基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法_吴军

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1、第４５卷第４期华中科技大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．４２０１７年４月Ｊ．ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖ．ｏｆＳｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ａｐｒ．２０１７ＤＯＩ：１０．１３２４５／ｊ．ｈｕｓｔ．１７０４０１基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法吴军ａａａｂ苏永衡朱永猛邓超（华中科技大学ａ船舶与海洋工程学院；ｂ机械科学与工程学院，湖北武汉４３００７４）摘要针对加工中心刀具剩余寿命预测的实际需求，提出了一种基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法．通过在加工中心主要功能部件上安装传感

2、器，实时采集加工中心运行过程中的动态信号，经信号预处理和特征参数提取，采用皮尔逊相关系数和残差分析相结合的方法进行特征降维，获得最优的特征参数集．建立基于自适应神经模糊推理系统的刀具剩余寿命预测模型，在线预测刀具剩余寿命．实例分析结果显示：该预测方法的预测结果平均准确率为９５．２１％，可以满足实际需求．同时，将该预测方法与ＢＰ神经网络及其变异模型进行了对比，发现该预测方法预测精度更高．关键词加工中心；自适应神经模糊推理系统；剩余寿命预测；信息融合；特征降维中图分类号ＴＢ１１４．３文献标志码Ａ文章编号１６７１－４５１２

3、（２０１７）０４－０００１－０５Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｕｓｅｆｕｌｌｉｆｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｃｕｔｔｉｎｇｔｏｏｌｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎａａａｂＷｕＪｕｎＳｕＹｏｎｇｈｅｎｇＺｈｕＹｏｎｇｍｅｎｇＤｅｎｇＣｈａｏ（ａＳｃｈｏｏｌｏｆＮａｖａｌＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｂＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈ

4、ａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｕｓｅｆｕｌｌｉｆｅｏｆｃｕｔｔｉｎｇｔｏｏｌ，ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｎ－ｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｓｅｎｓｏｒｓｗｅｒｅｉｎｓｔａｌｌｅｄｏｎｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐａｌｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｕｎｉｔｓｏｆｍａｃｈｉｎｉｎｇｃｅｎｔｅｒｓ，ａｎｄｓｅｎｓｏｒｓｉｇｎａｌｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄ．Ｔ

5、ｈｅｎｓｉｇｎａｌｐｒｅｐｒｏ－ｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｗｅｒｅａｐｐｌｉｅｄ．Ｐｅａｒｓｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｒｅｓｉｄｕａｌｅｒｒｏｒａｎａｌｙｓｉｓｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｇｅｔｈｅｒｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎ．Ａｆｔｅｒｗａｒｄｓ，ａｒｅｍａｉｎｉｎｇｕｓｅｆｕｌｌｉｆｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｃｕｔｔｉｎｇｔｏｏｌｗａｓｂｕｉｌｔｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅ－ｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａｓｅｄｆｕｚｚｙｉｎｆｅ

6、ｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｔｈｅｏｂ－ｔａｉｎｅｄｏｐｔｉｍａｌｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｉｎｐｕｔｔｅｄｉｎｔｏｔｈｅｍｏｄｅｌ．Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｕｓｅｆｕｌｌｉｆｅｏｆｔｈｅｃｕｔｔｉｎｇｔｏｏｌｍｉｇｈｔｂｅａｃｑｕｉｒｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｗａｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．Ｉｔｉｓｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅａｖｅｒａｇｅａｃｃｕｒａｃｙｕｓｉｎｇｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓ９５．２１％．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｎｅｕｒ

7、ａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｉｔｓｖａｒｉａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇｓｅｖｅｒａｌｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｄｉｃｅｓ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｅｒ－ｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｍａｃｈｉｎｅｃｅｎｔｅｒ；ａｄａｐｔｉｖｅ－ｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａｓｅｄｆｕｚｚｙｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍ；ｒｅｍａｉｎｉｎｇｕｓｅｆｕｌｌｉｆｅｐｒｅ－ｄｉｃｔｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎ对加工中心的刀具进行健康状态监测与剩余信号驱

8、动的刀具剩余寿命预测方法已经成为研究寿命在线预测十分重要．随着传感器技术的快速热点．其基本研究思路是运用传感器采集加工中发展以及在加工中心上的广泛应用，基于传感器心在运行过程中的动态信号，如噪声信号、振动信收稿日期２０１６－０７－１１．作者简介吴军（１９７７－），男，副教授，Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｕｊ＠ｈｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ．基金项目国家自然科学基金