[发明专利]一种预测刀具磨损状态的方法及系统在审
| 申请号： | 201810268676.7 | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN108520125A | 公开（公告）日： | 2018-09-11 |
| 发明（设计）人： | 陈光胜;崔宁 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 郁旦蓉 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种预测刀具磨损状态的方法，包括以下步骤：步骤一，通过铣削加工实验，采集不同铣削条件下的刀具的实际刀面磨损量Mk和原始振动信号；步骤二，对原始振动信号进行预处理，去除原始振动信号中的冗杂数据，并提取预处理后的信号原始振动信号的有效特征量，获得不同时刻的磨损特征值Xk；步骤三，将不同时刻的磨损特征值作为BP神经网络的输入值，获得第一当前刀具磨损值M1k；步骤四，将不同时刻的磨损特征值作为SVM支持向量机的输入值，获得第二当前刀具磨损值M2k；步骤五，将步骤三中的第一当前刀具磨损值M1k和步骤四中第二当前刀具磨损值M2k进行数据加权分析，获取的综合刀具磨损值M′k。 | ||
| 搜索关键词： | 刀具磨损 原始振动信号 磨损 刀具磨损状态 预处理 提取预处理 有效特征量 数据加权 铣削加工 铣削条件 磨损量 预测 刀面 去除 刀具 采集 分析 | ||
【主权项】：
1.一种预测刀具磨损状态的方法，采用组合预测的方式对加工中心中的刀具的磨损状态进行预测，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过铣削加工实验，采集不同铣削条件下的所述刀具的实际刀面磨损量Mk和原始振动信号；步骤二，对所述原始振动信号进行预处理，去除所述原始振动信号中的冗杂数据，并提取预处理后的所述信号原始振动信号的有效特征量，获得不同时刻的磨损特征值Xk；步骤三，将不同时刻的所述磨损特征值作为BP神经网络的输入值，获得第一当前刀具磨损值M1k；步骤四，将不同时刻的所述磨损特征值作为SVM支持向量机的输入值，获得第二当前刀具磨损值M2k；步骤五，将所述步骤三中的所述第一当前刀具磨损值M1k和所述步骤四中所述第二当前刀具磨损值M2k进行数据加权分析，获取的综合刀具磨损值M′k，该综合刀具磨损值M′k用于表征所述刀具的预测刀面磨损量：M′k＝ω1M1k+ω2M2k (1)式(1)中ω1和ω2分别为所述BP神经网络和所述SVM支持向量机的非负权重系数。
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