基于优选特征的刀具磨损监测方法.pdf

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1、2010年第3期·控制与检测·文章编号：1001—2265(2010)03—0059—03基于优选特征的刀具磨损监测方法刘锐，王玫，陈勇(四川大学制造科学与工程学院，成都610065)摘要：文章以端面铣刀为研究对象，采用相关系数方法和模糊聚类方法对铣削力信号特征进行研究和分析，提出了一种可应用于在线诊断端面铣刀磨损量的特征优选方法。首先从特征的相关性出发，利用相关系数法对铣削力信号特征进行初选，去除冗余特征；其次从特征的模糊性出发，利用模糊聚类寻求最优特征子集；最后将选取的特征作为BP神经网络的输

2、入，输出铣刀磨损量。实验结果表明，利用该方法能够选择优化特征子集，提高诊断精度和诊断效率。关键词：刀具磨损；特征选择；相关系数；模糊聚类中图分类号：TG65；TP391文献标识码：AAMethodologyofTool-wearDetectionBasedonOptimalFeatureSelectionLIURui，WANGMei，CHENYong(SchoolofManufacturingScience&Engineering，SichuanUniversity，Chengdu610065，C

3、hina)Abstract：Takingthefacemillingcutterasanobject，thispaperanalyzesandresearchesthefeatureoftheforcesignalbyapplicationofcorrelationcoeficientandfuzzyclassification．Amethodofoptimalfeaturese-lectionisproposedtodiagnosetheflankwearinfacemilling．First，

4、theoriginalforcesignalfeaturesareselect-edbasedonthecriterionofcorelationcoeficient，removingoutsomeredundantfeatures．Second，thefeaturesoftheforcesignalarefurtheroptimizedbasedonfuzzyclassification．Finally，theoptimalfeaturesubsetisPutintoaBPneuralnetwo

5、rk．whichoutputstheflankwear．Theexperimentalresultsshowthatthisschemecanobtaintheoptimalfeaturesubset，whichresultsinimprovingtheaccuracyandeficiencyofthediagnosis．Keywords：toolwear；featureselection；correlationcoeficient；fuzzyclassification特征之间彼此相关的特征，然

6、后应用模糊聚类算法对0引言去冗余后的特征进行分类，从每一个聚类中选择一维刀具磨损直接影响切削加工质量、效率和生产安特征作为最后的优选特征，并应用BP神经网络对刀具全，因此实时掌握刀具磨损状态是切削加工过程中需磨损量进行监测。要重点解决的问题¨。刀具磨损监测过程是模式识1基于相关分析和模糊聚类的特征优选别过程。一个刀具监测系统由研究对象、传感器检测、信号处理、特征抽取及选择、模式识别等模块组成，其1．1相关分析法特征初选中特征的提取与选择是模式识别中的关键技术之一个优化的特征集合应该包含部分与分类目

7、标相一。特征提取之后，信号特征集的维数较高，其中存关的特征，不包括任何与分类目标无关的特征。因此在较多的冗余，如果使用全部特征进行分类识别，将会在特征初选阶段，需要去除两类特征：①与分类目标导致识别速度和识别正确率的下降。无关的特征量，②与其他特征量有较高相关性的冗余理论上，使识别错误率最小的特征集是最优的特特征量。相关分析是研究随机变量之间相关关系的征集，但在实际中直接计算错误率是很困难的，因此目一种统计方法，相关系数公式定义为：前采用一些实用的标准作为特征评价准则并取得了很好的效果，但这些准则

8、没有从特征本身的相关性出发，：—(一≤1)√∑(—i)√∑()，一于)选择的结果带有盲目性。本文通过对铣削力信号特(1)征进行相关性分析，去除了与分类目标无关的特征和收稿日期：2009—09—11作者简介：刘锐(1985一)，女，河北人，四川大学制造科学与工程学院硕士研究生，研究方向为机械设计及理论，(E—mail)liurui一1985@yeah．net；通讯作者：王玫(1968一)，女，四川人，四川大学制造科学与工程学院副教授，研究方向为机械制造及自动化，(E—mail)sc—