[发明专利]一种基于稳态子空间分析多维信号的刀具状态监测方法

权利要求书

1.一种基于稳态子空间分析多维信号的刀具状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：

在已测刀具的历史数据中，获取刀具状态的种类及各种刀具状态下所得的一维振动时域信号，采用预设的非线性复自相关函数法将各种刀具状态下所得的一维振动时域信号扩展为对应的多维时域信号，并从各种刀具状态下所扩展的多维时域信号中分别对应截取连续采样数为T的不重叠的N组信号，且进一步将所述截取到的各种刀具状态下各自对应的N组信号分别作为当前N组期望信号依次进入预设的稳态子空间分析模型中计算，得到已测刀具各种刀具状态分别对应的数学分析值；其中，T和N均为大于1的正整数；

采集待测刀具的一维振动时域信号，采用所述预设的非线性复自相关函数法将待测刀具所得的一维振动时域信号扩展为多维时域信号，并从待测刀具所扩展的多维时域信号中对应截取连续采样数为T的不重叠的N组信号，且进一步将所述截取到的待测刀具所得对应N组信号作为当前N组期望信号进入所述预设的稳态子空间分析模型中计算，得到待测刀具的数学分析值；

在所述得到的已测刀具各种刀具状态分别对应的数学分析值中，筛选出与所述待测刀具的数学分析值之差的绝对值为最小，并将所筛选出差的绝对值为最小时已测刀具所对应刀具状态种类作为所述待测刀具的故障类别。

2.如权利要求1所述的基于稳态子空间分析多维信号的刀具状态监测方法，其特征在于，所述当前N组期望信号进入所述预设的稳态子空间分析模型中计算的具体步骤包括：

计算当前N组期望信号的均值和协方差，并根据所述计算出的当前N组期望信号的均值和协 方差，利用KL散度计算出当前N组期望信号的非平稳正态分布和标准正态分布的散度值，且进一步构造以非平稳映射向量为优化参数的目标函数后，求解当前N组期望信号所对应目标函数的最优非平稳映射；

将当前N组期望信号以其对应求解到的最优非平稳映射进行优化，得到优化后的当前N组期望信号；

确定所得优化后的当前N组期望信号需计算的共同特征参数项并计算，且进一步得到由优化后的当前N组期望信号对应所述共同特征参数项所得特征值形成的特征参数集；

对所述得到的特征参数集采用Fisher线性判别分析，得到特征参数集的类均值和总均值，并根据所述得到的特征参数集的类均值和总均值，计算出特征参数集的类间离散度矩阵和类内离散度矩阵，且进一步根据所述计算出的特征参数集的类间离散度矩阵和类内离散度矩阵构建离散矩阵后，求解所述离散矩阵的最大特征值及其对应的最大特征向量；

根据所述求解得到的最大特征值及最大特征向量以及所述优化后的当前N组期望信号对应所述共同特征参数项所得特征值，得到所述优化后的当前N组期望信号的映射值，并根据所述映射值，计算出当前N组期望信号的映射均值，且进一步将所述计算出的映射均值作为数学分析值输出；其中，当所述当前N组期望信号为已测刀具中某一种刀具状态下所截取的N组信号时，则所述输出的数学分析值为已测刀具对应种类刀具状态下的数学分析值；当所述当前N组期望信号为待测刀具所截取的N组信号时，则所述输出的数学分析值为待测刀具的数学分析值。

3.如权利要求2所述的基于稳态子空间分析多维信号的刀具状态监测方法，其特征在于，所述以非平稳映射向量为优化参数的目标函数通过公式

来实现；其中，D_KL表示当前N组期望信号对应的非平稳正态分布和标准正态分布N(0，I)的散度值；Bⁿ为非平稳映射向量；为当前N组期望信号的均值；为当前N组期望信号的协方差。

4.如权利要求3所述的基于稳态子空间分析多维信号的刀具状态监测方法，其特征在于，所述求解当前N组期望信号所对应目标函数的最优非平稳映射是通过梯度下降法或拟牛顿法来实现。

5.如权利要求1所述的基于稳态子空间分析多维信号的刀具状态监测方法，其特征在于，所述刀具状态的种类包括正常、中等磨损、严重磨损和破损。

6.如权利要求1所述的基于稳态子空间分析多维信号的刀具状态监测方法，其特征在于，所述预设的非线性复自相关函数法是通过公式

来实现；

其中，f(a)＝1+a+a²+…+a^m-1；x_i为当前一维振动时域信号；m为当前一维振动时域信号扩展为多维时域信号的维数，且m为大于1的正整数；Z为当前一维振动时域信号采集的信号点数，固定为4096；t为延迟时间；i为当前一维振动时域信号采集次数。