[发明专利]一种基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法

权利要求书

1.一种基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法，其特征是：首先采用多传感器采集钻削过程监测信号，根据钻削过程采集的监测信号提取监测信号瞬态突变特征，以此为基础，分割监测信号的瞬态突变特征，并构建监测信号与钻削过程的瞬态突变特征相对应的瞬态特征映射模型；然后采用主成分分析方法对特征映射模型的统计特征、时频域特征进行特征融合和降维处理；最后应用增量聚类分析算法进行模式识别，从而实现对批量工序的在线质量监测。

2.一种基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法，其特征是：首先采用多传感器采集钻削过程监测信号，根据钻削过程采集的监测信号提取监测信号瞬态突变特征，以此为基础，分割监测信号的瞬态突变特征，并构建监测信号与钻削过程的瞬态突变特征相对应的瞬态特征映射模型；然后构建神经网络对特征映射模型的统计特征、时频域特征进行特征融合和降维处理；最后应用增量聚类分析算法进行模式识别，从而实现对批量工序的在线质量监测。

3.根据权利要求1或2所述基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法，其特征是：采用的多传感器包括霍尔功率传感器、声发射传感器、或三向振动传感器。

4.根据权利要求1或2所述基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法，其特征是：所述瞬态特征映射模型是监测信号与钻削过程在时间上的映射关系，主要是根据钻削过程中刀刃与工件的接触位置，细分工序钻削过程，通过小波变换或正交模型分析，提取不同钻削阶段上的监测信号瞬态特征，建立与工序钻削过程对应的监测信号瞬态特征映射模型。

5.根据权利要求1或2所述基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法，其特征是：对钻削过程中多批次、多组传感器信号的多种不同特征进行识别、分析，通过建立监测信号与切削过程在时间上的映射关系，进而构造批量工序过程质量与监测信号的特征映射矩阵，并通过特征融合、应用增量聚类分析算法进行模式识别方法，以实现对批量工序在线质量分布规律的监测。

6.根据权利要求1或2所述基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法，其特征是：在钻削具上安装与钻削电机相配合的霍尔功率传感器，并在钻削具或工件上安装声发射传感器。

7.根据权利要求6所述基于多传感器信号的批量钻削工序质量监测方法，其特征是：在钻削具或工件上安装三向振动传感器。