[发明专利]一种基于多尺度主元分析的刀具磨损在线监测方法

摘要

本发明公开一种基于多尺度主元分析的刀具磨损在线监测方法，将原始数据集分为训练样本和测试样本，通过小波分解将训练样本分解成多个尺度，利用主元分析对各个尺度及整体进行降维处理构建模型；将测试样本依据训练样本的层数进行小波分解，将各尺度下的数据加载到相应尺度的主元模型上计算出各尺度下数据的SPE和T2统计量；对显著尺度上的信号利用小波重构方法组成一个新的测试样本，加载到整体主元模型上，通过计算SPE和T2统计量并判断是否超出控制限，如果超出则说明过程刀具磨损异常，否则为刀具磨损正常，从而监测处刀具的磨损状态。本发明提高了加工过程中刀具磨损的在线识别的准确率，特别是对难加工材料存在复杂非线性信号的具有强的适应性。 1

主权项

1.一种基于多尺度主元分析的刀具磨损在线监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，获取在线监测时间内，刀具加工运行的原始信号数据；包括加工过程中刀具对工件两个侧面和顶面的三个方向的切削力信号数据和振动信号数据，将所述原始信号数据构成样本集；步骤二，通过对上述采集的原始信号数据进行滤波降噪、提取时域和频域12个特征参数，将样本集分为训练样本集和测试样本集；步骤三，通过小波分解将训练样本集分解成多个尺度，小波分解后，得到一个近似矩阵AL和L个细节矩阵，AL为目标层的尺度函数系数组成的向量，L个细节矩阵为每一层产生的小波函数系数组成的向量；步骤四，利用主元分析对多个尺度下的所述训练样本集的数据分别进行建模，构建整体主元模型以及计算相应的SPE值及控制限和T2统计量及控制限；步骤五，将测试样本依据训练样本的层数进行小波分解，将各分解尺度下的数据加载到相应尺度的主元模型上计算出各尺度下数据的SPE控制限和T2统计量：在i时刻，SPE控制限表示为：其中，Xi为i时刻测得的数据，I为单位矩阵，Pk为主元模型的负荷矩阵；在i时刻，T2统计量以及控制限表示为：其中，O为前k个主元的特征值组成的对角矩阵，Xi为i时刻测得的数据，Pk为主元模型的负荷矩阵；判断显著尺度，舍弃非显著尺度；步骤六，将显著尺度上的信号利用小波重构方法组成一个新的测试样本；步骤七，所述新的测试样本将加载到整体主元模型上，计算SPE控制限和T2统计量，并判断是否超出相应控制图的控制限SPE控制限表示为：其中，λ为前k个主元的特征值组成的对角矩阵，k是主元个数，m是变量个数，C_α是正态分布在假设检验水平为α下的临界值；T2控制限表示为：其中，k为主元个数，m为变量个数，Fk,m‑k,α为对应于检验水平为α、自由度为k、n‑1个样本条件下的F分布临界值；如果超出，则说明过程刀具磨损异常；否则，说明过程刀具磨损正常。