基于混沌理论的刀具磨损识别研究

发布时间：2017-06-06 14:08

  本文关键词：基于混沌理论的刀具磨损识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在金属切削加工过程中,刀具会随着切削时间增长而逐渐磨损。刀具磨损后将使得切削力增大,刀具与工件摩擦加剧,进而影响加工精度和工件表面质量。刀具磨损可能导致加工失效,甚至损坏机床,因此进行刀具磨损状态监测具有重要意义,尤其对于现代加工自动化程度越来越高的制造过程中,刀具磨损状态监测显得更为必要。金属切削是一个复杂过程,刀具磨损受众多因素影响,如切削参数、材料、机床以及环境条件等。对于金属切削这一非线性系统,刀具磨损会产生很多非平稳信号,应用在刀具磨损诊断方面常用的信号有振动信号、声发射信号、力信号等。本文中主要选取刀具磨损声发射信号作为采集信号类型,声发射信号是一种高频应力波信号,切削时晶格滑移,剪切,摩擦都会产生与刀具磨损相关的声发射信号。声发射信号有较高频率,通常达到50k Hz-1MHz,这在数据采集过程中通过高通滤波方法能有效地消除低频信号的影响。文中依据正交试验原理研究制定了合理的试验方案,采集了不同条件下的刀具磨损声发射信号。采集的声发射信号往往是含有高频噪声,而且不知道噪声水平,为了消除噪声对信号分析的影响,文中采用了经验模态分解与小波阈值结合的信号降噪处理方法。通过经验模态分解能将复杂非线性非平稳信号分解成若干单一频率的固有模态函数,将信号分解成从高频到低频的固有模态分量,然后通过引进连续均方误差准则来判断噪声主导模态,进而进行小波阈值去噪,通过计算信噪比改善量,发现文中方法去噪效果较好。然后对滤波后的信号,进行相空间重构,充分挖掘系统蕴含信息,进行混沌序列分析。文中相空间重构的关键参数延迟时间和嵌入维分别通过互信息法与CAO方法计算。重构相空间后,绘制Lorenz系统与实测信号的吸引子,结果很直观的体现了相图结构与刀具磨损量之间的变化关系。信号进行混沌时间序列分析后,提取了表征系统内部信息的混沌特征:关联维数、最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵,结果显示刀具磨损声发射信号具有混沌特性,随着磨损量的增加,这三个特征量总体呈现增大趋势。将相空间重构的关键参数延迟时间与嵌入维数以及三个混沌特征组成主要的特征向量。将不同磨损阶段,不同切削条件下的信号组合成训练样本输入到SVM支持向量机中进行学习,由测试样本进行验证,结果显示识别率达到90%以上,说明基于混沌特征与SVM能很好地实现刀具磨损状态识别以及磨损量预测。
【关键词】：刀具磨损 声发射 信号去噪 相空间重构 混沌 支持向量机
【学位授予单位】：东北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG71
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9
• 1.2 刀具磨损状态识别技术的发展概况9-11
• 1.2.1 监测信号的选择10
• 1.2.2 表征刀具磨损状态的特征提取10-11
• 1.2.3 模式识别技术11
• 1.3 本文主要研究内容11-13
• 第2章 刀具磨损与试验系统13-23
• 2.1 刀具磨损13-15
• 2.1.1 刀具磨损形式13-14
• 2.1.2 刀具磨损机制14
• 2.1.3 刀具磨钝标准14-15
• 2.2 试验系统配置15-18
• 2.2.1 声发射信号15-16
• 2.2.2 系统主要硬件配置16-17
• 2.2.3 数据采集软件17-18
• 2.3 试验系统18-21
• 2.3.1 正交试验法19-20
• 2.3.2 试验步骤20-21
• 2.3.3 实测信号21
• 2.4 本章小结21-23
• 第3章 基于EMD-WAVELET的信号滤波处理23-32
• 3.1 经验模态分解算法23-26
• 3.1.1 固有模态分量的FFT分析24-25
• 3.1.2 基于EMD的降噪分析25-26
• 3.2 小波阈值降噪26-27
• 3.3 经验模态分解与小波阈值结合的降噪方法27-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第4章 基于混沌的刀具磨损声发射信号的特征提取32-46
• 4.1 混沌理论32-33
• 4.2 相空间重构33-37
• 4.2.1 延迟时间的确定33-36
• 4.2.2 嵌入维数的确定36-37
• 4.3 吸引子相图37-40
• 4.3.1 Lorenz方程吸引子38-40
• 4.3.2 实测信号的吸引子40
• 4.4 混沌特征提取40-45
• 4.4.1 关联维数40-42
• 4.4.2 Lyapunov指数42-43
• 4.4.3 Kolmogorov熵43-44
• 4.4.4 构建混沌特征向量44-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 基于SVM的刀具磨损状态识别46-58
• 5.1 SVM概述46-50
• 5.1.1 统计学习理论46
• 5.1.2 支持向量机结构46-48
• 5.1.3 二分类支持向量机48
• 5.1.4 支持向量机回归48-50
• 5.2 LIBSVM工具箱50
• 5.2.1 LIBSVM工具箱简介50
• 5.2.2 LIBSVM软件的使用50
• 5.3 基于SVM的刀具磨损状态分类识别50-57
• 5.3.1 特征归一化50-52
• 5.3.2 参数优化及识别预测52-57
• 5.4 本章小结57-58
• 结论58-60
• 参考文献60-64
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果64-65
• 致谢65-67

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