杂、需要大量的实验样本，且计算收敛困难.支持向量机可以实现在小样本下刀具磨损量的预测，但易出现过学习现象，模型的稀疏性有限，且无法提供预测结果的概率信息。
发明内容
为了解决上述存在的技术问题，本发明提供一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的：一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)数据采集：使用声发射传感器采集机床的声发射信号，使用功率传感器采集机床加工功率信号，同时在每次加工时段完毕后使用显微镜对刀具进行拍照，并测量刀具后刀面磨损值，用于比对获取刀具磨损数据；
(2)特征提取：应用云算法对采集的信号进行去噪处理，滤除干扰频段对提取特征参数的影响，然后对数据进行特征提取，分析各特征与刀具磨损量的相关性并选取相关性强的特征；
(3)构建模型及优化后分类和预测：经过后处理的数据特征和显微镜测量刀具磨损量数据形成样本组，采用基于SBL的识别方法对数据进行建模，采用贝叶斯匹配追踪算法对SBL模型核函数的宽度参数进行优化，实现刀具磨损量的准确预测。
本发明的有益效果：本发明采用声发射传感器和功率传感器采集机床刀具磨损相关的信号信息，通过两种信号采集的方法可以避免单一信号本身自有的缺陷。采用云模型算法科学的耦合两种信息，并能够提取信号中反映刀具磨损量的特征因素，使用稀疏贝叶斯方法建立模型进而预测刀具磨损量，实现了对刀具磨损的监控，提高刀具磨损监控的效率和准确性。
附图说明
图1为本发明创造的总结构框图。
图2为本发明试验数据采集的流程图。
具体实施方式
步骤1数据采集：
用美国PAC的多通道声发射数据采集***进行数据采集，通过磁力座将声发射传感器固定在试验台刀箱上，先在刀箱中安装1把刀具，采集10s的声发射信号和功率信号；更换刀具，按相同步骤依次采集其余8把刀具不同时段的声发射信号和功率信号。
为了更好的研究在不同工件加工条件下刀具磨损状态与磨损量关系的预测问题，如将3种切削参数(切削速度、进给量和背吃刀量)全面组合，将会产生多组切削条件，导致试验量过大。因此采用正交试验法，在最少的试验次数下，科学地安排多组切削参数组合试验。
步骤2特征提取：
应用云算法对采集的信号进行去噪处理，滤除干扰频段对提取特征参数的影响。然后对数据进行特征提取，分析各特征与刀具磨损量的相关性并选取相关性强的特征。
熵值反映了不同磨损阶段对应的定性概念的不确定性程度，表现为信号在该磨损阶段对应云概念的可接受范围大小。基于无确定度的逆向云算法对各云概念的熵En计算。
选取5组切削条件下所得不同磨损状态重构信号s′(t)计算发现，随磨损量增加熵值En呈先增长后下降的趋势。磨损初期，时序信号的熵值较小，说明时序信号的云概念所覆盖的范围较小，这是因为刀具在前期磨损磨损较快，很快进入中期磨损阶段；此后，刀具磨损逐渐进入中期阶段，时序信号的熵值逐渐增大，说明概念所覆盖的范围变广，这是由于该阶段刀具磨损较慢，刀具磨损将进入一个平稳的正常切削阶段；磨损继续加剧，时序信号的熵值又变小，云概念所覆盖范围减小，这是因为进入后期磨损阶段时，失效率显著升高，刀具磨损加快。
步骤3特征后处理：
为了增强数据特征对刀具磨损量的敏感度，将上述得到的数据特征进行后处理，包括保序回归和指数平滑，使得处理后的特征能更好地适应刀具磨损量预测模型。
步骤4构建模型及优化后分类和预测：
稀疏贝叶斯学习是Tipping在支持向量机的基础上提出的用于回归和分类的机器学习法，SBL采用了贝叶斯推理方法，模型有着良好的稀疏性，可避免过学习现象，同时具有概率预测能力。
实验结果及分析
将经处理后的特征数据分成2组，其中65％为训练组，其余为测试组.该实验的过程和参数如下：
稀疏机学习是获得包含大量信息的高维数据的模型的有力工具，且其计算代价较低。实验中我们做这样的假设：如果一个连接权值为零，那么我们把它理解为已被消除。
实验采用非负最小二乘正则参数的贝叶斯学习方法。该方法能够从含噪的数据中精确地获得稀疏解。实验中使用采集的信号的长度分别为128，稀疏度K＝10即信号有个位置的系数不为零，特征提交后观测矩阵的维数为64*128，观测噪声方差0.05，初始化参数为0.1。
用训练组数据对该预测模型进行训练，用测试组数据验证模型的准确度，其准确度在92％以上。

Claims (1)

1.一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)数据采集：使用声发射传感器采集机床的声发射信号，使用功率传感器采集机床加工功率信号，同时在每次加工时段完毕后使用显微镜对刀具进行拍照，并测量刀具后刀面磨损值，用于比对获取刀具磨损数据；
(2)特征提取：应用云算法对采集的信号进行去噪处理，滤除干扰频段对提取特征参数的影响，然后对数据进行特征提取，分析各特征与刀具磨损量的相关性并选取相关性强的特征；
(3)构建模型及优化后分类和预测：经过后处理的数据特征和显微镜测量刀具磨损量数据形成样本组，采用基于SBL的识别方法对数据进行建模，采用贝叶斯匹配追踪算法对SBL模型核函数的宽度参数进行优化，实现刀具磨损量的准确预测。
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