[发明专利]基于条件随机场模型的刀具磨损状态监测方法有效
申请号: | 201210142987.1 | 申请日: | 2012-05-09 |
公开(公告)号: | CN102689230A | 公开(公告)日: | 2012-09-26 |
发明(设计)人: | 王国锋;郭志伟;冯晓亮 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | B23Q17/09 | 分类号: | B23Q17/09 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 李丽萍 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 条件 随机 模型 刀具 磨损 状态 监测 方法 | ||
1.一种基于条件随机场模型的刀具磨损状态监测方法,其特征在于,在刀具进行多次切削过程中,对刀具进行磨损监测,包括以下步骤:
步骤一、对采集到的切削过程的声发射信号进行预处理:首先,去掉刀具刚切入和切出部分的声发射信号,截取切削平稳阶段的声发射信号,然后,对声发射信号进行滤波和小波分解,选取60KHz到200KHz频段的信号进行特征提取;
步骤二、从声发射信号中提取特征向量,包括提取声发射信号的最大值、偏度、峭度、均方根、熵、方差和峰峰值,从而得到条件随机场模型的训练样本和测试样本;
步骤三、分析声发射信号的特征与刀具磨损状态的关系,建立刀具磨损状态监测的条件随机场模型:
首先,初始化条件随机场模型参数,该条件随机场模型使用线性链式结构,设置模型参数,主要是特征权重参数λ的设置,将特征权重参数λ的初值为零,特征权重参数λ的维数取决于训练样本个数和状态数;
然后,设置模型训练的收敛精度ε,将训练样本输入初始化后的条件随机场模型进行迭代运算,采用拟牛顿算法计算参数,当梯度小于等于收敛精度ε时,停止迭代;
最终,采用最大似然估计求解法,确定训练后的条件随机场特征权重参数λ,从而建立刀具磨损状态监测的条件随机场模型;
步骤四、将由步骤二得到的测试样本输入到由步骤三建立的刀具磨损状态监测的条件随机场模型中进行概率计算,得到该测试样本对应的标记序列,从而进行刀具磨损状态的识别,并由刀具磨损状态监测的条件随机场模型输出测试样本所对应的刀具磨损状态的类型,刀具磨损状态的类型包括有:
1)新刀,磨损量为0;
2)初期磨损,磨损量为0.05~0.1mm;
3)正常磨损,磨损量为0.1~0.5mm;
4)剧烈磨损,磨损量大于0.5mm。
2.根据权利要求书1所述的基于条件随机场模型的刀具磨损状态监测方法,其特征在于,步骤三中,在给定观测序列的条件下,运用条件随机场模型建立一个观测序列和标记序列的联合概率模型,以提取的声发射信号的特征向量作为观测序列,不同的磨损状态作为标记序列,利用得到的声发射信号的特征向量对条件随机场模型进行参数训练,得到条件随机场模型各个参数的值,从而建立对应不同磨损状态的刀具磨损状态监测的条件随机场模型。
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