[发明专利]基于刀位轨迹和冗余剔除的铣削工件粗糙度监测方法

摘要

本发明公开了一种基于刀位轨迹和冗余剔除的铣削工件粗糙度监测方法，用于解决现有铣削工件粗糙度监测方法实用性差的技术问题。技术方案是将刀位轨迹引入并进行实时编码使其以信息流的形式进入粗糙度监测系统，并在训练粗糙度智能预测系统前剔除冗余信息，使得粗糙度智能监测系统能有效克服未引入刀位轨迹信息带来的加工局限性。由于在铣削加工过程中对刀位轨迹进行实时编码并判别铣刀工作状态，使得铣刀运行在任何状态都能反馈到粗糙度监测系统，克服了背景技术方法监测铣削加工粗糙度默认刀位轨迹不变的加工局限性，更加贴近真实的加工环境；并且由于将粗糙度密切相关的刀位轨迹信息关联到粗糙度监测系统，提高了粗糙度监测的准确性和实用性。

主权项

一种基于刀位轨迹和冗余剔除的铣削工件粗糙度监测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、定义刀位轨迹的分类并将其数字化编码，步骤如下：(1)设铣刀初始状态的速度为v0＝(vx0,vy0,vz0)；其中vx0为铣刀在X轴的初始速度，vy0为铣刀在Y轴的初始速度，vz0为铣刀在Z轴的初始速度；(2)铣刀变速时的速度为v1＝(vx1,vy1,vz1)，经过时间t，则铣刀的速度变化率为其中vx1为铣刀沿X轴在时间t时的速度，vy1为铣刀沿Y轴在时间t时的速度，vz1为铣刀沿Z轴在时间t时的速度，为铣刀沿X轴的速度变化率，为铣刀沿Y轴的速度变化率,为铣刀沿Z轴的速度变化率；(3)铣刀在时间t内的位移为S＝(Sx,Sy,Sz)＝(∫vx0dt,∫vy0dt,∫vz0dt)；其中Sx为铣刀沿X方向在时间t内的位移，Sy为铣刀沿Y方向在时间t内的位移，Sz为铣刀沿Z方向在时间t内的位移；(4)则在时间t时，刀位轨迹分为下列情况：(a)当时，编码1，此时刀位轨迹位移为St1＝(St1x,St1y,St1z)，速度为vt1＝(v1xt,v1yt,v1zt)，加速度为(b)当时，编码2，此时刀位轨迹位移为St2＝(St2x,St2y,St2z)，速度为vt2＝(v2xt,v2yt,v2zt)，加速度为(c)当时，编码3，此时刀位轨迹位移为St3＝(St3x,St3y,St3z)，速度为vt3＝(v3xt,v3yt,v3zt)，加速度为则在时间t时，刀位轨迹输出编码i时，其参数为其中Stnm为编码为n在时间t时刀位轨迹在m轴上的位移，vnmt为编码为n在时间t时刀位轨迹在m轴上的速度，为编码为n时在时间t时刀位轨迹在m轴上的加速度；(5)使用计算机上实时获取铣削加工过程中的刀位轨迹编号及记录的刀位轨迹输出参数，以备铣削过程粗糙度智能监测系统使用；步骤二、通过正交实验方法获得铣削工艺参数，包括机械加工三要素、主轴转速以及铣削刀具磨损量对铣削加工表面粗糙度的影响程度，并由大到小排列；其中，机械加工三要素是铣削速度、切削深度和进给速度；步骤三、在铣床上布置三方向压力传感器、三方向振动传感器、铣床主轴电机功率测量仪，以便采集铣削加工过程中的各种信号；步骤四、采集铣削加工过程中的压力、振动、铣床主轴电机功率信号，主轴转一圈会产生力，振动，主轴电机功率周期性的信号变化；设定信号采样频率f采，主轴转速为r主轴r/min，则铣刀转动一圈所花费的时间为60/r主轴；采样时间t采≥60/r主轴；采样点个数为采样时间乘以采样频率；保证采样频率大于工作频率的两倍，防止失真；步骤五、为了提取信号的多种特征，以便提取对加工工件粗糙度敏感的特征，提高预测精度，对提取的力、振动、铣床主轴电机功率信号进行时域、频域变换、对时频域上采用小波进行分析，分别提取时域、频域、时频域特征：时域特征如均值、均方根、方差、总能量密度、自相关性、互相关性；频域特征如幅值谱、相位谱、功率谱以及幅值谱密度、相位谱密度、功率谱密度以及多分辨率小波分析；步骤六、剔除冗余信息，降低成分维度：将刀位轨迹实时输出参数、铣削工艺参数包括机械加工三要素、主轴转速、铣削刀具磨损量以及步骤五提取的信号特征，采用主成分分析法剔除与铣削加工工件表面粗糙度不相关的特征，降低特征维度，提高有效信息利用率，首先是对原始特征向量进行零均值化和归一化：Xi＝(X1i,X2i,...,Xqi)T(i＝1,2,...,p)     (1)X‾a=1pΣb=1pXab---(2)]]>式中：是向量Xa中p个元素的均值，Xab为向量Xa中第b个元素；σa=1pΣi=1p(Xai-X‾a)2,(a=1,2,...,q)---(3)]]>式中：σa为向量Xa中p个元素的标准差；X~ai=1σa(Xai-X‾a),(i=1,2,...,p)---(4)]]>式中：为新向量的第a个元素；X~i=(X~1i,X~2i,...,X~qi)T---(5)]]>式中：为由q个元素组成的新向量；其次计算协方差矩阵K：K=1pΣj=1pX~jX~jT---(6)]]>式中：K为协方差矩阵；解协方差矩阵特征方程K，求出其特征值η1,...,ηq及对应的特征向量，将特征值按照η1≥η2≥η3≥...≥ηq的顺序排列，同时将其对应的特征向量排列，确定主成分个数，定义第n个特征值的贡献率：λn=ηn/Σj=1qηj---(7)]]>式中：λn为第n个特征值的贡献率；前n个特征值的累积贡献率：λ=Σm=1nηn/Σj=1qηj---(8)]]>式中：λ为前n个特征值的累积贡献率；最后对特征向量进行标准化：∂~=∂||∂||---(9)]]>式中：为特征向量，为特征向量的模，为标准化后的特征向量；设定累计贡献率，计算出累计贡献率达设定贡献率的因子，实现压缩成分维数，提高有效信息利用率；步骤七、构建人工神经网络铣削加工粗糙度监测模型；首先构建具有良好容错性、强大的自组织，自学习，自适应性的人工神经网络模型来进行铣削加工工件表面粗糙度预测；其次设定神经网络的拓扑结构即为确定输入层神经元个数、隐含层神经元个数，输出层神经元个数；设定神经元激活函数；设定神经网络误差反馈修正函数；设隐含层的激活函数为f，输出层的激活函数为g，则第j个隐含层的神经元的输出为：yj=f(Σi=1ξvijxi-θj)---(10)]]>式中，vij为输入层第i个神经元到隐含层第j个神经元的权值，xi为输入层第i个神经元的值，θj为隐含层第j个神经元的阈值，ξ为输入层神经元的个数；第j个输出层的神经元的输出为：zj=g(Σi=1τwijyi-qj)---(11)]]>式中，wij为输入层第i个神经元到隐含层第j个神经元的权值，yi为隐含层第i个神经元的输出，qj为隐含层第j个神经元的阈值，τ为隐含层神经元的个数；神经网络的输出误差：Error=12Σk=1l(dk-g(Σi=1nwikf(Σj=1mvjixj-θi)-qk))2---(12)]]>式中，dk为第k个输出层节点的期望输出值，l为输出层神经元的个数，m为输入层个数，n为隐含层个数；隐含层与输出层神经元之间的权值调整量：Δvij=-η∂Error∂vij=-η(Σt=1k∂Error∂zt∂zt∂yj)∂yj∂vij=-η(Σt=1k(zt-dt)gt′wjt)f′xi---(13)]]>式中，η为训练速率；依据此训练方法进行模型训练；将主成分压缩法提取的对铣削加工粗糙度累计贡献率超过设定贡献率的所有特征因子作为输入样本，输入人工神经网络进行训练；待神经网络训练完毕，将预测样本输入训练好的铣削加工粗糙度监测模型进行智能预测，预测精度达到设定精度，即实现铣削加工表面粗糙度的监测。