[发明专利]一种多传感器时频特征融合的镗削颤振监测方法

权利要求书

1.一种多传感器时频特征融合的镗削颤振监测方法，包括以下步骤：

S1、利用多个传感器采集颤振信号；所述步骤S1中多个传感器包括振动加速度传感器、声压传感器和电涡流传感器；所述电涡流传感器与声压传感器采用非接触式安装在刀杆附近，所述振动加速度传感器采用接触式安装方式安装在刀杆附近；

S2、将步骤S1中的颤振信号进行处理分析，具体包括采用经验模态分解技术去噪、特征分析和高维度空间重构；所述特征分析包括时频特征分析、分形维数分析、复杂度指标分析；所述时频特征分析包括采用时域分析法计算时域特征和采用频域分析法计算功率谱熵，时域特征包括均方根、方差、峭度和峭度指标；所述分形维数分析采用二维盒计数法提取信号的分形维数；所述复杂度指标分析是指分析Lempel-Ziv复杂度指标；

S3、对步骤S2中处理分析后的信号进行特征融合和流形学习降维；所述特征融合包括将不同传感器采集到的不同信号进行特征分析得到的与颤振相关的特征作为高维观测矩阵，实现彼此间的相互关联，达到共同判断同一状态的目的；所述流形学习降维包括以下步骤：

S31、构建局部邻域；

S32、构建局部坐标全局排列矩阵；

S33、实现低维嵌入；

S4、利用网格搜索法选取最优参数后代入支持向量机模型判断镗削颤振是否发生；所述支持向量机模型的建立过程包括以下步骤：

将训练集信号进行处理分析、特征融合、流形学习特征降维，利用网格搜索法选取最优参数后代入支持向量机建立镗削颤振检测训练模型；判断该模型的精度是否达到要求，若是，输出该模型，若不是，对模型建立方法进行调整，直到达到精度要求为止。