收藏本站
《西南交通大学》 2012年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于多模型决策融合的刀具磨损状态监测系统关键技术研究

陈侃  
【摘要】:刀具状态监测技术是先进制造技术的重要组成部分,是在现代传感器技术、计算机技术、信号处理技术和人工智能技术基础上发展起来的新兴技术。迄今为止,多个国家的研究单位已对刀具状态监测技术开展了深入的研究并取得了大量的研究成果,但是仍然存在很多亟需解决的问题。本文针对这些问题进行了一系列研究。首先,本文针对刀具监测信号中的噪声污染问题,提出了基于单参数对数基小波包阈值滤波算法的信号降噪方法。其次,研究了刀具状态监测的特征提取与特征融合技术,并提出了基于分步主元量分析(PPCA)的特征融和方法。最后,针对刀具多磨损量识别问题,本文采用了支持向量机(SVM)和三级集成人工神经网络识别模型,并在此基础上采用改进型D-S证据论进行决策级融合,进一步提高了刀具状态监测系统的性能。主要研究内容摘要如下: (1)总结并研究了实际加工生产中常见的刀具磨损现象,在对比多种刀具磨损状态的监测方法之后,采用了通过监测刀具背刀面磨损量来衡量刀具磨损状态的监测方法。监测系统硬件平台搭建中传感器的选型,采用了三维力传感器和三维振动加速度传感器相结合的方案。实验结果表明这种多传感器数据级融合的监测方案提高刀具磨损状态识别系统的精确度。 (2)在信号预处理过程中,进行了趋势项消除、零均值化与小波降噪处理。为了克服小波滤波算法中的经典阈值滤波算法所存在的缺点,增加阈值函数的非线性性,本文在构造阈值函数过程中引入非线性分量,提出基于单参数对数基小波包阈值滤波的滤波算法。通过仿真实验和刀具监测信号滤波实验都证明了改进的小波阈值滤波算法的有效性和可靠性。 (3)在特征提取环节,本文采用了时域、频域、时频域、分形几何等多种方法进行信号特征提取。信号分形盒维数是建立在分形几何学上的算法,目前在刀具磨损状态监测技术中应用得较少,本文对该方法作了深入研究,得到刀具磨损信号的分形盒维数特征,并验证了其有效性。本文还对小波包分析方法在刀具磨损状态监测系统中的应用进行了深入研究,提出了基于统计学理论的小波子带能量特征,并通过实验证明了该类特征在刀具磨损状态监测中的有效性。最后提取的特征值有:绝对值总和、最大值、极值距离、标准差、绝对平均值、方差、平方根均值、峭度、歪度、自乘均值、频率幅值和、频率最大值、信号分形盒维数、小波子带能量、子带能量比、子带能量比率差。 (4)针对刀具磨损状态特征空间高维数引起的计算开销过大的问题,本文对主元量分析(PCA)算法进行了改进,提出了分部主元量分析(PPCA)算法,成功地实现了特征优化。实验结果表明,分部主元量分析算法有效地避免目标模式识别特征之间的干扰,使得重构特征空间更有利于神经网络的快速收敛,提高了系统识别精度。 (5)本文针对高维输入输出映射求解难的问题,提出了三级集成人工神经网络与支持向量机相融合的识别模型。由于传统神经网络在对大模式空间进行识别时网络训练无法正确收敛,本文提出了三级神经网络模型,并在刀具状态识别中成功应用。本文还建立了基于支持向量机的识别模型,并将这两类具有不同数学特性的智能监测模型进行决策融合,实现对刀具磨损状态的精确识别。本文第六章、第七章详细地讨论单模型识别的效果和综合两者之后的效果。 在多模型决策级融合过程中,针对如何评判SVM的识别精度问题,通常的做法是将样本与目标空间循环划分,进行交叉检验(Cross Validation),但该方法对于本文所涉及的实验方案却不适用,这是因为交叉检验在多模式输出少样本数据的情况下意义不大,因此本文提出了计算预测分类与目标分类标签距离均值的方法,有效的解决了该问题。 在决策级融合过程中采用改进的D-S证据论。以两种具有不同数学特性的智能识别模型ANN和SVM,分别对刀具磨损状态进行识别,并将识别结果进行融合得出最终决策。在融合过程中涉及到的如何获得模型的信度值这一关键问题,本文采用的方法是将智能识别模型对重复实验数据的输出误差均方值作为信度函数值。根据D-S证据理论对证据的要求,对ANN和SVM信度空间进行归一化处理。实验结果表明基于ANN和SVM的改进D-S证据论融合模型成功地解决了刀具全寿命周期内磨损状态的精确识别问题。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TG502;TP274

知网文化
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨露;沈怀荣;;希尔伯特-黄变换与小波变换在故障特征提取中的对比研究[J];兵工学报;2009年05期
2 王忠民,王信义,陈爱弟,杨大勇,贾玉平;基于分形维数的刀具状态在线监测新方法[J];北京理工大学学报;2000年04期
3 陈侃;傅攀;谢辉;;倒频谱分析在滚动轴承故障监测中的运用[J];四川兵工学报;2008年01期
4 李洪志,陈冬清;数据融合技术[J];高技术通讯;1994年06期
5 张琼;王克明;杨玲;;支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用[J];沈阳航空工业学院学报;2008年03期
6 徐建荣,张轲,崔西宁;声发射刀具失效监控系统研究[J];航空学报;1993年08期
7 章建,王珉,张幼桢;铣削过程多参数监测策略研究[J];航空学报;1993年08期
8 刘晓波;马善红;;分形盒维数在裂纹转子故障诊断中的应用[J];机床与液压;2009年01期
9 朱大奇;人工神经网络研究现状及其展望[J];江南大学学报;2004年01期
10 梁霖;徐光华;;基于自适应复平移Morlet小波的轴承包络解调分析方法[J];机械工程学报;2006年10期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 杨露菁;郝威;李启元;;基于FMM神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别方法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李玉榕;信息融合与智能处理的研究[D];浙江大学;2001年
2 吴振锋;基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
3 王志鹏;基于信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用[D];大连理工大学;2001年
4 居琰;基于多层次信息融合的手写体汉字识别研究[D];重庆大学;2002年
5 张丽新;高维数据的特征选择及基于特征选择的集成学习研究[D];清华大学;2004年
6 朱林;信息融合系统工程设计准则的研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
7 毛勇;基于支持向量机的特征选择方法的研究与应用[D];浙江大学;2006年
8 张池平;多传感器信息融合方法及其在空间目标识别中的应用[D];哈尔滨工业大学;2006年
9 田森源;MJP决策融合算法及其在结构损伤检测中的应用[D];浙江大学;2006年
10 张茂雨;支持向量机方法在结构损伤识别中的应用[D];同济大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 张正刚;基于小波神经网络的故障诊断方法研究[D];大庆石油学院;2005年
2 魏于凡;支持向量机在智能故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(北京);2007年
3 谢明祥;决策级融合在离心式风机故障诊断中应用[D];南昌大学;2007年
4 朱丽琴;基于分形理论的刀具磨损状态识别研究[D];西南交通大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈学锋;瞿金平;;注塑机曲肘式合模机构弹性振动的研究[J];工程塑料应用;2008年03期
2 陈文元;李雪梅;迟晓梅;;小波分析与神经网络在结构多处损伤监测中的应用[J];四川建筑科学研究;2006年03期
3 谢晓娣;基于小波包变换的地铁远方短路电流分析[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年01期
4 李素云;张德祥;;基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2012年01期
5 王薇;张博舒;;大螺母数控加工工艺探究[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2012年01期
6 李多田;张伟林;;结构无损检测与小波分析方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年03期
7 张兵;;不同模态振型在梁结构裂缝识别中的差异[J];安徽建筑;2010年02期
8 林雯;;基于计算机视觉和神经网络的芒果外观等级分类研究[J];安徽农业科学;2010年23期
9 孟艳;从小波多尺度思想看李约瑟难题争鸣的现实意义[J];安康师专学报;2005年04期
10 王蓉,谢元旦;基于小波的图像融合算法的实现[J];鞍山科技大学学报;2003年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨辰龙;;曲面变厚度工件超声检测中的波形自动跟踪技术研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
2 王重阳;彭圆;张风珍;牟林;;CWT奇异值在水中目标回波信号特征提取中的应用[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
3 薛景丽;郑新奇;刘润润;;基于神经网络模型的区域土地利用结构预测研究——以新疆为例[A];发挥资源科技优势 保障西部创新发展——中国自然资源学会2011年学术年会论文集(下册)[C];2011年
4 何正嘉;訾艳阳;陈雪峰;王晓冬;;内积变换原理与机械故障诊断[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
5 段培超;;基于小波变换和CB形态学的航空图像边缘检测[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
6 林梓;宋鹏;;基于小波变换的1/f类分形信号的噪声抑制[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
7 刘东辉;孙晓云;孙会琴;郭立炜;;一种有效去除测量噪声的新方法[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
8 邹博文;李静波;王国华;;基于小波分析的电喷汽油机失火诊断研究[A];2007年APC联合学术年会论文集[C];2007年
9 吴铁洲;周杨;柏祎山;黄圣超;;下一代光网络动态带宽分配策略[A];湖北省电工技术学会、武汉电工技术学会2008年学术年会暨理事会换届大会论文集[C];2008年
10 董新洲;毕见广;;配电线路暂态行波的分析和接地选线研究[A];中国水力发电工程学会继电保护专业委员会成立大会暨学术研讨会学术论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 邹玮;荧光分子断层图像的重建技术研究[D];苏州大学;2010年
2 周子冠;电网多数据源在线诊断方法研究[D];中国电力科学研究院;2010年
3 俞凯;计算机书法若干关键技术研究[D];浙江大学;2010年
4 侯者非;强噪声背景下滚动轴承故障诊断的关键技术研究[D];武汉理工大学;2010年
5 张峰;输电线路行波故障测距优化算法研究[D];山东大学;2010年
6 鄢煜尘;基于信息融合的中文笔迹鉴别研究[D];武汉大学;2009年
7 赵志超;导弹防御雷达网数据融合技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
8 刘美玲;融合多元环境因子的水稻重金属污染水平遥感评估模型[D];中国地质大学(北京);2011年
9 张翔;文本挖掘技术研究及其在综合风险信息网络中的应用[D];西北大学;2011年
10 赵鹏;离心泵振动故障诊断方法研究及系统实现[D];华北电力大学(北京);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 盖卫勇;基于小波神经网络的高速铣削刀具磨损状态识别研究[D];河南理工大学;2010年
2 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
3 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
4 韩冬振;远程诊断中心的设计与实现[D];郑州大学;2010年
5 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年
6 赵国卿;基于全矢谱的旋转机械轴振与瓦振关系研究[D];郑州大学;2010年
7 解保忠;计算机在矽肺病早期诊断及预测中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 朱明;基于信息熵的导航传感器故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 杨维洲;基于数学形态学和亚像素提取的图像检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 叶东华;基于全景视觉的图像配准方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 汪澄,程慧霞;面向对象的程序设计方法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);1997年01期
2 李忠,曾昭翔,陈大融;基于 BP 神经网络的磨损微粒智能识别[J];北方交通大学学报;1998年01期
3 秦志强;数据融合技术及其应用[J];兵工自动化;2003年05期
4 戴筠;C~3Ⅰ中的多传感器数据融合技术[J];兵工学报;1998年04期
5 王由华,刘振娟,李宏光;混合型集成神经网络故障诊断方法研究[J];北京化工大学学报(自然科学版);2003年01期
6 廖明,石博强,张文明,冯雅丽;分形在柴油机燃油系故障诊断中的应用[J];北京科技大学学报;1998年05期
7 吕志民,徐金梧,张武军,翟绪圣;分形维数在滚动轴承故障诊断中应用[J];北京科技大学学报;1998年05期
8 陈爱弟,王信义,王忠民,杨大勇,贾玉平;基于模糊聚类的刀具磨损量在线监测方法[J];北京理工大学学报;2000年03期
9 胡昌振,谭惠民,石岩;多传感器系统最优决策融合的熵方法[J];北京理工大学学报;1997年01期
10 李晓欧,冯焕清;基于小波变换和盲源分离算法提取事件相关电位[J];北京生物医学工程;2005年04期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 欧进萍;;重大工程结构的智能监测与健康诊断[A];第十一届全国结构工程学术会议论文集第Ⅰ卷[C];2002年
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
2 彭健;多类小字符集自适应字符识别技术及系统的研究[D];重庆大学;2002年
3 朱大奇;航空电子设备故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
4 郭健;基于小波分析的结构损伤识别方法研究[D];浙江大学;2004年
5 马良玉;结合仿真技术的电站热力系统故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2004年
6 陆爽;基于现代信号分析和神经网络的滚动轴承智能诊断技术研究[D];吉林大学;2004年
7 朱启兵;基于小波理论的非平稳信号特征提取与智能诊断方法研究[D];东北大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 钟建军;基于分形理论的旋转机械故障诊断的应用研究[D];沈阳工业大学;2002年
2 侯炜;数据融合在凝汽器清洁度判别及故障诊断中的应用[D];华北电力大学(河北);2004年
3 宋子辉;基于模糊神经网络技术的D350高速风机故障诊断系统研究[D];中南大学;2004年
4 谢春丽;船用核动力装置数据融合的故障诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2004年
5 晋侃;结构损伤检测的最小二乘支持向量机回归方法研究[D];同济大学;2005年
6 刘岩;基于分形的往复机械振动信号分析技术[D];大庆石油学院;2006年
7 闫宏莉;证据理论在机械设备故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(北京);2006年
8 何振宇;基于小波分析和分形理论的结构损伤诊断[D];暨南大学;2006年
9 王轲;小波与分形结合的滚动轴承振动信号分析[D];吉林大学;2007年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱光明;;刀企和用刀专家论谈先进数控加工技术[J];金属加工(冷加工);2011年02期
2 常兴;庞学慧;陈五一;钟国晋;;自滚切刀具的应用[J];中北大学学报;1990年02期
3 巩庆升;;数控刀具的应用[J];国内外机电一体化技术;1998年03期
4 姚明明;王培东;;基于免疫遗传神经网络的重型刀具查询系统设计[J];机械工程师;2007年09期
5 马东;;常用工程塑料的车削性能研究[J];电子工艺技术;2008年03期
6 苗德忠;;数控铣加工中的刀具和切削用量合理选择浅析[J];科技信息;2009年12期
7 钟启茂;;高速数控铣削的机床刀具及编程技术[J];机电产品开发与创新;2007年03期
8 吴能章;;数控刀具技术的最新进展[J];西华大学学报(自然科学版);2007年05期
9 高英;孟广达;;数控机床用高效刀具材料[J];工具技术;2008年02期
10 黄传真,李兆前,艾兴;新型陶瓷刀具材料JX-2-I界面结构的实验研究[J];电子显微学报;1995年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 闫利平;;浅析刀具磨损[A];第十五届全国汽车检测技术年会论文集[C];2011年
2 仇晓梅;;手机透镜及键盘加工行业数控铣刀具的合理选择与使用[A];天津市电视技术研究会2011年年会论文集[C];2011年
3 张晓饶;梁鑫;;提高油田井下钻铣刀具效率及寿命的研究[A];2010全国机械装备先进制造技术(广州)高峰论坛论文汇编[C];2010年
4 刘战强;王遵彤;万熠;艾兴;;基于实例推理的刀具材料选择系统的研究[A];制造业与未来中国——2002年中国机械工程学会年会论文集[C];2002年
5 李友生;邓建新;石磊;;加工钛合金刀具材料的抗氧化性能研究[A];《硅酸盐学报》创刊50周年暨中国硅酸盐学会2007年学术年会论文摘要集[C];2007年
6 吴春桥;张胜文;仝永海;朱玉龙;方喜峰;;基于VB和MATLAB的计算机辅助刀具与工艺参数优选研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2010年
7 于学全;邵大鹏;倪红军;王永刚;燕超鹏;师淑娟;;孔口倒角工艺及刀具研究[A];第十七届全国大功率柴油机学术年会论文集[C];2011年
8 戚正风;任瑞铭;;国内外刀具材料发展现状[A];第九次全国热处理大会论文集(一)[C];2007年
9 邓建新;曹同坤;艾兴;;自润滑刀具的设计及其减摩机理研究[A];2005年中国机械工程学会年会论文集[C];2005年
10 李永洪;徐炜;王晓华;张波;潘敏元;;陶瓷刀具材料增强增韧机制的TEM研究[A];第七次全国电子显微学会议论文摘要集[C];1993年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 刘峰;国产刀具要在高和专上下功夫[N];消费日报;2006年
2 本报记者 臧亚伟;袁哲俊解读中国刀具业发展直陈三大制约因素[N];机电商报;2006年
3 力纳;发展刀具业不能再错失良机[N];消费日报;2008年
4 王迅;硬质合金刀具材料不断推陈出新[N];中国有色金属报;2008年
5 张丽娜;洋刀霍霍中国刀企还要磨刀几回?[N];消费日报;2006年
6 ;国产五金刀具缘何受冷落[N];现代物流报;2006年
7 刘献礼;PCBN刀具在中国市场的应用现状与思考[N];机电商报;2005年
8 太原东山煤矿有限责任公司 王志荣;自润滑刀具材料研究[N];山西科技报;2006年
9 本报记者 臧亚伟;“二元结构”或破解中国刀具行业困局[N];机电商报;2006年
10 本报记者 陈蕾;模具行业发展呼唤装备业新技术[N];机电商报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨树宝;置氢钛合金高效切削仿真及刀具磨损预测研究[D];南京航空航天大学;2012年
2 张少婧;基于聚焦离子束技术的微刀具制造方法及关键技术的研究[D];天津大学;2009年
3 张辉;硬脆刀具材料的高温摩擦磨损特性及机理研究[D];山东大学;2011年
4 崔晓斌;高速断续切削淬硬钢刀具失效机理研究[D];山东大学;2013年
5 张宗阳;基于最小表面磨损率的刀具磨损及加工表面层特性研究[D];山东大学;2012年
6 李安海;基于钛合金高速铣削刀具失效演变的硬质合金涂层刀具设计与制造[D];山东大学;2013年
7 曹自洋;微细铣削机床、刀具与加工机理的基础研究[D];南京航空航天大学;2009年
8 尹震飚;面向复杂型腔工件高效数控加工的刀具优选技术研究[D];重庆大学;2011年
9 刘强;利用快速刀具伺服车削光学自由曲面的研究[D];吉林大学;2012年
10 王晓琴;钛合金Ti6Al4V高效切削刀具摩擦磨损特性及刀具寿命研究[D];山东大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 黄丽仁;铣刀楔角对木塑材料切削过程中切削温度的影响[D];南京林业大学;2010年
2 丁玉发;面向大批量生产的刀具磨损在线识别技术研究[D];华中科技大学;2011年
3 翟银星;数字化车间刀具全生命周期可视化管理系统研究与开发[D];南昌大学;2012年
4 任鹏伟;刀具全生命周期管理系统的研究与开发[D];青岛理工大学;2012年
5 薛庆华;铣削淬硬45钢和40Cr钢的刀具寿命可靠性研究[D];山东大学;2013年
6 邹浩波;高速切削加工表面粗糙度的研究[D];昆明理工大学;2006年
7 何建林;具有微结构功能表面的刀具及车削性能研究[D];华南理工大学;2011年
8 戴玲;路面铣刨机刀具的力学分析和优化设计[D];中南林业科技大学;2012年
9 刘伟;盾构机刀具切削的三维数值模拟研究及刀盘的有限元分析[D];燕山大学;2013年
10 程欢欢;不锈钢铣削加工刀具磨损有限元分析与刀具寿命预测[D];大连理工大学;2012年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026