【优秀硕士博士论文】基于支持向量机的刀具故障预测技术的研究

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1、分类号：TH701密级：秘密UDC：编号：09-080402-02M学位论文基于支持向量机的刀具故障预测技术的研究田佳指导教师姓名：刘丽冰教授河北工业大学申请学位级别：硕士学科、专业名称：测试计量技术及仪器论文提交日期：2008年11月论文答辩日期:2008年12月学位授予单位：河北工业大学答辩委员会主席：评阅人：2008年12月ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofMeasuringandTestingTechnologiesandInstrumentsRESE

2、ARCHONTOOLWEARPREDICTIVETECHNIQUEBASEDONSVMbyTianJiaSupervisor:Prof.LiuLibingDecember2008原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了

3、解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版；在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期：河北工业大学硕士学位论文基于支持向量机的刀具故障预测技术的研究摘要刀具磨损

4、监测技术在自动化生产中具有十分重要的意义。由于实验数据有限，这是一个典型的小样本，非线性系统的故障诊断问题。前人对于刀具磨损监测已经进行了一系列的研究，提出了基于工件加工表面图像的刀具磨损监测方法，取得了很好的效果。然而，该监测方法仍存在核心问题：①在提取工件表面纹理特征的基础上，多采用人工神经网络对刀具磨损状态进行识别。但是由于实验数据有限，所以训练样本的数据量较小，导致网络不够稳定。②目前该方法只是实现了对刀具磨损状态的分类，若要实现刀具磨损量的监测和预报，还需要大量的研究。基于统计学习理论框架下的支持向量机，是一种支持有限样本尤其是小样本情况下的

5、机器学习方法，具有较高的泛化能力和较大的优越性，并在实践中得到了广泛地应用。本文将支持向量回归机用于刀具故障预测技术，结合纹理特征分析方法、遗传算法建立了基于支持向量回归机的刀具故障预测模型，主要完成了以下几项工作：1.刀具加工表面纹理特征的提取本文将灰度共生矩阵和Gabor小波变换方法将这两种方法结合起来，提取出工件加工表面纹理特征，建立了刀具故障预测模型的属性特征。2.基于遗传算法的支持向量机参数优化的刀具故障预测模型在讨论核函数及其参数对预测结果的影响的基础上，根据工件表面纹理图像的特点，选择适用的特征提取参数。同时结合刀具故障预测的特点，提出采

6、用遗传算法对支持向量机模型参数进行调整，建立基于改进支持向量机模型的刀具故障预测模型。3.基于改进支持向量机的刀具故障预测模型的应用建立实验系统，将该方法用于刀具故障预测，和传统的BP神经网络预测结果进行比较，所提出的基于支持向量机的刀具故障预测方法能保证快的收敛速度和高的计算精度，误差较小，且解收敛于全局最优，结果更接近于真实值。关键词：支持向量机，刀具磨损，纹理分析，遗传算法i基于支持向量机的刀具故障预测技术的研究RESEARCHONTOOLWEARPREDICTIVETECHNIQUEBASEDONSUPPORTVECTORMACHINEABST

7、RACTThecuttingtoolconditionmonitoringtechnologyisveryimportanttotheautomatedproduction,whichisasmallsamplebutverycomplicatedsystemonaccountofthelimitedexperimentdatainthisthesis.Themethodbasedontheworkpiecesurfaceimagehasbeenproposedandmanygoodresultshavebeenmade.However,therear

8、estillcrucialproblemswiththemethod:①Onthebasiso