[發明專利]一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法

有效

• 申請號: 201310269524.6
• 申請日: 2013-06-28
• 公開（公告）號: CN103345200A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發明（設計）人: 胡友民;謝鋒云;吳波;賈廣飛;李延磊;樊繼開;朱愛華
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G05B19/406
• 分類號: G05B19/406
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 朱仁玲

1.一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，通過對切削加工中切削設備的顫振狀態進行實時監測與辨識，以消除顫振從而實現穩定的切削加工，其特征在于，該方法包括：?

獲取切削加工中的切削數據形成切削加工信號數據集；?

對所述切削加工信號數據集進行區間化處理，獲得廣義區間化的數據集，并提取所述廣義區間化數據集的廣義區間特征量集；?

依據所述廣義區間特征量集及切削加工狀態的數量，建立廣義神經網絡模型，并通過對切削加工狀態進行編碼，形成廣義神經網絡輸出的理想目標；?

根據所述廣義神經網絡模型及其理想目標，進行廣義神經網絡訓練，獲得優化的廣義神經網絡模型；?

將待識別的切削加工數據集的廣義區間特征量集代入所述優化的廣義神經網絡模型中，計算模型輸出結果，其中區間最大值所對應的狀態即為辨識的切削加工狀態。?

2.根據權利要求1所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，所述對切削加工信號數據集進行區間化處理即將數據集中的每個元素轉換成廣義區間形式，具體為：?

其中x為數據集中的任一元素，x為區間下界，為區間上界。?

3.根據權利要求1或2所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，廣義區間特征量集為以下一種或者幾種區間形式的?特征量：峰值、均值、均方根值、方差、峭度、波形因子、功率譜密度、均方頻率、均方根頻率、重心頻率、頻率標準差、頻率方差及小波系數均方根。?

4.根據權利要求1-3中任一項所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，所述加工狀態包括三種，即穩定加工狀態、過渡加工狀態及顫振加工狀態。?

5.根據權利要求4所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，所述加工狀態的確定通過對切削加工信號數據集的時域圖及其頻域圖的幅值大小得到。?

6.根據權利要求1-5中任一項所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，所述進行廣義神經網絡訓練以獲取優化的廣義神經網絡模型的具體過程為：?

設定輸出誤差允許范圍，將提取到的切削加工狀態對應的廣義區間特征量分別獨立地輸入所述廣義神經網絡模型中，計算該廣義神經網絡模型輸出結果，如果輸出結果在設定的誤差范圍內，此時對應的廣義網絡模型即為優化的廣義神經網絡模型，否則，修改權值，繼續計算，直至達到誤差允許范圍，即可獲得切削加工狀態對應的優化的廣義神經網絡模型。?

7.根據權利要求1-6中任一項所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，所述區間最大值通過區間大小比較法則獲得。?

8.根據權利要求1-7中任一項所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，若辨識得到的切削設備的顫振狀態為穩定加工狀態，則繼續切削加工；若為顫振加工狀態，則立即停止加工，通過改變?加工參數直到辨識結果為穩定加工狀態；若辨識為過渡加工狀態，則立即改變加工參數直到辨識結果為穩定加工狀態為止。?

9.根據權利要求8所述的一種基于廣義區間的切削加工顫振辨識方法，其特征在于，所述加工參數包括切削力、切深或切寬。?