基于刀位軌跡和冗余剔除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于刀位軌跡和冗余剔除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法，用于解決現(xiàn)有銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法實(shí)用性差的技術(shù)問題。技術(shù)方案是將刀位軌跡引入并進(jìn)行實(shí)時(shí)編碼使其以信息流的形式進(jìn)入粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并在訓(xùn)練粗糙度智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)前剔除冗余信息，使得粗糙度智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能有效克服未引入刀位軌跡信息帶來的加工局限性。由于在銑削加工過程中對(duì)刀位軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)編碼并判別銑刀工作狀態(tài)，使得銑刀運(yùn)行在任何狀態(tài)都能反饋到粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，克服了【背景技術(shù)】方法監(jiān)測(cè)銑削加工粗糙度默認(rèn)刀位軌跡不變的加工局限性，更加貼近真實(shí)的加工環(huán)境；并且由于將粗糙度密切相關(guān)的刀位軌跡信息關(guān)聯(lián)到粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提高了粗糙度監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
【專利說明】
基于刀位軌跡和冗余剔除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法，特別涉及一種基于刀位軌跡和冗余剔 除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在航空航天領(lǐng)域，銑削工件粗糙度智能監(jiān)測(cè)能減少拆卸和再次裝夾產(chǎn)生的定位誤 差，對(duì)于在線評(píng)價(jià)加工工件質(zhì)量有著非常重要的意義。
[0003] 文獻(xiàn)"銑削加工表面粗糙度的智能預(yù)測(cè)，機(jī)床與液壓，2009，Vol. 37(10)，p58-59" 公開了一種銑削加工表面粗糙度的智能預(yù)測(cè)方法。此方法以切削用量與粗糙度的關(guān)系為研 究對(duì)象，采用實(shí)驗(yàn)方法測(cè)得所設(shè)定16種加工參數(shù)變化時(shí)粗糙度的值，然后將此作為神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，并采用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)選定切削參數(shù)的樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而 文獻(xiàn)所述方法并未考慮到在真實(shí)加工環(huán)境中銑刀的刀位軌跡實(shí)時(shí)變化且存在非線性的因 素，而刀位軌跡的改變對(duì)粗糙度的影響是客觀存在且不容忽視的，因此在真實(shí)的加工環(huán)境 中有很大的局限性，存在監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度不高、實(shí)用性差的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服現(xiàn)有銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法實(shí)用性差的不足，本發(fā)明提供一種基于刀 位軌跡和冗余剔除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法。該方法將刀位軌跡引入并進(jìn)行實(shí)時(shí)編碼使 其以信息流的形式進(jìn)入粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并在訓(xùn)練粗糙度智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)前剔除冗余信息， 使得粗糙度智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能有效克服未引入刀位軌跡信息帶來的加工局限性，實(shí)用性強(qiáng)。
[0005] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案:一種基于刀位軌跡和冗余剔除的銑削 工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法，其特點(diǎn)是包括以下步驟：
[0006] 步驟一、定義刀位軌跡的分類并將其數(shù)字化編碼，步驟如下：（1)設(shè)銑刀初始狀態(tài) 的速度為￥〇=^0^()^());其中￥^為銑刀在乂軸的初始速度，^()為銑刀在￥軸的初始速度， v z0為銑刀在Z軸的初始速度；（2)銑刀變速時(shí)的速度為V1 = (vxl，vyl，vzl)，經(jīng)過時(shí)間t，則銑刀 的速度變化率為心=(^、，'，^^) = (^，^\+);其中^1為銑刀沿父軸在時(shí)間七時(shí) 的速度，vyA銑刀沿Y軸在時(shí)間t時(shí)的速度，vzl為銑刀沿Z軸在時(shí)間t時(shí)的速度，Vv x為銑刀沿 X軸的速度變化率，Vvy為銑刀沿Y軸的速度變化率，Vvz為銑刀沿Z軸的速度變化率；（3)銑 刀在時(shí)間t內(nèi)的位移為S = (Sx，Sy，Sz) = (/vx〇dt，JVyodt，/vz〇dt);其中Sx為銑刀沿X方向在時(shí) 間t內(nèi)的位移，S y為銑刀沿Y方向在時(shí)間t內(nèi)的位移，Sz為銑刀沿Z方向在時(shí)間t內(nèi)的位移；（4) 則在時(shí)間t時(shí)，刀位軌跡分為下列情況：（a)當(dāng)Vv x= Vvy = Vvz時(shí)，編碼1，此時(shí)刀位軌跡位 移為St1 = (sA，sjy，St、），速度為Vt1 = (vU，vV，V't)，加速度為Vvt1 = (▽ vU，▽ vV，▽ Vzt); (b)當(dāng) Vvx=Vvy辛 Vvz U Vvx辛 Vvy = Vvz U Vvx = Vvz^Vvy時(shí)，編碼2,此時(shí)刀位 軌跡位移為St2 = ( St2x，St2y，St2z )，速度為Vt2 = ( V2xt，V2yt，V2zt )，加速度為 Vvt2 = ( ▽ V2xt，▽ V2yt，▽ V2zt ) ; ( c )當(dāng)▽ Vx辛 Vvy 辛▽ Vz時(shí)，編碼3，此時(shí)刀位軌跡位移為St3 = ( St3x，St3y，St3z )， 速度為?*3=(￥^^^^)，加速度為^^3=(^7^^7#，^7^);則在時(shí)間七時(shí)，刀位軌 跡輸出編碼i時(shí)，其參數(shù)為口3伽1=(廣^，以々1)\其中5八為編碼為11在時(shí)間切寸刀位 軌跡在m軸上的位移，vnmt為編碼為n在時(shí)間t時(shí)刀位軌跡在m軸上的速度，Vvnmt為編碼為n時(shí) 在時(shí)間t時(shí)刀位軌跡在m軸上的加速度；（5)使用計(jì)算機(jī)上實(shí)時(shí)獲取銑削加工過程中的刀位 軌跡編號(hào)及記錄的刀位軌跡輸出參數(shù)，以備銑削過程粗糙度智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)使用。
[0007] 步驟二、通過正交實(shí)驗(yàn)方法獲得銑削工藝參數(shù)，包括機(jī)械加工三要素銑削速度、切 削深度、進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)速以及銑削刀具磨損量對(duì)銑削加工表面粗糙度的影響程度，并由 大到小排列。
[0008] 步驟三、在銑床上布置三方向壓力傳感器、三方向振動(dòng)傳感器、銑床主軸電機(jī)功率 測(cè)量?jī)x，以便采集銑削加工過程中的各種信號(hào)。
[0009] 步驟四、采集銑削加工過程中的壓力、振動(dòng)、銑床主軸電機(jī)功率信號(hào)，主軸轉(zhuǎn)一圈 會(huì)產(chǎn)生力，振動(dòng)，主軸電機(jī)功率周期性的信號(hào)變化。設(shè)定信號(hào)采樣頻率f?采，主軸轉(zhuǎn)速為r主軸 (r/min)，則銑刀轉(zhuǎn)動(dòng)一圈所花費(fèi)的時(shí)間為60/r輸s。采樣時(shí)間t采彡60/r輸s。采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)為采 樣時(shí)間乘以采樣頻率。保證采樣頻率大于工作頻率的兩倍，防止失真。
[0010] 步驟五、為了提取信號(hào)的多種特征，以便提取對(duì)加工工件粗糙度敏感的特征，提高 預(yù)測(cè)精度，對(duì)提取的力、振動(dòng)、銑床主軸電機(jī)功率信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域變換、對(duì)時(shí)頻域上采用 小波進(jìn)行分析，分別提取時(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征:時(shí)域特征如均值、均方根、方差、總能量密 度、自相關(guān)性、互相關(guān)性;頻域特征如幅值譜、相位譜、功率譜以及幅值譜密度、相位譜密度、 功率譜密度以及多分辨率小波分析。
[0011] 步驟六、剔除冗余信息，降低成分維度:將刀位軌跡實(shí)時(shí)輸出參數(shù)、銑削工藝參數(shù) 包括機(jī)械加工三要素銑削速度、切削深度、進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)速、銑削刀具磨損量以及步驟 五提取的信號(hào)特征，采用主成分分析法剔除與銑削加工工件表面粗糙度不相關(guān)的特征，降 低特征維度，提高有效信息利用率，首先是對(duì)原始特征向量進(jìn)行零均值化和歸一化：
[0012] Xi=(Xii,X2i, . . . ,Xqi)T(i = l,2, . . . ,p) (1)
[0013]式中:Xmi為第i個(gè)初始向量t的第m個(gè)元素。
(2):
[0015]式中是向量Xa*p個(gè)元素的均值，Xab為向量Xa中第b個(gè)元素。
(3)
[0017]式中：〇a為向量X沖p個(gè)元素的標(biāo)準(zhǔn)差。
⑷
[0019]式中：元為新向量的第a個(gè)元素。
[0020] (5)
[0021 ]式中：足為由q個(gè)元素組成的新向量。
[0022]其次計(jì)算協(xié)方差矩陣K:
(b)
[0024]式中：K為協(xié)方差矩陣。
[0025] 解協(xié)方差矩陣特征方程K，求出特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量，將特征值按照m多n2多 n3多...多％的順序排列，同時(shí)將其對(duì)應(yīng)的特征向量排列，確定主成分個(gè)數(shù)，定義第n個(gè)特征 值的貢獻(xiàn)率：
[0026] hJh (7) 7=1
[0027] 式中：An為第n個(gè)特征值的貢獻(xiàn)率。
[0028]前n個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率：
[0029] 2:=:J ⑶
[0030] 式中:A為前n個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率。
[0031]最后對(duì)特征向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：
(9)
[0033] 式中：<3為特征向量，|_為特征向量的模J為標(biāo)準(zhǔn)化后的特征向量。
[0034] 設(shè)定累計(jì)貢獻(xiàn)率，計(jì)算出累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)設(shè)定貢獻(xiàn)率的因子，實(shí)現(xiàn)壓縮成分維數(shù)，提 尚有效彳目息利用率。
[0035] 步驟七、構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)銑削加工粗糙度監(jiān)測(cè)模型。首先構(gòu)建具有良好容錯(cuò)性、 強(qiáng)大的自組織，自學(xué)習(xí)，自適應(yīng)性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行銑削加工工件表面粗糙度預(yù) 測(cè) 。
[0036] 其次設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)即為確定輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)， 輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù);設(shè)定神經(jīng)元激活函數(shù);設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反饋修正函數(shù)。
[0037] 設(shè)隱含層的激活函數(shù)為f，輸出層的激活函數(shù)為g，則第j個(gè)隱含層的神經(jīng)元的輸出 為：
(10)
[0039] 式中，Vlj為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值，Xl為輸入層第i個(gè)神 經(jīng)元的值，h為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的閾值，I為輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。
[0040] 第j個(gè)輸出層的神經(jīng)元的輸出為： ft \
[0041] zf = g (11) V i=l J
[0042] 式中，為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值，yi為隱含層第i個(gè)神 經(jīng)元的輸出，^為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的閾值，t為隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。
[0043]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差：
[0045] 式中，dk為第k個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)的期望輸出值，1為輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，m為輸入層 個(gè)數(shù)，n為隱含層個(gè)數(shù)。
[0046] 隱含層與輸出層神經(jīng)元之間的權(quán)值調(diào)整量：
[0048] 式中，n為訓(xùn)練速率。
[0049] 依據(jù)此訓(xùn)練方法進(jìn)行模型訓(xùn)練。將主成分壓縮法提取的對(duì)銑削加工粗糙度累計(jì)貢 獻(xiàn)率超過設(shè)定貢獻(xiàn)率的所有特征因子作為輸入樣本，輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。待神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢，將預(yù)測(cè)樣本輸入訓(xùn)練好的銑削加工粗糙度監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精 度達(dá)到設(shè)定精度，即實(shí)現(xiàn)銑削加工表面粗糙度的監(jiān)測(cè)。
[0050] 本發(fā)明的有益效果是:該方法將刀位軌跡引入并進(jìn)行實(shí)時(shí)編碼使其以信息流的形 式進(jìn)入粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并在訓(xùn)練粗糙度智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)前剔除冗余信息，使得粗糙度智能 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能有效克服未引入刀位軌跡信息帶來的加工局限性。
[0051 ]由于在銑削加工過程中對(duì)刀位軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)編碼并判別銑刀工作狀態(tài)，這使得銑 刀運(yùn)行在任何狀態(tài)都能反饋到粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，克服了傳統(tǒng)方法監(jiān)測(cè)銑削加工粗糙度默認(rèn) 刀位軌跡是不變的這種加工局限性，更加貼近真實(shí)的加工環(huán)境;并且由于將粗糙度密切相 關(guān)的刀位軌跡信息關(guān)聯(lián)到粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提高了粗糙度監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
[0052]下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)說明。
【附圖說明】
[0053]圖1是本發(fā)明基于刀位軌跡和冗余剔除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0054]參照?qǐng)D1。本發(fā)明基于刀位軌跡和冗余剔除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法具體步驟 如下：
[0055] 1、（1)根據(jù)銑削加工的G代碼，分別獲得銑刀在X、Y、Z的初始加工速度。設(shè)銑刀初始 狀態(tài)的速度為VQ = ( VXQ，VyQ，VZQ );其中VXQ為銑刀在X軸的初始速度，VyQ為銑刀在Y軸的初始速 度，vzQ為銑刀在Z軸的初始速度；（2)根據(jù)銑削加工的G代碼，分別獲得銑刀在X、Y、Z在變速時(shí) 的速度。銑刀變速時(shí)其速度為￥1=(￥^^0，^1)，經(jīng)過時(shí)間〖，則銑刀的速度變化率為 % = (71^'^,,'^) = (^17^,￥,￥0-);其中^1為銑刀沿)(軸在時(shí)間七時(shí)的速度，^ 1為銑 刀沿Y軸在時(shí)間t時(shí)的速度，Vzl為銑刀沿Z軸在時(shí)間t時(shí)的速度，Vvx為銑刀沿X軸的速度變化 率，Vv y為銑刀沿Y軸的速度變化率，Vvz為銑刀沿Z軸的速度變化率；（3)計(jì)算銑刀在時(shí)間t 的位移，銑刀在時(shí)間t內(nèi)的位移為S = (Sx，Sy，Sz) = (JVxodt，JVyodt，/vz〇dt);其中Sx為銑刀沿 X方向在時(shí)間t內(nèi)的位移，S y為銑刀沿Y方向在時(shí)間t內(nèi)的位移，Sz為銑刀沿Z方向在時(shí)間t內(nèi)的 位移；（4)則在時(shí)間t時(shí)，刀位軌跡分為下列情況：（a)當(dāng)Vv x = Vvy = Vvz時(shí)，編碼1，此時(shí)刀 位軌跡位移為St1= (StVStVsA)，速度為Vt1 = (Vxi^viyi^vD，加速度為Vvt1 = (Vv^t, ▽ vV，VVzt); (b)當(dāng) Vvx=Vvy辛 Vvz U Vvx辛 Vvy=Vvz U Vvx=Vvz辛 Vvy時(shí)，編碼2， 此時(shí)刀位軌跡位移為St2= (St2x，St2y，St2z)，速度為Vt2= (V2xt，V2yt，V2zt)，加速度為Vvt2 = (▽^^▽^^▽乂*);((3)當(dāng)^^辛^%辛^^時(shí)，編碼3，此時(shí)刀位軌跡位移為5*3=(3丄， St 3y，St3Z )，速度為Vt3 = ( V3xt，V3yt，V3zt)，加速度為▽ Vt3 = ( ▽ V3xt，▽ V3yt，▽ V3zt );則在時(shí)間 t 時(shí)，刀位軌跡輸出編碼i時(shí)，其參數(shù)為口3伽1 =(廣^，^1義1廣其中5八為編碼為11在時(shí) 間t時(shí)刀位軌跡在m軸上的位移，v nmt為編碼為n在時(shí)間t時(shí)刀位軌跡在m軸上的速度，Vvnmt為 編碼為n時(shí)在時(shí)間t時(shí)刀位軌跡在m軸上的加速度；（5)設(shè)定刀位軌跡采樣頻率為f，具體設(shè)置 為lOKHz，使用計(jì)算機(jī)上實(shí)時(shí)獲取銑削加工過程中的刀位軌跡編號(hào)及記錄的刀位軌跡輸出 參數(shù)，以備銑削過程粗糙度智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)使用。
[0056] 2、選擇3坐標(biāo)立式銑床，選擇4刃銑刀，此方法設(shè)置正交實(shí)驗(yàn)為5因素4水平，獲得銑 削工藝參數(shù)包括機(jī)械加工三要素銑削速度、切削深度、進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)速以及銑削刀具磨 損量對(duì)銑削加工表面粗糙度的影響程度，并按由大到小排列。
[0057] 3、在銑床上安裝好三方向振動(dòng)傳感器、三方向壓力傳感器、銑床主軸電機(jī)功率測(cè) 量?jī)x等信號(hào)采集設(shè)備。其中三方向壓力傳感器布置在虎鉗和工作臺(tái)之間，其方向與機(jī)床坐 標(biāo)系方向平行;振動(dòng)傳感器布置在虎鉗上，方向與機(jī)床坐標(biāo)系方向平行。將振動(dòng)傳感器、壓 力傳感器和功率測(cè)量?jī)x采集的信號(hào)接入數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，以便進(jìn)行信號(hào)的時(shí)域、頻 域、時(shí)頻域分析和特征提取。
[0058] 4、采集銑削加工過程中的壓力、振動(dòng)、銑床主軸電機(jī)功率信號(hào)，主軸轉(zhuǎn)一圈會(huì)產(chǎn)生 力，振動(dòng)，主軸電機(jī)功率周期性的信號(hào)變化。為了保證采集信號(hào)不丟失，信號(hào)的采集時(shí)間應(yīng) 大于主軸轉(zhuǎn)動(dòng)一圈所花費(fèi)的時(shí)間，設(shè)定信號(hào)采樣頻率f采，本方法具體設(shè)置為lOKHz，主軸轉(zhuǎn) 速為rzat(r/min)，則銑刀轉(zhuǎn)動(dòng)一圈所花費(fèi)的時(shí)間為60/rzBt。采樣時(shí)間t采彡60/rzat。采樣點(diǎn)個(gè) 數(shù)為采樣時(shí)間乘以采樣頻率。保證采樣頻率大于工作頻率的兩倍，防止失真。
[0059] 5、為了提取信號(hào)的多種特征，以便盡可能多的提取對(duì)加工工件粗糙度敏感的特 征，提高預(yù)測(cè)精度，對(duì)提取的力、振動(dòng)、銑床主軸電機(jī)功率信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域變換、對(duì)時(shí)頻 域上采用小波進(jìn)行分析，分別提取時(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征:時(shí)域特征如均值、均方根、方差、 總能量密度、自相關(guān)性、互相關(guān)性;頻域特征如幅值譜、相位譜、功率譜以及幅值譜密度、相 位譜密度、功率譜密度以及多分辨率小波分析等，在多分辨率小波分析的時(shí)候需采用合適 的小波基，本方法選擇正交性、正則性較好的DB小波基。
[0060] 6、剔除冗余信息，降低成分維度:將刀位軌跡實(shí)時(shí)輸出參數(shù)、銑削工藝參數(shù)包括機(jī) 械加工三要素銑削速度、切削深度、進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)速、銑削刀具磨損量以及步驟5提取的 信號(hào)特征，采用主成分分析法剔除與銑削加工工件表面粗糙度不相關(guān)的特征，降低特征維 度，提高有效信息利用率，首先是對(duì)原始特征向量進(jìn)行零均值化和歸一化：
[0061] Xi=(Xii,X2i, . . . ,Xqi)T(i = l,2, . . . ,p) (1)
[0062]式中:Xmi為第i個(gè)初始向量t的第m個(gè)元素。
(2)
[0064]式中：尤是向量X^p個(gè)元素的均值，Xab為向量X沖第b個(gè)元素。 (3)
[0066] 式中：〇a為向量乂3中〇個(gè)元素的標(biāo)準(zhǔn)差。
⑷
[0068] 式中：式為新向量的第a個(gè)元素。
[0069] X,=(Xli,X2i,...,XJT (S)
[0070]式中：爲(wèi)為由q個(gè)元素組成的新向量。
[0071 ]其次計(jì)算協(xié)方差矩陣K:
(6)
[0073]式中：K為協(xié)方差矩陣。
[0074] 解協(xié)方差矩陣特征方程K，求出特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量，將特征值按照m多n2多 n3多...多％的順序排列，同時(shí)將其對(duì)應(yīng)的特征向量排列，確定主成分個(gè)數(shù)，定義第n個(gè)特征 值的貢獻(xiàn)率：
[0075] (7)
[0076] 式中：An為第n個(gè)特征值的貢獻(xiàn)率。
[0077]前n個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率：
[0078] 入二^/Uh ⑶ m=\ j=\
[0079] 式中:A為前n個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率。
[0080]最后對(duì)特征向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：
(9)
[0082] 式中：S為特征向量，||0|為特征向量的模，，為標(biāo)準(zhǔn)化后的特征向量。
[0083] 設(shè)定累計(jì)貢獻(xiàn)率為85%，計(jì)算出累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%設(shè)定貢獻(xiàn)率的因子，實(shí)現(xiàn)壓縮 成分維數(shù)，提高有效信息利用率。
[0084] 7、構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)銑削加工粗糙度監(jiān)測(cè)模型。首先構(gòu)建具有良好容錯(cuò)性、強(qiáng)大 的自組織，自學(xué)習(xí)，自適應(yīng)性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行銑削加工工件表面粗糙度預(yù)測(cè)。
[0085] 具體設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，根據(jù)步驟6獲得的累積貢獻(xiàn)率大于85%的因子來 確定輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù);隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)之積開平方;輸 出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1;設(shè)定神經(jīng)元激活函數(shù)為sigmoid函數(shù);設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反饋修正函 數(shù)為反饋型。
[0086] 設(shè)隱含層的激活函數(shù)為f，輸出層的激活函數(shù)為g，則第j個(gè)隱含層的神經(jīng)元的輸出 為：
[0088]式中，Vlj為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值，Xl為輸入層第i個(gè)神 經(jīng)元的值，h為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的閾值，I為輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。
[0089]第j個(gè)輸出層的神經(jīng)元的輸出為：
(11):
[0091] 式中，為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值，yi為隱含層第i個(gè)神 經(jīng)元的輸出，^為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的閾值，T為隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。
[0092] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差：
[0094]式中，dk為第k個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)的期望輸出值，1為輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，m為輸入層 個(gè)數(shù)，n為隱含層個(gè)數(shù)。
[0095]隱含層與輸出層神經(jīng)元之間的權(quán)值調(diào)整量：
[0097] 式中，n為訓(xùn)練速率。
[0098] 依據(jù)此訓(xùn)練方法進(jìn)行模型訓(xùn)練。為了保證訓(xùn)練樣本足夠，本方法具體將64組壓縮 后的對(duì)銑削加工粗糙度有較大相關(guān)性的特征因子作為訓(xùn)練樣本，輸入銑削過程粗糙度監(jiān)測(cè) 模型進(jìn)行訓(xùn)練，待監(jiān)測(cè)模型梯度求導(dǎo)誤差小于特定值(一般為0.0001)時(shí)，模型訓(xùn)練完畢，否 則繼續(xù)訓(xùn)練。
[0099] 此時(shí)，銑床每轉(zhuǎn)動(dòng)一周，產(chǎn)生的一組經(jīng)過冗余剔除的特征因子即可輸入銑削加工 粗糙度監(jiān)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)高實(shí)用性、高精度的銑削加工工件表面粗糙度監(jiān)測(cè)。
[0100]在整個(gè)方法流程中，除了需要首次通過正交實(shí)驗(yàn)確定銑削工藝參數(shù)、刀具磨損量 和其他因素對(duì)銑削加工粗糙度敏感程度，以及設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、隱含層、輸出層神 經(jīng)元激活函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反饋修正函數(shù)外，其余刀位軌跡實(shí)時(shí)輸出參數(shù)的獲得、信號(hào) 的采集、信號(hào)特征的提取、冗余特征因子的壓縮，粗糙度監(jiān)測(cè)均是采用此方法在計(jì)算機(jī)上實(shí) 現(xiàn)自動(dòng)化處理，實(shí)現(xiàn)銑削加工表面粗糙度的智能監(jiān)測(cè)。
[0101]總之，本發(fā)明對(duì)刀位軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)編碼判別銑刀工作狀態(tài)、并將粗糙度密切相關(guān) 的刀位軌跡信息關(guān)聯(lián)到粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，與現(xiàn)有銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法相比，刀具在任 何加工狀態(tài)下都與粗糙度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，增強(qiáng)了實(shí)用性和監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于刀位軌跡和冗余剔除的銑削工件粗糙度監(jiān)測(cè)方法，其特征在于包括以下步 驟： 步驟一、定義刀位軌跡的分類并將其數(shù)字化編碼，步驟如下：（1)設(shè)銑刀初始狀態(tài)的速 度為VQ =( VxQ，VyQ，VzQ );其中VxQ為銑刀在X軸的初始速度，VyQ為銑刀在Y軸的初始速度，VzO為 銑刀在Z軸的初始速度；（2 )銑刀變速時(shí)的速度為V1 = ( Vxl，Vyl，Vzl)，經(jīng)過時(shí)間t，則銑刀的速 度變化率為▽v = (▽vτ,▽vv,▽v__) = (^^^^￥);其中Vχl為銑刀沿X軸在時(shí)間t時(shí)的速 度，Vyl為銑刀沿Y軸在時(shí)間t時(shí)的速度，V zl為銑刀沿Z軸在時(shí)間t時(shí)的速度，Vvx為銑刀沿X軸 的速度變化率，Vvy為銑刀沿Y軸的速度變化率，Vvz為銑刀沿Z軸的速度變化率；（3)銑刀在 時(shí)間t內(nèi)的位移為S = (Sx，Sy，Sz) = (JvxQdt，JVyodt，JvzQdt);其中Sx為銑刀沿X方向在時(shí)間t 內(nèi)的位移，Sy為銑刀沿Y方向在時(shí)間t內(nèi)的位移，Sz為銑刀沿Z方向在時(shí)間t內(nèi)的位移；⑷則在 時(shí)間t時(shí)，刀位軌跡分為下列情況：（a)當(dāng)Vv x= Vvy= Vvz時(shí)，編碼1，此時(shí)刀位軌跡位移為 St1= (St1xJt1y ,St1z)，速度為Vt1= (V1Xt, vV, V1Zt)，加速度為 Vvt1= (Vv1Xt, VvV, V1Vzt); (b)當(dāng)Vvx = ▽ Vy辛Vvz U ▽ Vx辛Vvy = Vvz U ▽ Vx = Vvz^▽ Vy時(shí)，編碼2，此時(shí)刀位軌跡位 移為 St2 =( St2x，St2y，St2z )，速度為 Vt2 =( V2xt，V2yt，V2zt )，加速度為 Vvt2 =( Vv2xt，Vv2yt，▽ V2zt);(c)當(dāng)Vvx乒Vvy乒Vvz時(shí)，編碼3，此時(shí)刀位軌跡位移為S t3 =( St3x，St3y，St3z )，速度為 vt3 =( V3xt，v3yt，v3zt )，加速度為 Vvt3= (Vv3xt ,Vv3yt ,Vv3zt);則在時(shí)間 t時(shí)，刀位軌跡輸出 編碼i時(shí)，其參數(shù)為Parati =( P，Vvti，Vti，Sti )τ;其中Stnm為編碼為η在時(shí)間t時(shí)刀位軌跡在m 軸上的位移，vnmt為編碼為η在時(shí)間t時(shí)刀位軌跡在m軸上的速度，Vvnmt為編碼為η時(shí)在時(shí)間t 時(shí)刀位軌跡在m軸上的加速度；（5)使用計(jì)算機(jī)上實(shí)時(shí)獲取銑削加工過程中的刀位軌跡編號(hào) 及記錄的刀位軌跡輸出參數(shù)，以備銑削過程粗糙度智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)使用； 步驟二、通過正交實(shí)驗(yàn)方法獲得銑削工藝參數(shù)，包括機(jī)械加工三要素銑削速度、切削深 度、進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)速以及銑削刀具磨損量對(duì)銑削加工表面粗糙度的影響程度，并由大到 小排列； 步驟三、在銑床上布置三方向壓力傳感器、三方向振動(dòng)傳感器、銑床主軸電機(jī)功率測(cè)量 儀，以便采集銑削加工過程中的各種信號(hào)； 步驟四、采集銑削加工過程中的壓力、振動(dòng)、銑床主軸電機(jī)功率信號(hào)，主軸轉(zhuǎn)一圈會(huì)產(chǎn) 生力，振動(dòng)，主軸電機(jī)功率周期性的信號(hào)變化；設(shè)定信號(hào)采樣頻率f采，主軸轉(zhuǎn)速為r主軸(r/ min)，則銑刀轉(zhuǎn)動(dòng)一圈所花費(fèi)的時(shí)間為60/1*??;米樣時(shí)間t采彡60/rz融;米樣點(diǎn)個(gè)數(shù)為米樣時(shí) 間乘以采樣頻率;保證采樣頻率大于工作頻率的兩倍，防止失真； 步驟五、為了提取信號(hào)的多種特征，以便提取對(duì)加工工件粗糙度敏感的特征，提高預(yù)測(cè) 精度，對(duì)提取的力、振動(dòng)、銑床主軸電機(jī)功率信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域變換、對(duì)時(shí)頻域上采用小波 進(jìn)行分析，分別提取時(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征:時(shí)域特征如均值、均方根、方差、總能量密度、 自相關(guān)性、互相關(guān)性;頻域特征如幅值譜、相位譜、功率譜以及幅值譜密度、相位譜密度、功 率譜密度以及多分辨率小波分析； 步驟六、剔除冗余信息，降低成分維度:將刀位軌跡實(shí)時(shí)輸出參數(shù)、銑削工藝參數(shù)包括 機(jī)械加工三要素銑削速度、切削深度、進(jìn)給速度、主軸轉(zhuǎn)速、銑削刀具磨損量以及步驟五提 取的信號(hào)特征，采用主成分分析法剔除與銑削加工工件表面粗糙度不相關(guān)的特征，降低特 征維度，提高有效信息利用率，首先是對(duì)原始特征向量進(jìn)行零均值化和歸一化： Xi=(Xii，X2i，· · ·，Xqi)T(i = l，2, · · ·，p) (I) 式中:Xmi為第i個(gè)初始向量Xi的第m個(gè)元素；式中:K為協(xié)方差矩陣； 解協(xié)方差矩陣特征方程K，求出特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量，將特征值按照ηι多Π 2多Π 3 多...多％的順序排列，同時(shí)將其對(duì)應(yīng)的特征向量排列，確定主成分個(gè)數(shù)，定義第η個(gè)特征值 的貢獻(xiàn)率：(7) 式中:λη為第η個(gè)特征值的貢獻(xiàn)率； 前η個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率：(B) 式中:λ為前η個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率； 最后對(duì)特征向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：(9) 式中：0為特征向量，IMI為特征向量的模，§為標(biāo)準(zhǔn)化后的特征向量； 設(shè)定累計(jì)貢獻(xiàn)率，計(jì)算出累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)設(shè)定貢獻(xiàn)率的因子，實(shí)現(xiàn)壓縮成分維數(shù)，提高有 效信息利用率； 步驟七、構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)銑削加工粗糙度監(jiān)測(cè)模型;首先構(gòu)建具有良好容錯(cuò)性、強(qiáng)大 的自組織，自學(xué)習(xí)，自適應(yīng)性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行銑削加工工件表面粗糙度預(yù)測(cè)； 其次設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)即為確定輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，輸出 層神經(jīng)元個(gè)數(shù);設(shè)定神經(jīng)元激活函數(shù);設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反饋修正函數(shù)； 設(shè)隱含層的激活函數(shù)為f，輸出層的激活函數(shù)為g，則第j個(gè)隱含層的神經(jīng)元的輸出為：do) 式中，Vlj為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值，X1為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元 的值，Θ」為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的閾值，ξ為輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)； 第j個(gè)輸出層的神經(jīng)元的輸出為：(11) 式中，為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元到隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值，為隱含層第i個(gè)神經(jīng)元 的輸出，⑴為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的閾值，τ為隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差：式中，dk為第k個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)的期望輸出值，1為輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，m為輸入層個(gè)數(shù)，η 為隱含層個(gè)數(shù)； 隱含層與輸出層神經(jīng)元之間的權(quán)值調(diào)整量： 式中，η為訓(xùn)練速率；依據(jù)此訓(xùn)練方法進(jìn)行模型訓(xùn)練;將主成分壓縮法提取的對(duì)銑削加工粗糙度累計(jì)貢獻(xiàn)率 超過設(shè)定貢獻(xiàn)率的所有特征因子作為輸入樣本，輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;待神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練完畢，將預(yù)測(cè)樣本輸入訓(xùn)練好的銑削加工粗糙度監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精度達(dá) 到設(shè)定精度，即實(shí)現(xiàn)銑削加工表面粗糙度的監(jiān)測(cè)。
【文檔編號(hào)】B23Q17/10GK106002490SQ201610312529
【公開日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年5月12日
【發(fā)明人】卜昆, 田國(guó)良, 邱飛, 莫蓉, 孫惠斌, 張現(xiàn)東, 胡杰, 王志紅, 田嘉偉, 趙丹青, 金宗李, 李揚(yáng), 廖金明, 張明
【申請(qǐng)人】西北工業(yè)大學(xué)