[发明专利]一种基于粗糙集的数控机床两轴联动性能评估方法有效

专利信息
申请号: 201110434047.5 申请日: 2011-12-16
公开(公告)号: CN102539132A 公开(公告)日: 2012-07-04
发明(设计)人: 刘弹;徐光华;何倩倩;梁霖;罗爱玲;唐守德 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G01M13/00 分类号: G01M13/00
代理公司: 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人: 贺建斌
地址: 710048 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 一种基于粗糙集的数控机床两轴联动性能评估方法,先对数控机床进行标准圆度测试,在圆滞后、圆偏差以及半径偏差的基础上,引入波形、峰值、峭度、脉冲、裕度和偏斜度六种指标作为构建决策表的条件属性集,将数控机床联动特性分为“优、良好、差”三个性能等级,得到两轴联动特性初始决策表,再根据粗糙集理论对参数进行离散化处理、属性约简,得出机床两轴联动性能的评估规则,然后重新选择三个机床分别进行圆度测试,并进行特征提取构建初始决策表,多属性离散化处理、约简决策表,将约简结果与两轴联动性能决策表进行对比匹配,匹配的结果即为测试机床的两轴联动性能评估结果,本发明具有完全数据驱动,能实现对数控机床两轴联动性能的评估。
搜索关键词: 一种 基于 粗糙 数控机床 联动 性能 评估 方法
【主权项】:
1.一种基于粗糙集的数控机床两轴联动性能评估方法,其特征在于,具体步骤如下:第一步,对数控机床进行标准圆度测试,记录两平移联动轴的工作行程、光栅尺和编码器的位置反馈以及联动圆轨迹的误差,形成特定的联动圆轨迹误差图谱;第二步,在三个参数圆滞后、圆偏差以及半径偏差对圆测试进行检验的基础上,引入六个无量纲指标参数作为评价两轴联动性能的指标,六个无量纲指标分别为:波形指标、峰值指标、峭度指标、脉冲指标、裕度指标和偏斜度指标,其定义如下表所示:表1无量纲指标的定义及特点上述定义当中:x(t)为振动信号,T为周期,xp为峰值,xrms为均方幅值,为平均幅值,xr为方根幅值,μx为均值,σx为标准差,α为偏斜度,β为峭度,第三步,根据第二步得到的九个特征参数构建机床信息的初始决策表D,将上一步得到的九种特征参数作为构建决策表的条件属性集,将数控机床联动特性分为“优、良好、差”三个性能等级,判断数控机床的性能等级并记录下来作为决策表的决策属性,从而得到两轴联动特性初始决策表D;第四步,根据粗糙集理论对得到上述九个特征参数进行离散化处理,离散化采用基于统计量的多属性离散化方法,在整个数据集范围内寻找最优断点,程序方法步骤如下:输入:由九个特征参数构建成的决策表D;输出:断点集合P,被断点离散化之后的决策表L;1)P=空集,L=全体实例集合U;2)根据计算每个属性上候选断点的Ameva统计量,具有最大Ameva值的为最佳断点,其中χ2(k)=N[-1+Σi=1nΣj=1kmij2mimj]]]>n为实例所属的类别总数,本发明中圆测试的属性类别总数为9,k为插入断点后将实例分割成的区间数量,mi为所有实例中属于第i类的实例总数量,mj为第j个区间中实例的总个数,mij为第j个区间中属于i类的实例数量,N表示总的实例数量,x2为皮尔逊统计量;3)分别对每一个属性试插入最佳断点,根据公式来计算插入断点后决策表近似分类质量的增量;4)选择具有最大近似分类质量增量的属性,并在该属性上插入最佳断点;将最佳断点加入到集合P中,并从候选断点集合中删除该断点;5)如果此时决策表近似分类质量达到原始表近似分类质量,则转到6),否则转到2);6)对于P中的断点,如果删除之后对决策表的近似分类质量没有影响,则说明该断点是冗余的,并从集合P中剔除该断点;7)输出最终的断点集合P和被断点离散化之后的决策表L,第五步,对得到的离散化后的决策表L进行基于二进制粒矩阵的属性约简,其具体的步骤如下:输入:决策表S=A∪D,A为条件属性表,D为决策表;输出:条件属性表A相对于决策表D的一个相对约简B∈REDD(A),其中REDD(A)指是决策表D相对于条件属性表A的约简;1)对决策表进行知识粒化,并根据条件属性表和决策表求对应的二进制基本粒矩阵;2)应用二进制基本粒矩阵,计算条件属性表A相对于决策表D的属性核CORED(A);其中CORED(A)为条件属性表A中所有决策表D的属性不可约去的基本关系的集合;3)令B=CORED(A),通过二进制基本粒矩阵求属性组合下的二进制粒矩阵,并通过二进制粒矩阵求POSB(D)与POSA(D),如果POSB(D)=POSA(D),转到6);其中POSA(D)指所有借用知识条件属性表A能被分类为知识决策表D属性的基本类的个体的集合,POSB(D)指所有借用知识约简B属性能被分类为知识决策表D属性的基本类的个体的集合;4)对于A/B中的任一个属性ai,计算属性重要度sig(ai,B)=|POSB{ai}(D)|-|POSB(D)|,]]>并取得重要度的最大值之后把约简B与属性重要度最大值am的合集作为新的约简B;5)如果转到4),否则转到6);6)输出B=REDD(A);根据约简结果B构建新的决策表C,再进行粗糙集值约简得到最终约简结果,即为两轴联动性能决策表M,从而得出机床两轴联动性能的评估规则;第六步,重新选择三个机床分别进行圆度测试,并进行特征提取构建初始决策表D;第七步,进行基于统计量的多属性离散化处理,并进行基于二进制粒矩阵的属性约简,属性约简步骤和第五步属性约简步骤相同,得到最终约简决策表M;第八步,将得到的约简结果与上面得到的两轴联动性能决策表进行对比匹配,匹配的结果即为测试机床的两轴联动性能评估结果。
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