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以小波分析理论为基础,提出了以对数熵理论确定最佳小波包分解树结构的方法,提出了基于声发射信号最佳小波基最佳小波分量频段能量的声发射信号小波特征,开发了基于最佳小波基小波特征的神经网络刀具磨损状态在线监测系统,实验结果表明,该系统具有较高的监测精度,能满足工业现场对刀具磨损状态实时在线监测的要求. 相似文献
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采用小波神经网络的刀具故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效的进行刀具状态监测,采用小波神经网络的松散型结合对刀具进行故障诊断。通过小波变换提取刀具磨损声发射(AE)信号的特征.即对AE信号进行小波分解,提取了5个频段的均方根值作为神经网络的输入,来识别刀具磨损状态。试验表明,均方根值完全可以作为刀具磨损过程中产生AE信号的特征向量。仿真结果表明,基于小波神经网络的刀具故障诊断对刀具磨损状态的识别效率高.该方法是有效的。 相似文献
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基于云理论与LS-SVM的刀具磨损识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对刀具磨损过程中产生声发射信号的不确定性以及神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值、对特征要求较高等问题,提出了基于云理论和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法。首先,对声发射信号进行小波包分解与重构,滤除干扰频段对求取特征参数的影响;其次,对重构后的信号利用逆向云算法提取云特征参数:期望、熵、超熵,分析刀具磨损声发射信号的云特性及磨损状态与云特征参数之间的关系;最后,将云特征参数组成特征向量送入最小二乘支持向量机进行识别。研究结果表明:所提取的特征可以很好地反映刀具的磨损状态,云-支持向量机方法可以有效地实现刀具磨损状态的识别,与传统神经网络识别方法相比具有更高的识别率,识别率达到96.67%。 相似文献
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针对铣削刀具磨损状态识别问题,提出谐波小波包和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的状态识别方法。为克服传统小波包分解的频带交叠问题,采用谐波小波包提取不同磨损状态下铣削力信号的各频段信号能量,归一化处理后,输入LS-SVM多类分类器,实现铣削刀具磨损状态的识别。针对LS-SVM的惩罚因子和核参数对模型识别精度影响较大的问题,提出回溯搜索算法(BSA)进行自动参数寻优。实验结果表明,谐波小波包比小波包在刀具磨损状态特征提取时具有更好的识别效果。与粒子群算法进行比较,证明BSA优化LS-SVM具有更高的识别精度。 相似文献
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声发射技术是刀具磨损状态监测的有效检测方法。针对目前对刀具声发射信号难以实现识别分辨率和计算速率兼容的问题,提出关于刀具磨损状态识别建模的新方法。首先对信号进行小波包特征抽取,并通过核主分量分析对其进行优化。接着在两种神经网络识别结果的基础上,提出基于支持向量机的决策融合算法,从而避免了经典决策融合算法在实际应用中的问题。实验数据证明,该模型能有效提高刀具磨损状态的识别分辨率,且不影响运算的在线性。 相似文献
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《制造技术与机床》2019,(10)
刀具磨损状况的实时检测是目前机床加工状态监测的难点,而对刀具的振动信号分析的常用方法是利用神经网络模型来判断刀具磨损状态。为解决循环神经网络(RNN)模型训练过程中梯度容易消亡的现象,提出基于长短期记忆神经网络的刀具磨损状态在线监测。刀具在进行切削加工时,首先通过加速度传感器采集刀具振动信号,然后对振动信号小波包变换进行分解是让信号通过不同的滤波器进行有条件的选择,由此形成不同的能量值,用作为长短期记忆神经网络的特征输入,从而诊断出刀具磨损状态的3种状态故障;最后利用长短期记忆神经网络模型对处理时间序列的数据有比较好的效果,它可以捕捉长期的依赖关系和非线性动态变化。此外,通过与多层(BP)神经网络和(BP)神经网络故障诊断方法进行比较,结果表明,LSTM网络对刀具磨损状态在线监测更加有效。 相似文献
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声发射和小波包分析在损伤状态监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为应用声发射技术对结构的损伤状态进行监测与识别,基于小波包分析提出了一种在线损伤监测方法。采用D-S证据理论对声发射信号的小波包能量谱进行多源信息融合得到改进的小波包能量谱,计算Mahalanobis距离构建结构损伤状态判别指标,采用t检验的概率方法考察不同损伤状态下判别指标的变化情况。旋转轴承结构的声发射信号分析结果表明,D-S证据理论能够对声发射信号的小波包能量谱识别样本抽取有效信息,结构损伤状态判别指标具有良好的结构损伤识别能力,能够准确地实现对结构不同损伤状态的识别。 相似文献
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针对Lipschitz指数的变化可跟踪量化刀具磨损程度的奇异性问题,提出了一种基于Lipschitz指数的刀具磨损状态监测方法。该方法在小波模极大值与Lipschitz指数关系的基础上,利用线性回归原理推导出Lipschitz指数的计算表达式,克服了传统方法计算Lipschitz指数的精度与鲁棒性不稳定问题。以刀具锋利与磨损的声发射信号为例,实测出不同切削条件下刀具声发射信号的Lipschitz指数变化特性,进而辨识出刀具磨损的状态程度。实验结果表明,提出的Lipschitz指数求解模型以及相应的奇异性辨别方法具有合理性,可准确判断出刀具磨损声发射信号的奇异性与刀具磨损阶段,适合在线应用。 相似文献
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以铣削难加工材料——高锰钢加工过程为研究对象。建立了以铣削力作为监测信号的铣刀磨损监测实验系统。应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理。并提取了信号的能量特征作为神经网络的输入向量。基于神经网络极强的非线性映射能力及分类能力。选用小波包分析与BP网络结合的方式对刀具磨损状态进行识别。建立了模式识别BP网络结构,构造了网络训练样本及测试样本。对网络进行了训练、仿真及验证测试,结果表明该网络能够对刀具磨损状态进行准确的识别。对刀具的在线监测具有良好的现实意义。 相似文献
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声发射是近年刀具监测研究中采用的新技术之一,本文用包络分析法求取刀具磨损中声发射信号的包络线,用其时序模型参数作为特征值,采用神经网络对刀具磨损状态进行分析,试验表明效果良好。 相似文献
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针对提取滚动轴承故障特征向量信号和识别故障类型的问题,为了提高诊断准确率,提出了基于小波包分析与BP算法权值修正的Elman神经网络的策略。基于MATLAB强大的数值分析功能,采集到的故障信号经过小波包分解与重构获取能反映不同故障状态的本征模态函数(Intrinsic modal function,IMF)分量。通过Elman神经网络辨识技术,将各频带能量作为Elman网络输入变量,测试样本为输出变量。对Elman神经网络进行大量数据训练,对滚动轴承的故障数据进行识别。实验表明,这种方法比BP神经网络识别更准确、更有效。 相似文献
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针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题,在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中,在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上,对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明:金刚石砂轮磨损后,磨削声发射信号小波分解系数的有效值和方差,以及声发射信号小波能谱系数在低频率段都有所增大;利用部分稳定氧化锆磨削声发射信号的小波能谱系数或小波分解系数的有效值和方差值的组合,作为判别金刚石砂轮磨损状态的特征值,采用基于遗传算法支持向量机对金刚石砂轮的磨损状态判别准确度达100%,判别准确度明显优于BP神经网络方法。 相似文献
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针对刀具磨损监测中多传感器融合监测方法的缺点,提出了基于声发射信号多特征融合与最小二乘支持向量机(lease square support vector machine,简称LS-SVM)相结合的刀具磨损状态监测方法。首先,分别采用经验模态分解法、双谱分析法以及小波包分析法提取采样信号在时域、频域、时-频域内的特征,构造联合多特征向量;然后,利用核主元分析法(kernel principal component analysis,简称KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理,通过提取累积贡献率大于85%的主元,剔除了联合多特征中与刀具磨损相关性较小的冗余特征,生成融合特征;最后,将融合特征送入最小二乘支持向量机,有效地实现了(尤其在小样本下)刀具磨损状态的识别,与神经网络识别方法相比具有更高的识别率。 相似文献