基于狄利克雷混合模型的刀具磨损量在线估计

发布时间：2018-04-18 16:51

  本文选题：刀具健康状态监测 + 刀具磨损　； 参考：《仪器仪表学报》2017年03期

【摘要】：提出了一种基于狄利克雷混合模型的刀具磨损状态监测和磨损量估计的新方法。该方法将刀具磨损过程描述为磨损量的累积过程,通过对磨损增量的连续估计获得刀具当前的磨损量估计。首先对原始力信号进行特征提取,接着在不确定磨损增量状态数量的前提下采用狄利克雷混合模型对特征自动分类,然后利用吉布斯采样方法确定模型参数,最终得到描述力信号特征与磨损增量映射关系的刀具磨损状态混合模型。根据该混合模型以及当前的力信号信息即可完成刀具磨损量的在线估计。真实应用案例证明了该方法能自适应学习磨损状态并有效估计刀具的连续磨损值。
[Abstract]:A new method of tool wear state monitoring and wear estimation based on Delikley mixed model is proposed.In this method, the tool wear process is described as the cumulative process of wear quantity, and the current tool wear quantity estimation is obtained by continuous estimation of wear increment.First of all, the original force signal is extracted, then the Delikley hybrid model is used to classify the feature automatically, and then Gibbs sampling method is used to determine the parameters of the model.Finally, a hybrid tool wear model describing the relationship between force signal characteristics and wear increment is obtained.According to the hybrid model and the current force signal information, the tool wear can be estimated on line.A real case study shows that the proposed method can adaptively learn the wear state and effectively estimate the continuous wear value of the tool.
【作者单位】： 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;
【分类号】：TG71

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1769250