一种基于多特征和支持向量机的刀具磨损状态识别技术

为了实现生产过程中切削条件诸多变化的刀具状态识别,对铣削加工中三向切削力信号进行时域、频域以及时-频域分析,在提取均方根值、峰值、小波包能量等特征量的基础上,通过分析提取的特征量,提出采用各方向特征比值的方法。得到的特征比值具有更加明显地对刀具状态比较敏感、但对切削用量不敏感特点。通过对特征与特征比值敏感性分析,分析表明特征与特征比值组合的特征向量最适合作为刀具状态监测的指标。通过多次选取特征比值、特征量组成的特征向量输入多分类支持向量机(SVM,Support Vector Machine)网络中对刀具状态进行训练和识别,发现特征与特征比值组成的特征向量对不同磨损状态不同切削用量下刀具识别精度更高,具有较好的效果,能够实现在小样本情况下不同磨损状态不同切削条件下的刀具状态分类。