基于EMD-PSO-HMM刀具磨损监控系统

为解决在机械加工过程中刀具的磨损及崩刃对加工质量和效率的影响，通过机器人学习技术，设计一套基于EMD-PSO-HMM刀具磨损监控系统。首先提取不同刀具磨损状态下主轴的电流信号，由于传统小波分析及傅里叶分析在信号分析过程存在一定局限性，文章采用EMD算法对加工过程中主轴电流信号进行不同尺度信号分解并提取特征参数，将提取的特征值输入HMM模型进行训练迭代。为解决HMM模型在模型训练的过程中存在局部最小值的问题，文章引入粒子群算法对HMM模型的输入参数进行全局搜索以达到最优值。基于以上形成的EMD-PSO-HMM刀具磨损监控系统在实际刀具磨损状态评估过程中具有较高的准确性。