[發(fā)明專利]深孔加工顫振監(jiān)測方法和裝置及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211257497.6
• 申請日: 2022-10-14
• 公開（公告）號: CN115609346A
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋則進(jìn);李龍;周西康
• 申請（專利權(quán)）人: 中冶京誠工程技術(shù)有限公司;北京京誠之星科技開發(fā)有限公司
• 主分類號: B23Q17/09
• 分類號: B23Q17/09;B23Q17/12
• 代理公司: 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 陳燁;錢能

1.一種深孔加工顫振監(jiān)測方法，其特征在于，包括：

采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法對采集的原始信號進(jìn)行預(yù)處理，獲得包含加工狀態(tài)信息的信號；

基于獲得的所述包含加工狀態(tài)信息的信號，利用非線性評估指標(biāo)建立特征向量矩陣；

構(gòu)建基于支持向量機(jī)的鏜削顫振識別模型，識別早期顫振狀態(tài)；

基于識別的早期顫振狀態(tài)，建立鏜床運行狀態(tài)判定結(jié)果與輸出反饋信息之間的映射關(guān)系；

通過分析鏜床運行狀態(tài)判定結(jié)果與輸出反饋信息之間的映射關(guān)系，建立基于流形學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)的多流形空間嵌入智能決策機(jī)制；

基于具備連續(xù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的動態(tài)識別模型，建立動態(tài)模式識別模型的性能評價指標(biāo)和模型優(yōu)化策略，對深孔鏜床加工狀態(tài)變化的跟蹤描述。

2.如權(quán)利要求1所述的深孔加工顫振監(jiān)測方法，其特征在于，所述包含加工狀態(tài)信息的信號包括下述中的任意一種或其組合：振動加速度信號、位移信號、電流信號以及聲壓信號。

3.如權(quán)利要求2所述的深孔加工顫振監(jiān)測方法，其特征在于，所述非線性評估指標(biāo)包括下述中的任意一種或其組合：分形維數(shù)、功率譜熵、標(biāo)準(zhǔn)偏差、復(fù)雜度。

4.如權(quán)利要求1所述的深孔加工顫振監(jiān)測方法，其特征在于，在構(gòu)建基于支持向量機(jī)的鏜削顫振識別模型前，所述方法還包括：利用流形學(xué)習(xí)對所述特征向量矩陣進(jìn)行降維處理。

5.如權(quán)利要求1所述的深孔加工顫振監(jiān)測方法，其特征在于，所述動態(tài)模式識別模型的性能評價指標(biāo)包括：分形維數(shù)D、L-Z復(fù)雜度。

6.如權(quán)利要求5所述的深孔加工顫振監(jiān)測方法，其特征在于，所述動態(tài)模式識別模型的建立過程包括：

以所述分形維數(shù)D、L-Z復(fù)雜度作為動態(tài)模式識別模型的性能評價指標(biāo)，通過計算各時間段內(nèi)的分形維數(shù)，建立加工狀態(tài)與分形維數(shù)D之間的關(guān)系；分別計算各個時間段內(nèi)的L-Z復(fù)雜度特征，得到加工狀態(tài)與L-Z復(fù)雜度之間的關(guān)系；

將訓(xùn)練集特征進(jìn)行流形學(xué)習(xí)特征降維，應(yīng)用網(wǎng)格搜索選取最優(yōu)參數(shù)組合，代入支持向量機(jī)建立顫振監(jiān)測訓(xùn)練模型；

將加工參數(shù)調(diào)整后的信號作為測試集，進(jìn)行信號處理分析和特征降維，代入所述顫振監(jiān)測訓(xùn)練模型，判斷顫振監(jiān)測訓(xùn)練模型的正確率，若滿足精度要求則輸出模型，若不滿足精度要求則調(diào)整模型建立方法，形成所述動態(tài)模式識別模型的優(yōu)化策略。

7.一種深孔加工顫振監(jiān)測裝置，其特征在于，包括：

信號采集模塊，采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法對采集的原始信號進(jìn)行預(yù)處理，獲得包含加工狀態(tài)信息的信號；

特征向量矩陣建立模塊，用于基于獲得的所述包含加工狀態(tài)信息的信號，利用非線性評估指標(biāo)建立特征向量矩陣；

顫振識別模型構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建基于支持向量機(jī)的鏜削顫振識別模型，識別早期顫振狀態(tài)；

映射關(guān)系建立模塊，用于基于識別的早期顫振狀態(tài)，建立鏜床運行狀態(tài)判定結(jié)果與輸出反饋信息之間的映射關(guān)系；

決策機(jī)制建立模塊，用于通過分析鏜床運行狀態(tài)判定結(jié)果與輸出反饋信息之間的映射關(guān)系，建立基于流形學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)的多流形空間嵌入智能決策機(jī)制；

加工狀態(tài)跟蹤模塊，用于基于具備連續(xù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的動態(tài)識別模型，建立動態(tài)模式識別模型的性能評價指標(biāo)和模型優(yōu)化策略，對深孔鏜床加工狀態(tài)變化的跟蹤描述。

8.一種數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6任一所述方法。

9.一種深孔加工顫振監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：權(quán)利要求8所述的數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，以及能與所述數(shù)據(jù)處理服務(wù)器通信的控制器。