WPD和SVM-PSO在微銑刀磨損在線監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

王二化,劉頡

(1.常州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 常州市高端制造裝備智能化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇常州 213164;2.華中科技大學(xué) 水電與數(shù)字化工程學(xué)院,武漢 430074)

微銑削技術(shù)具有加工材料的多樣性和三維曲面加工的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),在微觀尺度的零部件加工方面具有廣泛的應(yīng)用。然而由于微銑削具有刀具尺寸小、切削速度高且切削不連續(xù)的特點(diǎn),微銑刀磨損迅速,影響產(chǎn)品精度和表面質(zhì)量。嚴(yán)重的刀具磨損也會(huì)引起刀具破損、折斷和顫振,造成機(jī)床的損傷[1]。因此,亟需提出一種有效的刀具磨損監(jiān)測(cè)方法。前期的研究工作主要包括兩個(gè)方面:1)直接法:通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)銑刀磨損圖像進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)刀具的磨損監(jiān)測(cè);2)間接法:通過(guò)對(duì)切削力、振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理、特征提取和分類,預(yù)測(cè)刀具磨損。

直接法主要借助于高精度的高速相機(jī)獲取銑刀磨損圖像,并通過(guò)數(shù)字圖像處理技術(shù)獲取刀具磨損特征[2-4],利用支持向量機(jī)[3]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]等算法進(jìn)行刀具磨損程度的分類?？梢钥闯?直接法通過(guò)先進(jìn)的高速相機(jī)可以得到刀具磨損的真實(shí)狀態(tài),具有較高的精度。但冷卻液和切屑不利于得到高質(zhì)量的刀具磨損圖像,此外,加工過(guò)程中刀具與工件連續(xù)接觸,機(jī)器視覺(jué)難于實(shí)時(shí)獲取切削區(qū)域的圖像,這就要求刀具與主軸脫離,從而可能引起下一步操作中的刀具錯(cuò)位[6-7]。

為克服直接法出現(xiàn)的問(wèn)題,一些研究人員提出了基于加工過(guò)程傳感信號(hào)的間接法。間接法主要包括傳感器選擇、特征提取和特征分類,其中,刀具磨損監(jiān)測(cè)所用傳感信號(hào)包括切削力[8-10]、振動(dòng)[9]、聲發(fā)射[11]及多傳感系統(tǒng)[12-13]。由于振動(dòng)信號(hào)與加工過(guò)程的緊密聯(lián)系及安裝方便的特點(diǎn),本研究選擇振動(dòng)信號(hào)用于微銑削磨損監(jiān)測(cè)。

通常,有效的特征提取可以提高最終的分類精度。時(shí)域[14]、頻域[15]和時(shí)頻域[16-18]特征提取方法可用于加速度信號(hào)的處理。其中,具有強(qiáng)大功能的時(shí)頻域信號(hào)處理方法在特征提取中變得非常流行。例如,在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical model decomposition,EMD)中,利用Hilbert-Huang變換獲得一系列正交的固有模態(tài)函數(shù),然后利用Hilbert譜分析捕獲瞬時(shí)頻率陣列[17]。與短時(shí)傅立葉變換(Short time fourier transform,STFT)相比,EMD不需要太多的干擾。然而,由于理論背景較少,模式混合和末端效應(yīng)的問(wèn)題仍然存在[19]。此外,STFT通過(guò)定義的窗函數(shù)使一個(gè)長(zhǎng)非平穩(wěn)信號(hào)成為許多短平穩(wěn)信號(hào)的疊加[16]。然而,同樣形狀、尺寸和放大倍數(shù)的窗口功能限制了應(yīng)用范圍。STFT的性能主要受定義的窗口函數(shù)的影響。低頻段和高頻段振動(dòng)信號(hào)的計(jì)算精度不能同時(shí)達(dá)到。作為替代方案,使用小波包變換(Wavelet packet transform,WPD)進(jìn)行信號(hào)處理,基函數(shù)和分解層數(shù)可以自主選擇,從而克服了STFT的計(jì)算精度問(wèn)題和EMD的模式混合問(wèn)題。本文采用WPD提取微銑削加速度信號(hào)的磨損特征。

根據(jù)得到的微銑削振動(dòng)信號(hào)的磨損特征選擇合適的分類方法實(shí)現(xiàn)微銑刀磨損程度的識(shí)別。與其它分類方法相比,支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)[19]已成為非線性數(shù)據(jù)分類的有力工具。然而,像其他分類算法一樣,過(guò)擬合和局部最優(yōu)問(wèn)題仍然存在。為了解決這些問(wèn)題,本文采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)對(duì)SVM的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,避免初始參數(shù)選擇的盲目性問(wèn)題,減少SVM的過(guò)擬合和局部最優(yōu)的問(wèn)題,提高SVM的識(shí)別精度。

綜上所述,本文提出了一種基于WPD和SVM-PSO模型的微銑刀磨損的在線監(jiān)測(cè)方法。首先,WPD完成微銑削振動(dòng)信號(hào)的分解,克服了STFT的計(jì)算精度問(wèn)題和EMD的模式混合問(wèn)題。其次,根據(jù)振動(dòng)信號(hào)在初始磨損、輕度磨損、中度磨損、重度磨損和刀具失效狀態(tài)下的特性,提取小波包關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的能量比系數(shù)和小波包系數(shù)峭度。最后,采用SVM-PSO模型對(duì)提取的特征進(jìn)行分類,并對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。

1 研究方法

以微銑削振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象,本文提出了基于WPD和SVM-PSO的微銑刀磨損在線監(jiān)測(cè)方法。首先對(duì)微銑削振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行3層WPD分解,得到各個(gè)小波包節(jié)點(diǎn)的小波包系數(shù);然后計(jì)算各個(gè)小波包節(jié)點(diǎn)的能量比和小波包系數(shù)峭度,得到小波包關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的能量比系數(shù)和小波包系數(shù)峭度作為微銑刀磨損的2個(gè)特征;最后利用SVM-PSO進(jìn)行特征分類,實(shí)現(xiàn)微銑刀磨損的在線監(jiān)測(cè)。總體研究方案如圖1所示。

圖1 總體研究方案

1.1 小波包變換

小波變換屬于時(shí)頻分析技術(shù),和其它方法相比,小波變換的主要優(yōu)點(diǎn)是它能同時(shí)保證低頻和高頻信號(hào)的高精度,其定義為

(1)

式中：f(t)為待處理的信號(hào);ψu(yù),s(t)為小波;ψ(t)為“母小波”;u和s分別為連續(xù)的尺度和位置參數(shù)。

和連續(xù)小波變換相對(duì)應(yīng),離散小波變換定義為

(2)

式中：j和k同為整數(shù);u和s同為常數(shù)。

為了定義小波包,令:

ψ0=(x)

(3)

ψ1=ψ(x)

(4)

(5)

(6)

將函數(shù){ψn}定義為尺度函數(shù)ψ(x)的小波包。小波包分析結(jié)果包括分別由尺度函數(shù)和小波函數(shù)組成的子空間,即

(7)

假設(shè)對(duì)信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解,分解的子空間個(gè)數(shù)為21+22+23=14,分解結(jié)果如圖2所示。

圖2 小波包樹與節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)

1.2 SVM-PSO

SVM是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器,其決策邊界是對(duì)學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面?？梢酝ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)點(diǎn)描述,即

w·x+c=0

(8)

支持向量所在的虛線為

f±1(x)=w·x+c=±1

(9)

最優(yōu)超平面的邊際(邊際就是某一條線距離它兩側(cè)最近的點(diǎn)的距離之和)可以表示為2/‖w‖,最優(yōu)超平面可以通過(guò)求解2/‖w‖的最大值或‖w‖的最小值得到,約束條件為

(10)

但有些數(shù)據(jù)樣本用于分類的超平面沒(méi)法找到,這就需要在核函數(shù)的輔助下將SVM擴(kuò)展到非線性數(shù)據(jù)的分類。4種常用核函數(shù)如表1所示。

表1 4種核函數(shù)及其數(shù)學(xué)表達(dá)式

由于SVM可以用于非線性數(shù)據(jù)的分類,近年來(lái),SVM已成為解決模式分類和回歸問(wèn)題的主要算法之一。在SVM模型中,網(wǎng)格搜索法通常用于SVM模型的多參數(shù)調(diào)試,以提高SVM的分類精度。然而網(wǎng)格搜索法本身存在的問(wèn)題限制了它的應(yīng)用范圍,如果網(wǎng)格足夠小,分類精度高,但參數(shù)調(diào)試花費(fèi)時(shí)間過(guò)長(zhǎng),特別是有超過(guò)3個(gè)參數(shù)需要調(diào)整的情況;如果網(wǎng)格增大,計(jì)算效率明顯提高,但又很難找到SVM模型的最優(yōu)參數(shù),如何平衡計(jì)算精度和計(jì)算效率是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

為解決這樣的兩難問(wèn)題,通過(guò)PSO取代網(wǎng)格搜索法實(shí)現(xiàn)SVM關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化,PSO算法容易編程,并且不需要遺傳算法的編碼和解碼過(guò)程,具有更高的計(jì)算精度和效率。在PSO算法中,影響粒子飛行速度3個(gè)因素分別為:突進(jìn)部分、認(rèn)知部分和社會(huì)部分。假設(shè)全局最優(yōu)位置Pg=(pg1,pg2,…,pgm),同時(shí)第i個(gè)粒子的速度Vi=(vi1,vi2,…,vim),每個(gè)粒子的新速度和位置分別為:

(11)

(12)

式中：c1和c2是兩個(gè)加速度系數(shù);w是控制粒子群全局搜索和局部搜索能力的慣性因子;r1和r2是[0,1]之間的任意兩個(gè)數(shù);αi是第i個(gè)粒子的當(dāng)前最好位置。

將分類精度作為目標(biāo)函數(shù),PSO用來(lái)優(yōu)化SVM模型的輸入?yún)?shù),優(yōu)化過(guò)程的流程圖如圖3所示。

圖3 SVM-PSO的流程圖

2 實(shí)驗(yàn)方法

為了驗(yàn)證本文提出的微銑刀磨損在線監(jiān)測(cè)方法,本研究在五軸加工中心Huron K2X5完成了一系列模具鋼NAK80的切削實(shí)驗(yàn),如圖4所示。所用刀具為直徑0.5 mm、螺旋角30度的硬質(zhì)合金微銑刀。毛坯尺寸70 cm×50 cm×20 cm;三向加速度傳感器1A110E:靈敏度10 mv/m/s-2,頻率范圍(±10%)0.5～10 000 Hz;通過(guò)DH5922D數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取工件的振動(dòng)信號(hào)。

圖4 實(shí)驗(yàn)裝置

本實(shí)驗(yàn)總共用了36把微銑刀,每把刀加工時(shí)間均為18 min,全程采集振動(dòng)信號(hào),并每隔3 min將刀具拆下來(lái),通過(guò)影像儀獲取刀具切削部位的圖像。主要切削參數(shù)如表2所示。

表2 模具鋼NAK80的微銑削切削參數(shù)

由于機(jī)床x,y軸方向的振動(dòng)信號(hào)較弱,選用z軸方向(機(jī)床主軸方向)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行研究,采集得到的時(shí)域波形如圖5所示。

圖5 機(jī)床z軸方向的加速度信號(hào)

圖5顯示,直線AB將整個(gè)振動(dòng)信號(hào)分成左右兩個(gè)部分,左邊表示未切削時(shí)刻的振動(dòng)信號(hào),右邊表示切削時(shí)刻的振動(dòng)信號(hào),由于未切削時(shí)刻的振動(dòng)信號(hào)幾乎不包含刀具磨損的任何信息,后續(xù)的信號(hào)處理和特征提取所對(duì)應(yīng)的均是切削時(shí)刻的振動(dòng)信號(hào)。

通過(guò)影像儀得到了加工時(shí)間為0～15 min的微銑刀切削刃圖像如圖6所示。

圖6 微銑刀切削刃磨損圖像

圖6顯示,隨著加工過(guò)程的持續(xù)進(jìn)行,微銑刀磨損程度不斷提高。不考慮新刀狀態(tài),將微銑刀磨損程度分為5種等級(jí),分別為:初始磨損(3～6 min)、輕度磨損(6～9 min)、中度磨損(9～12 min)、重度磨損(12～15 min)和刀具失效(15 min以上)。

3 特征提取

使用“meyr”小波對(duì)刀具失效狀態(tài)的加速度信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解,計(jì)算結(jié)果及小波包系數(shù)分別如圖7和圖8所示,其中,切削條件:主軸轉(zhuǎn)速:20 000 r/min;進(jìn)給速度:0.004 mm/r;切削深度:0.02 mm。

圖7 微銑削切削時(shí)刻加速度信號(hào)的小波包分解

圖8 切削時(shí)刻加速度信號(hào)的小波包系數(shù)

圖7和圖8顯示,振動(dòng)信號(hào)的小波包樹節(jié)點(diǎn)12(1 875～2 187.5 Hz)具有最大的頻率成分,其次是節(jié)點(diǎn)14(1 562.5～1 875 Hz)。另外,振動(dòng)信號(hào)的頻率成分不隨時(shí)間變化,具有穩(wěn)定的特性,只有外部條件改變,如刀具磨損,才可能引起頻率成分的改變,因此,本文將小波包關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的能量比系數(shù)和均方根系數(shù)作為微銑刀磨損特征。

3.1 小波包能量比

為了表達(dá)方便,按照從低到高的順序重新排列小波包節(jié)點(diǎn)序號(hào),其中,節(jié)點(diǎn)1頻率范圍:0～312.5 Hz,節(jié)點(diǎn)2頻率范圍:312.5～625 Hz,…,節(jié)點(diǎn)8頻率范圍:2 187.5～2 500 Hz。

(13)

可以得到第m層所有節(jié)點(diǎn)的小波包總能量Em為

(14)

(15)

根據(jù)以上計(jì)算方法,得到5種磨損狀態(tài)的小波包節(jié)點(diǎn)的能量比如圖9所示。

圖9 微銑刀5種磨損狀態(tài)的能量比

圖9表明,隨著刀具的不斷磨損,節(jié)點(diǎn)6的能量比持續(xù)減小,同時(shí),節(jié)點(diǎn)7的能量比不斷增加,其它節(jié)點(diǎn)的能量比幅值較小,且變化規(guī)律不明顯。由于小波包樹節(jié)點(diǎn)6和7的能量比變化幅值不大,為了進(jìn)一步提高微銑刀磨損特征的識(shí)別度,設(shè)置微銑刀的磨損特征為

(16)

經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算,結(jié)果如圖10所示。

圖10 微銑刀磨損特征T1與磨損程度的關(guān)系圖示

由圖10可以看出,由于微銑刀磨損特征T1綜合了小波包樹節(jié)點(diǎn)6和7的變化幅值,具有更高的識(shí)別精度。

為提高微銑刀磨損特征T1的通用性,保持進(jìn)給速度和切削深度不變,只改變主軸轉(zhuǎn)速,可以得到主軸轉(zhuǎn)速對(duì)微銑刀磨損特征T1的影響情況。根據(jù)同樣的方法,可以分別得到進(jìn)給速度和切削深度對(duì)微銑刀磨損特征T1的影響情況。計(jì)算結(jié)果如圖11～圖13所示。

圖11 主軸轉(zhuǎn)速對(duì)微銑刀磨損特征T1的影響

圖12 進(jìn)給速度對(duì)微銑刀磨損特征T1的影響

圖13 切削深度對(duì)微銑刀磨損特征T1的影響

由圖11～圖13可得,各種切削參數(shù)對(duì)微銑刀磨損特征T1具有一定的影響,尤其是切削深度的變化導(dǎo)致輕度磨損狀態(tài)與中度磨損狀態(tài),以及中度磨損狀態(tài)與重度磨損狀態(tài)之間的區(qū)分度不夠明顯,這就需要通過(guò)合適的分類算法來(lái)實(shí)現(xiàn)各種磨損狀態(tài)的分類。

3.2 小波包系數(shù)峭度

假設(shè)采樣的加速度信號(hào)為x=[x(1),x(2),…,x(n)],n表示信號(hào)長(zhǎng)度。加速度信號(hào)x的峭度定義為[20]。

(17)

可以看出,峭度是加速度信號(hào)的4階累積量,而高斯信號(hào)的高階累積量恒為0,因此,高斯信號(hào)的歸一化峭度值為0。

在微銑削過(guò)程的初期,刀具磨損不太嚴(yán)重,振動(dòng)信號(hào)接近于正態(tài)分布,峭度值較小,隨著刀具磨損程度的不斷提高,振動(dòng)信號(hào)漸漸遠(yuǎn)離整體分布,導(dǎo)致峭度值不斷增加。

由于微銑削加工過(guò)程影響因素較多,振動(dòng)信號(hào)較為復(fù)雜,為避免其它因素的影響,本文將時(shí)域信號(hào)的峭度概念引入到小波包系數(shù)的分析當(dāng)中,提出了小波包系數(shù)峭度的概念,根據(jù)式(17)可以得到各種磨損狀態(tài)下小波包樹節(jié)點(diǎn)的小波包系數(shù)峭度,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,結(jié)果如圖14所示。

圖14 微銑刀5種磨損狀態(tài)的小波包系數(shù)峭度

由圖14可以看出,和其它小波包樹節(jié)點(diǎn)相比,關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)7的小波包系數(shù)峭度具有最高的識(shí)別度,因此,將其作為微銑刀磨損的第2個(gè)特征,用符號(hào)T2表示。

為了解小波包系數(shù)峭度的通用性,利用和小波包能量比系數(shù)一樣的方法,可以得到主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度和切削深度對(duì)小波包系數(shù)峭度的影響情況分別如圖15～圖17所示。

圖15 主軸轉(zhuǎn)速對(duì)微銑刀磨損特征T2的影響

圖16 進(jìn)給速度對(duì)微銑刀磨損特征T2的影響

圖17 切削深度對(duì)微銑刀磨損特征T2的影響

由圖15～圖17可以看出,切削參數(shù)的改變導(dǎo)致微銑刀磨損特征T2出現(xiàn)不同程度的波動(dòng),但對(duì)各種磨損狀態(tài)的識(shí)別沒(méi)有太大影響。

綜上所述,本文提出的兩個(gè)微銑刀磨損特征具有較高的識(shí)別度,能夠滿足不同切削參數(shù)工況下微銑刀磨損監(jiān)測(cè)的需要。

4 特征分類及性能分析

基于已提取的2個(gè)微銑刀磨損特征,通過(guò)SVM-PSO進(jìn)行特征分類。首先得到每種磨損狀態(tài)400組,共2 000組不同切削參數(shù)工況下的振動(dòng)信號(hào)。隨機(jī)選擇每組磨損狀態(tài)中的320組共1600組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,剩下的400組數(shù)據(jù)用于測(cè)試。然后根據(jù)以上計(jì)算方法得到每組數(shù)據(jù)的2個(gè)微銑刀磨損特征。

通過(guò)SVM-PSO對(duì)已獲取的磨損特征進(jìn)行分類,具體步驟如下:

1) 特征數(shù)據(jù)輸入;

2) 數(shù)據(jù)處理:標(biāo)準(zhǔn)化和正則化;

3) SVM核函數(shù)的分析和選擇;

4)基于PSO的SVM關(guān)鍵參數(shù)調(diào)試。

SVM-PSO的輸入為兩個(gè)微銑刀磨損特征T1和T2,輸出為5個(gè)微銑刀磨損狀態(tài),分別為:初始磨損(000),輕度磨損(001),中度磨損(010),重度磨損(011),刀具失效(100)。選擇MATLAB 2018a作為特征分類的軟件。

經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn),選擇的多項(xiàng)式核函數(shù)為

kxy=(γxy+r)d

(18)

式中：r為常數(shù);x為特征數(shù)據(jù);y是標(biāo)簽數(shù)據(jù);γ和d為兩個(gè)待調(diào)試的關(guān)鍵參數(shù)。γ和d對(duì)SVM的分類精度具有重要影響,初始值分別為0.5和2。粒子群的例子數(shù)量為50,PSO的其它參數(shù)設(shè)置如表3所示。

表3 PSO的參數(shù)設(shè)置

為驗(yàn)證本文提出的微銑刀磨損在線監(jiān)測(cè)方法的整體性能,將其運(yùn)算結(jié)果與基于網(wǎng)格搜索法(Grid searching,GS)的SVM及不帶優(yōu)化算法的SVM模型進(jìn)行對(duì)比。其中,網(wǎng)格搜索法中γ和d的初始值和網(wǎng)格尺寸分別為:[0,0.1]和[0,0.5]。同時(shí),通過(guò)不帶優(yōu)化算法的SVM進(jìn)行刀具磨損狀態(tài)的分類,計(jì)算結(jié)果如圖18所示。

圖18 SVM,SVM-PSO和SVM-GS的計(jì)算結(jié)果

圖18顯示:SVM-PSO具有最高的預(yù)測(cè)精度,SVM精度最低,SVM-GS的預(yù)測(cè)精度僅次于SVM-PSO。主要因?yàn)镾VM的參數(shù)設(shè)置沒(méi)有經(jīng)過(guò)優(yōu)化過(guò)程,參數(shù)完全依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇,很難找到最優(yōu)的參數(shù);SVM-GS通過(guò)網(wǎng)格搜索方法優(yōu)化SVM的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù),和SVM相比,精度有很大提高,但GS自身的初始參數(shù)和網(wǎng)格尺寸的設(shè)置仍然需要豐富的工程經(jīng)驗(yàn),面對(duì)一個(gè)新的對(duì)象很難快速確定左右的參數(shù)。此外,可以看出,由于SVM沒(méi)有附帶的優(yōu)化算法,計(jì)算時(shí)間最短,SVM-GS需要計(jì)算所劃分網(wǎng)格上的每一個(gè)點(diǎn)的分類精度,用時(shí)最長(zhǎng),SVM-PSO計(jì)算時(shí)間介于SVM和SVM-GS之間,和SVM-GS相比具有較大優(yōu)勢(shì)。綜合比較發(fā)現(xiàn),和SVM以及SVM-GS相比,SVM-PSO在分類精度和計(jì)算時(shí)間方面具有較大的綜合優(yōu)勢(shì),能夠滿足微銑刀磨損在線監(jiān)測(cè)的精度和實(shí)時(shí)性方面的要求。

為了解單一磨損特征對(duì)分類精度和計(jì)算時(shí)間的影響,先分別將T1、T2及T1和T2作為SVM-PSO模型進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如圖19所示。

圖19 微銑刀磨損特征選擇對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響

由圖19可以看出,和2個(gè)特征相比,單一特征的計(jì)算時(shí)間明顯減少,計(jì)算精度也有顯著降低。主要因?yàn)閱我惶卣髦荒芊从痴駝?dòng)信號(hào)某一方面的特征,不利于微銑刀磨損特征的精確識(shí)別。

訓(xùn)練樣本的數(shù)量直接影響模型的分類精度和計(jì)算時(shí)間,因此,將訓(xùn)練樣本數(shù)量分別設(shè)置為1 000,1 200,1 400,1 600和1 800,分別進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如圖20所示。

圖20 訓(xùn)練樣本數(shù)量對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響

由圖20可以看出,隨著訓(xùn)練樣本數(shù)量的增加,計(jì)算時(shí)間直線上升,計(jì)算精度整體上也有明顯提高,但訓(xùn)練樣本數(shù)量達(dá)到1800時(shí),計(jì)算精度變得不太穩(wěn)定。主要因?yàn)橛?xùn)練樣本數(shù)量越多,訓(xùn)練出來(lái)的SVM-PSO模型越精確,但如果測(cè)試樣本過(guò)小,就會(huì)出現(xiàn)較大的隨機(jī)性,造成分類精度的不穩(wěn)定。

5 結(jié)論

為解決刀具的過(guò)度磨損進(jìn)而損傷工件,以及刀具使用不充分造成浪費(fèi)的問(wèn)題,本文提出了一種基于WPD和SVM-PSO的微銑刀磨損在線監(jiān)測(cè)方法。研究表明,提出的2個(gè)微銑刀磨損特征辨識(shí)度高,并且基本不受切削參數(shù)的影響。和SVM-GS模型相比,本文提出的SVM-PSO分類算法在分類精度和計(jì)算效率方面具有綜合優(yōu)勢(shì),對(duì)其它微銑刀磨損方法具有一定的參考價(jià)值和借鑒意義。此外,和兩個(gè)特征相比,單一特征的計(jì)算時(shí)間明顯減少,計(jì)算精度也有顯著降低。隨著訓(xùn)練樣本數(shù)量的增加,計(jì)算時(shí)間直線上升,分類精度也會(huì)穩(wěn)步提高,但訓(xùn)練樣本數(shù)量過(guò)多,會(huì)造成分類精度的不穩(wěn)定。