[发明专利]一种基于流形学习方法的微铣削刀具磨损状态监测方法

摘要

本发明公开了一种基于流形学习方法的微铣削刀具磨损状态监测方法，通过安装在立式铣床的主轴上的加速度传感器采集立铣切削过程中的加速度信号表示为X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，n表示信号长度，提取切削时刻信号的时域特征；对提取出的时域特征进行降维约简处理，将时域特征利用流形学习方法处理得到降维后的2个相关性很强的时域特征量；将降维约简后的特征量输入到BP神经网络中进行训练，并对神经网络进行粒子群算法优化，依靠神经网络的非线性映射能力，使神经网络对不同磨损程度刀具产生的信号进行分类，并能准确判别未知信号所属类别。本发明对不同磨损状态的识别率更高，可以更早发现刀具的剧烈磨损。