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基于核主成分分析BP＿Ada Boost算法的数控铣床故障诊断
被引量：
8
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作者
朱翔
谢峰
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1292-1297,共6页
刀具是数控铣床加工过程的关键零部件,其长期处于高速加工状态极其容易出现故障。针对数控铣床加工过程中刀具的磨损状态数据少、诊断效率低、维护成本高、缺乏有效的诊断方法的问题,提出了利用小波包分析与核主成分分析提取特征,然后利...
刀具是数控铣床加工过程的关键零部件,其长期处于高速加工状态极其容易出现故障。针对数控铣床加工过程中刀具的磨损状态数据少、诊断效率低、维护成本高、缺乏有效的诊断方法的问题,提出了利用小波包分析与核主成分分析提取特征,然后利用BP_AdaBoost算法对刀具磨损状态进行诊断的方法。通过在数控铣床的加工工件与其夹具间安装测力仪及安装加速度传感器,来采集立铣刀振动信号与切削力信号;然后对振动信号与切削力信号进行小波包分析处理,将处理好的信号进行核主成分分析(KPCA),降维以后作为立铣刀磨损状态的特征向量;最后利用得到的特征向量训练和验证BP_AdaBoost分类模型。实验结果表明BP_AdaBoost算法比SVM算法能更有效实现对数控铣床的刀具磨损状态的评估。
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关键词
刀具磨损状态
切削力信号
加速度信号
小波包
分析
核主成分分析降维
BP_AdaBoost
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职称材料
题名
基于核主成分分析BP＿Ada Boost算法的数控铣床故障诊断
被引量：
8
1
作者
朱翔
谢峰
机构
安徽大学电气工程与自动化学院
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1292-1297,共6页
基金
安徽省科技攻关项目(1804009020003)
国家自然科学基金项目(51975003)资助~~
文摘
刀具是数控铣床加工过程的关键零部件,其长期处于高速加工状态极其容易出现故障。针对数控铣床加工过程中刀具的磨损状态数据少、诊断效率低、维护成本高、缺乏有效的诊断方法的问题,提出了利用小波包分析与核主成分分析提取特征,然后利用BP_AdaBoost算法对刀具磨损状态进行诊断的方法。通过在数控铣床的加工工件与其夹具间安装测力仪及安装加速度传感器,来采集立铣刀振动信号与切削力信号;然后对振动信号与切削力信号进行小波包分析处理,将处理好的信号进行核主成分分析(KPCA),降维以后作为立铣刀磨损状态的特征向量;最后利用得到的特征向量训练和验证BP_AdaBoost分类模型。实验结果表明BP_AdaBoost算法比SVM算法能更有效实现对数控铣床的刀具磨损状态的评估。
关键词
刀具磨损状态
切削力信号
加速度信号
小波包
分析
核主成分分析降维
BP_AdaBoost
Keywords
Tool wear state
Cutting force signal
Acceleration signal
Wavelet packet analysis
Kernel principal component analysis(KPCA)dimension reduction
BP_Ada Boost
分类号
TH117.1 [机械工程—机械设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核主成分分析BP＿Ada Boost算法的数控铣床故障诊断
朱翔
谢峰
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
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