基于IPSO優(yōu)化LS-SVM的銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法研究

聶 鵬，馬 堯，郭勇翼，李正強(qiáng)，單春富

(1.沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110136；2.沈陽(yáng)百祥機(jī)械加工有限公司，沈陽(yáng) 110034)

隨著現(xiàn)代智能制造的興起，對(duì)加工效率和質(zhì)量有了更嚴(yán)格的要求，準(zhǔn)確掌握機(jī)械加工時(shí)刀具磨損狀態(tài)變得至關(guān)重要[1]。化學(xué)摩擦和物理摩擦是刀具發(fā)生磨損的主要原因[2]，其影響因素復(fù)雜，工人通常依據(jù)聲音、切屑形狀和顏色等工作經(jīng)驗(yàn)確定換刀時(shí)間，但實(shí)際加工情況多變，換刀時(shí)間不合適易造成刀具浪費(fèi)、加工件報(bào)廢或機(jī)床破壞。因此高效、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)刀具狀態(tài)不僅可以保證加工連續(xù)性，也可以降低成本提高生產(chǎn)效率。直接監(jiān)測(cè)目前最流行的是機(jī)器視覺(jué)法[3]，但該方法成本昂貴，且圖像易受切削液、光線等因素影響；間接監(jiān)測(cè)由于其適應(yīng)性廣、方便安裝等優(yōu)勢(shì)被廣泛研究，切削力[4]、振動(dòng)[5]、聲發(fā)射(acoustic emission,AE)[6]和溫度等信號(hào)是目前主流監(jiān)測(cè)對(duì)象。

除監(jiān)測(cè)方法外，信號(hào)處理和識(shí)別模型對(duì)刀具磨損監(jiān)測(cè)也至關(guān)重要。孫巍偉等[7]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)對(duì)銑削時(shí)刀具的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，計(jì)算固有模態(tài)分量(intrinsic mode function，IMF)的振幅均值時(shí)去除部分冗余信息，計(jì)算不同IMF的能量值當(dāng)作隱馬爾科夫(Hidden Markov model，HMM)刀具磨損識(shí)別模型的輸入。唐利平等[8]使用最小二乘支持向量機(jī)(least square support vector machine，LS-SVM)算法識(shí)別車(chē)刀不同磨損階段，計(jì)算多重分形譜參數(shù)當(dāng)作特征并進(jìn)行優(yōu)選，利用交叉驗(yàn)證法得到初始參數(shù)并進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果表明LS-SVM算法的訓(xùn)練時(shí)間、識(shí)別時(shí)間和識(shí)別率都優(yōu)于其他方法。關(guān)山等人[9]將AE信號(hào)的云特征當(dāng)作LS-SVM識(shí)別的特征輸入，對(duì)比不同核函數(shù)的識(shí)別效果，利用交叉驗(yàn)證優(yōu)化后的高斯核函數(shù)(radial basis function，RBF)識(shí)別率最高。Xie等[10]提出了粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)LS-SVM銑刀磨損監(jiān)測(cè)模型，通過(guò)粒子不斷迭代尋找最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)值，避免參數(shù)選擇的盲目性，提高模型的識(shí)別率。基于LS-SVM建立的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型的識(shí)別效果較好，但模型中的參數(shù)需要大量時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整，優(yōu)化算法存在迭代速度慢、易陷入局部極值等問(wèn)題。

因此，為解決上述LS-SVM調(diào)參困難和尋優(yōu)算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。改進(jìn)粒子群優(yōu)化(improved particle swarm optimization，IPSO)算法改進(jìn)了粒子速度、位置的更新策略和權(quán)重搜索方法，本文提出IPSO算法優(yōu)化LS-SVM的刀具磨損預(yù)測(cè)的模型，監(jiān)測(cè)加工時(shí)的切削力信號(hào)，并提取對(duì)應(yīng)的時(shí)頻和頻域特征，將EMD獲取的信號(hào)頻帶能量占比當(dāng)作時(shí)頻域特征，利用PCA實(shí)現(xiàn)特征降維和融合以減少模型計(jì)算時(shí)間，構(gòu)建LS-SVM刀具磨損識(shí)別模型，用IPSO算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)同時(shí)完成刀具狀態(tài)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

1 監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

EMD是一種自適應(yīng)處理隨機(jī)復(fù)雜信號(hào)的方法[11]。根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間尺度特征進(jìn)行分解，將加工過(guò)程中隨機(jī)非平穩(wěn)的切削力信號(hào)分解為一定數(shù)量的IMF和1個(gè)余項(xiàng)。EMD分解數(shù)據(jù)過(guò)程如下：

步驟1尋找采集的信號(hào)x(t)的全部極值點(diǎn)；

步驟2利用三次樣條函數(shù)覆蓋所有極值點(diǎn)，擬合兩條包絡(luò)線；

步驟3求兩條包絡(luò)線的均值m(t)，通過(guò)式(1)得到中間信號(hào)r(t)

r(t)=x(t)-m(t)

(1)

步驟4判斷中間信號(hào)r(t)是否符合IMF條件，符合即為1個(gè)分量，不符合則重復(fù)上述過(guò)程；

步驟5當(dāng)rk(t)是信號(hào)第k個(gè)IMF分量，則mk(t)相對(duì)與IMFk是低頻分量，mk(t)繼續(xù)迭代分解，直至余項(xiàng)res單調(diào)或?yàn)槌?shù)。信號(hào)x(t)可以表示為

(2)

切削力信號(hào)經(jīng)EMD分解后的中的部分IMF分量可對(duì)其進(jìn)行分析并用于表征刀具磨損，但EMD也存在端點(diǎn)效應(yīng)等問(wèn)題，因此可提取其他時(shí)域和頻域特征(均方根、均值、方差、重心頻率、均方頻率和頻率方差)，與IMF分量能量(均方根值)共同構(gòu)成表征刀具磨損的特征集。

1.2 主成分分析

高維特征集由三向切削力提取的特征組成，特征集中的特征與刀具磨損相關(guān)性各不相同，甚至部分特征會(huì)影響刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型預(yù)測(cè)結(jié)果。

為提高模型識(shí)別精度同時(shí)保證計(jì)算速度，將主成分分析(principal component analysis，PCA)引入刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型中，對(duì)高維輸入特征進(jìn)行降維，保證特征有效性和代表性，提取最主要的特征信息成分。PCA是利用正交變換的方式對(duì)高維數(shù)據(jù)降維的非監(jiān)督算法。算法步驟如下：

步驟1高維數(shù)據(jù)集去均值，計(jì)算其協(xié)方差矩陣；

步驟2求協(xié)方差矩陣特征值和特征向量；

步驟3依據(jù)數(shù)值大小選取特征值，求解貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率；

步驟4尋找選擇的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，得到降維特征。

經(jīng)PCA處理后的切削力高維特征集可根據(jù)特征信息貢獻(xiàn)量保留部分特征，從而實(shí)現(xiàn)降維，減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)降低特征集冗余度。

1.3 IPSO優(yōu)化的LS-SVM模型

1.3.1 最小二乘支持向量機(jī)

LS-SVM是將支持向量機(jī)的求解從二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化成線性方程組，可以描述為：利用非線性變化φ(·)，將n維輸入和1維輸出的數(shù)據(jù)(xi,yi),i=1,2,…,l從原空間映射到高維特征空間。優(yōu)化問(wèn)題為

(3)

式中，C為懲罰因子，構(gòu)造拉格朗日函數(shù)進(jìn)行求解，最終決策函數(shù)表示為

(4)

式中，K(x,xi)為核函數(shù)，高斯核函數(shù)適用于非線性分類(lèi)，表達(dá)式為

(5)

式中，σ為核參數(shù)，將刀具磨損狀態(tài)識(shí)別錯(cuò)誤率當(dāng)作LS-SVM模型的目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化LS-SVM模型即為尋找最優(yōu)的核參數(shù)和懲罰因子，使刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)。

1.3.2 IPSO優(yōu)化算法

PSO是源于鳥(niǎo)類(lèi)捕食行為的生物學(xué)原理的優(yōu)化算法。鳥(niǎo)群尋找食物時(shí)個(gè)體之間會(huì)進(jìn)行信息交流和共享，可以從其他同伴的搜索經(jīng)驗(yàn)獲取信息，調(diào)整和完善自身搜索行為，PSO算法模擬鳥(niǎo)類(lèi)覓食行為用于優(yōu)化問(wèn)題求解。PSO算法中優(yōu)化問(wèn)題求解空間相當(dāng)于鳥(niǎo)活動(dòng)空間，最優(yōu)解類(lèi)比為食物，將鳥(niǎo)抽象為微粒，微粒的位置被當(dāng)作候選解，通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)衡量是否為最優(yōu)解，微粒的速度控制搜索方向和速率。

PSO易發(fā)生局部最優(yōu)和趨向同一化等問(wèn)題[12]，因此在IPSO優(yōu)化算法中優(yōu)化了粒子速度、位置的更新策略和權(quán)重搜索方法。IPSO中計(jì)算粒子與其他粒子之間的距離，并記錄粒子間最大距離，利用迭代次數(shù)計(jì)算1個(gè)閾值，當(dāng)粒子a與粒子b的距離和最大距離比值大于閾值時(shí)，采用PSO速度和位置更新方法；當(dāng)粒子a與粒子b的距離的最大距離比值小于閾值時(shí)，認(rèn)定粒子b屬于當(dāng)前粒子的領(lǐng)域，速度和位置更新公式為

vij(t+1)=ω(t)×vij(t)+c1×rand()×
[pbj(t)-xij(t)]+c2×rand()×
[gbj-xij(t)]+c3×rand()×[lb-xij(t)]

(6)

xij(t+1)=xij(t)+vij(t+1)

(7)

式中：i為粒子序號(hào)；j=1,2,…,d，d為維數(shù)；ω為權(quán)重；t為當(dāng)前迭代次數(shù)；c1,c2,c3為學(xué)習(xí)因子；pbj,lb,gbj分別為粒子歷史最優(yōu)、領(lǐng)域內(nèi)最優(yōu)和全局最優(yōu)。

PSO中權(quán)重系數(shù)不變，全局尋優(yōu)難度較大。為克服上述困難，IPSO中ω采用S形函數(shù)遞減，保證粒子開(kāi)始搜索時(shí)有較快的速度，在中期也有適當(dāng)?shù)乃俣瓤梢栽竭^(guò)局部極值點(diǎn)。權(quán)重搜索表達(dá)式變?yōu)?/p>

(8)

式中：ωmax,ωmin為權(quán)重最值；e為控制系數(shù)，調(diào)節(jié)速度快慢；tmax為最大迭代次數(shù)。

通過(guò)對(duì)粒子速度、位置的更新策略和權(quán)重搜索方法改進(jìn)，算法不易陷入局部最小，且能更好地收斂至全局最優(yōu)。

1.3.3 IPSO-LS-SVM識(shí)別模型

刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型的輸入是加工時(shí)與刀具磨損相關(guān)的切削力信號(hào)特征，輸出是降維后的特征、LS-SVM模型最優(yōu)核參數(shù)和懲罰因子、與信號(hào)特征對(duì)應(yīng)刀具磨損狀態(tài)。如圖1所示，IPSO優(yōu)化LS-SVM識(shí)別流程可分為2個(gè)階段：

(1) LS-SVM刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型建立階段

①提取切削力信號(hào)EMD分解后的部分IMF分量的能量和其他6個(gè)時(shí)域和頻域特征，構(gòu)造切削力信號(hào)高維全特征集；

②全特征集進(jìn)行PCA降維，構(gòu)造降維特征集，當(dāng)作模型輸入；

③建立LS-SVM刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型。

(2) IPSO算法優(yōu)化刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型階段

①初始化IPSO算法參數(shù)——將識(shí)別模型的核參數(shù)σ和懲罰因子C的取值范圍定義為IPSO算法粒子位置的邊界，將可能解定義為粒子位置x，確定粒子初始速度v、粒子數(shù)目d等參數(shù)；

②設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)——LS-SVM刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型的目標(biāo)函數(shù)為模型的識(shí)別錯(cuò)誤率，因此構(gòu)造與目標(biāo)函數(shù)相同的適應(yīng)度函數(shù)，用來(lái)計(jì)算粒子個(gè)體的適應(yīng)度；

③迭代——通過(guò)比較計(jì)算所有粒子適應(yīng)度，更新粒子的歷史最優(yōu)解pbj、領(lǐng)域內(nèi)最優(yōu)解lb和全局最優(yōu)解gbj，即刀具狀態(tài)識(shí)別LS-SVM模型可能的最優(yōu)核參數(shù)σ和懲罰因子C，并根據(jù)改進(jìn)策略(式(6)～式(8))更新粒子位置x、速度v和權(quán)重ω；

④迭代終止——判斷識(shí)別錯(cuò)誤率是否為0或迭代次數(shù)t是否到達(dá)100次；

⑤依據(jù)IPSO輸出的優(yōu)化結(jié)果，構(gòu)建最優(yōu)LS-SVM刀具磨損識(shí)別模型，得到最優(yōu)模型識(shí)別出的刀具磨損狀態(tài)。

圖1 IPSO優(yōu)化LS-SVM識(shí)別流程圖Fig.1 The flowchart of the recognition using the IPSO optimized LS-SVM

2 驗(yàn)證試驗(yàn)

為驗(yàn)證提出的刀具磨損監(jiān)測(cè)方法的可行性，在CNC立式加工中心(VCM850B)進(jìn)行干式端銑試驗(yàn)，如圖2所示，被加工件材料是Ti-6Al-4V，使用4刃硬質(zhì)合金圓鼻銑刀(總長(zhǎng)L=60 mm、刃長(zhǎng)L0=25 mm、螺旋角β=45°、直徑Φ=8 mm、圓角R=0.5 mm)進(jìn)行順銑加工。工件和夾具通過(guò)連接板與測(cè)力儀(Kistler9257B)連接，利用測(cè)力儀和配套的電荷放大器(Kistler5070)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取切削力信號(hào)，采樣頻率設(shè)置為5 kHz，試驗(yàn)加工參數(shù)如表1所示。

圖2 試驗(yàn)裝置Fig.2 The experimental apparatus

表1 試驗(yàn)加工參數(shù)Tab.1 The machining parameters of experiment

每次走刀距離為300 mm，采集銑刀每次走刀全過(guò)程的信號(hào)，每組參數(shù)走刀150次，每次走刀結(jié)束對(duì)刀具VB值測(cè)量一次并記錄，VB值取4個(gè)刃的VB值的最大值，依據(jù)VB值將刀具磨損劃分為初期磨損、正常磨損和嚴(yán)重磨損3個(gè)階段。由于走刀全過(guò)程信號(hào)數(shù)據(jù)量龐大，只選取走刀結(jié)束前10 s數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算信號(hào)數(shù)據(jù)6個(gè)時(shí)域、頻域特征和部分IMF分量的能量占比，得到450組特征向量，隨機(jī)選取不同磨損狀態(tài)各35組(共105組)特征當(dāng)作測(cè)試集，剩余345組當(dāng)作訓(xùn)練集，并利用PCA進(jìn)行特征降維，將龐大的特征信息融合，將生成的新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)刀具磨損狀態(tài)輸入LS-SVM模型中完成訓(xùn)練后，將新的測(cè)試數(shù)據(jù)集輸入至訓(xùn)練好的模型中完成刀具磨損狀態(tài)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，刀具磨損狀態(tài)識(shí)別流程圖如圖3所示。

圖3 刀具磨損狀態(tài)識(shí)別流程圖Fig.3 Tool wear status recognition flowchart

3 結(jié)果分析

3.1 信號(hào)特征提取

選擇轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，進(jìn)給速度為1 80 mm/min，銑削深度為0.1 mm，銑削寬度為6 mm時(shí)的軸向切削力當(dāng)作信號(hào)特征提取的分析對(duì)象。

信號(hào)的時(shí)域和頻域特征與刀具磨損有密切關(guān)系，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)提取上述切削力信號(hào)的均方根、均值、方差、重心頻率、均方頻率和頻率方差，6個(gè)時(shí)域和頻域特征與走刀次數(shù)關(guān)系如圖4所示。

圖4 時(shí)域和頻域特征與走刀次數(shù)關(guān)系Fig.4 The relationship between time domain and frequency domain features and cutting times

由圖4可知，均方根和均值與刀具磨損呈明顯線性正相關(guān)，重心頻率和均方頻率與刀具磨損呈線性負(fù)相關(guān)，方差隨刀具磨損增加先減小后增大，頻率方差隨著刀具磨損增加而增大，且正常磨損階段相對(duì)平穩(wěn)。各特征圖中都存在部分奇異點(diǎn)，主要由于銑削過(guò)程中切屑積累，使部分切削力信號(hào)發(fā)生突變，由圖4可知6個(gè)時(shí)域和頻域特征均與刀具磨損有關(guān)，可以選擇其作為全特征中的部分特征。

對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行EMD分解，EMD將采樣頻率為5 kHz 的切削力信號(hào)自適應(yīng)地分解為12～15個(gè)IMF分量和1個(gè)余項(xiàng)。如圖5所示信號(hào)能量主要集中在前8個(gè)IMF分量，且各IMF分量頻域分布不同，1 000～2 500 Hz 集中在IMF1，500～1 000 Hz集中在IMF2，200～500 Hz集中在IMF3分量，100～200 Hz集中在IMF4分量，其余IMF分量主要包括100 Hz以下的信號(hào)，每個(gè)分量頻帶大小也隨著分量序號(hào)增加而減小。

圖5 切削力信號(hào)EMD分解圖和頻譜圖Fig.5 The EMD decomposition diagram and spectrogram of cutting force signal

計(jì)算每段信號(hào)的前8個(gè)IMF分量的能量占比，當(dāng)作刀具磨損的全特征集。不同磨損狀態(tài)的分量能力占比如圖6所示，IMF4和IMF6的能量占比隨著刀具磨損劇烈而增加，表明200 Hz以下的切削力信號(hào)與刀具磨損值成正比，IMF1和IMF5的能量占比與刀具磨損程度成反比，其余分量能量占比則無(wú)明顯規(guī)律。在同一磨損階段下，IMF4和IMF5的能量占總能量的60%以上，切削力信號(hào)的低頻部分能量占比遠(yuǎn)大于高頻部分能量占比。

圖6 IMF分量能量占比Fig.6 The percentage of IMF components energy

提取每組信號(hào)的的每個(gè)切削力的6個(gè)時(shí)域、頻域特征和8個(gè)IMF分量能量占比的時(shí)頻特征，每組信號(hào)有3個(gè)切削力信號(hào)，則每組數(shù)據(jù)的全特征包括與刀具磨損相關(guān)的42維特征。

3.2 PCA降維分析

針對(duì)上述方法提取的與刀具磨損有關(guān)的銑削力信號(hào)特征合理選擇問(wèn)題，本文使用PCA對(duì)其42(3×14)維全特征進(jìn)行降維，并依據(jù)特征貢獻(xiàn)度進(jìn)行特征選擇，對(duì)全特征降維后的不同特征貢獻(xiàn)度如圖7所示。選取轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，進(jìn)給速度為180 mm/min，銑削深度為0.1 mm，銑削寬度為6 mm時(shí)的軸向切削力不同磨損狀態(tài)的部分樣本前三維特征，可視化如圖8所示。

圖7 主成分貢獻(xiàn)占比Fig.7 The contribution percentage of principal component

圖8 三維特征可視化Fig.8 Three-dimensional features visualization

由圖7可知，前5維特征的貢獻(xiàn)度之和可達(dá) 99.9%以上，可有效表征刀具磨損的全特征，因此選擇降維后的前5維特征當(dāng)作預(yù)測(cè)模型的輸入。

由可分性判據(jù)可知，不同類(lèi)別樣本間距越大，同類(lèi)別樣本間距越小，數(shù)據(jù)集的可分性越強(qiáng)，且更適合當(dāng)作分類(lèi)樣本特征集。由圖8可知，將高維與刀具磨損相關(guān)的切削力特征降至三維后，不同刀具磨損狀態(tài)特征點(diǎn)明顯分離，且數(shù)據(jù)量也有明顯減少，因此降維后的特征更適合用于刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)和識(shí)別。

3.3 識(shí)別方法對(duì)比

為對(duì)比不同優(yōu)化算法優(yōu)化效果，本文引入了權(quán)重線性遞減(Ld)PSO優(yōu)化算法，編程設(shè)計(jì)PSO，LdPSO和IPSO優(yōu)化LS-SVM模型。設(shè)置PSO、權(quán)重線性遞減PSO和IPSO的參數(shù)如表2所示。

表2 優(yōu)化算法參數(shù)設(shè)置Tab.2 The parameters settings of optimization algorithm

使用訓(xùn)練集對(duì)三種不同模型進(jìn)行訓(xùn)練，圖9為不同優(yōu)化算法模型適應(yīng)度迭代曲線，與標(biāo)準(zhǔn)PSO優(yōu)化算法相比，LdPSO和本文的IPSO優(yōu)化算法均有更好的尋優(yōu)能力，本文的IPSO算法的收斂速度更快且不易陷入局部最優(yōu)，迭代至12次即可達(dá)到全局最優(yōu)，得到的最優(yōu)懲罰因子和核參數(shù)分別為413.725和0.435 4。

圖9 迭代過(guò)程對(duì)比Fig.9 Iterative process comparison

利用測(cè)試集驗(yàn)證IPSO-LS-SVM模型分類(lèi)預(yù)測(cè)能力，測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖10所示。由圖10可知，初期磨損有1個(gè)被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為嚴(yán)重磨損，正常磨損有1個(gè)被錯(cuò)誤識(shí)別為初期磨損，有2個(gè)被錯(cuò)誤識(shí)別為嚴(yán)重磨損，嚴(yán)重磨損僅有1個(gè)被錯(cuò)誤識(shí)別為正常磨損，測(cè)試樣本的總體識(shí)別準(zhǔn)確率為95.24%，證明了本文提出識(shí)別方法可以有效地識(shí)別銑削加工時(shí)刀具磨損狀態(tài)。

圖10 IPSO-LS-SVM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.10 The prediction results of the IPSO-LS-SVM model

識(shí)別準(zhǔn)確率和效率都是衡量預(yù)測(cè)模型性能好壞的標(biāo)準(zhǔn)，將訓(xùn)練集中經(jīng)過(guò)PCA降維和未經(jīng)過(guò)PCA降維的切削力信號(hào)特征分別應(yīng)用于不同模型中，模型識(shí)別結(jié)果對(duì)比如表3所示。

表3 不同模型識(shí)別結(jié)果Tab.3 The recognition results of different models

由表3可知，將PCA降維后的特征作為模型的輸入后，可明顯減少模型運(yùn)算量，模型預(yù)測(cè)時(shí)間平均減少約37.81%；經(jīng)PCA降維后去除了冗余特征，識(shí)別準(zhǔn)確率提高約4.46%。本文提出的識(shí)別方法的平均識(shí)別率和時(shí)間均高于其他方法，有效說(shuō)明PCA降維能夠有效融合獲取的與刀具磨損狀態(tài)相關(guān)的特征信息，也證明了本文提出識(shí)別方法的適用性和可行性。

4 結(jié) 論

刀具是高質(zhì)量機(jī)械加工的重要保障，準(zhǔn)確掌握加工時(shí)刀具狀態(tài)對(duì)于加工至關(guān)重要。因此，本文提出一種基于切削力監(jiān)測(cè)銑削加工時(shí)刀具磨損狀態(tài)的方法，并安排相關(guān)試驗(yàn)驗(yàn)證提出方法的可行性，得出如下結(jié)論：

(1) 提取加工時(shí)切削力信號(hào)的時(shí)域、頻域特征和EMD分解后部分頻帶能力占比，可用于表征刀具磨損狀態(tài)。

(2) EMD可將切削力信號(hào)自適應(yīng)地分解為12～15個(gè)IMF分量，但信號(hào)能量主要集中在前8個(gè)IMF分量中。

(3) 通過(guò)引入領(lǐng)域和S型遞減函數(shù)，改進(jìn)粒子速度、位置的更新策略和權(quán)重搜索方法，改進(jìn)后的IPSO優(yōu)化算法尋優(yōu)能力更強(qiáng)，迭代至全局速度明顯優(yōu)于PSO和LdPSO算法，可用于尋找LS-SVM的最優(yōu)懲罰因子和核參數(shù)，提高刀具磨損狀態(tài)預(yù)測(cè)率。

(4) 利用PCA將42維全特征降至5維時(shí)，可實(shí)現(xiàn)特征有效融合，同時(shí)去除了冗余特征減少數(shù)據(jù)量，與全特征相比刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型預(yù)測(cè)時(shí)間平均減少約37.81%，同時(shí)準(zhǔn)確率提高約4.46%。