秦國(guó)華, 高杰, 葉海潮, 姜國(guó)杰, 黃帥, 賴曉春
(1.南昌航空大學(xué) 航空制造工程學(xué)院, 江西 南昌 330063;2.北京航空材料研究院, 北京 100095;3.江西省教育廳 江西省教育國(guó)際合作與教師發(fā)展中心, 江西 南昌 330083)
刀具磨損過快必將增加刀具的消耗,影響加工質(zhì)量,降低生產(chǎn)效率和提高加工費(fèi)用[1-2]。在研究車刀刀具磨損試驗(yàn)中,需要對(duì)車削過程中的車刀狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控,通過接收安裝在刀柄上的加速度傳感器和聲發(fā)射傳感器收集的信號(hào)來預(yù)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)。但是這種信號(hào)是轉(zhuǎn)換信號(hào)換算得來的。這種間接獲得的信號(hào)無(wú)法直接用于控制端的輸出[3],因?yàn)樗送饨绛h(huán)境、機(jī)床本身產(chǎn)生的噪聲等干擾。為此,許多專家學(xué)者傾注精力盡可能多地去除這些噪聲信號(hào),保留有用信號(hào)。
小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間- 尺度(時(shí)間- 頻率)分析方法,具有多分辨率分析的特點(diǎn),而且在時(shí)域和頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力[4]。近年來,利用小波變換進(jìn)行分解重構(gòu)去噪成為研究的一大熱點(diǎn)。王普等[5]提出一種分層自適應(yīng)小波閾值降噪法:將振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解,獲取各分解層的小波系數(shù),保留低頻信號(hào)的小波系數(shù);對(duì)高頻信號(hào)的小波系數(shù)進(jìn)行分層自適應(yīng)閾值處理,最后對(duì)處理后的小波系數(shù)重構(gòu)得到降噪后的信號(hào)。楊恢先等[6]提出一種介于軟、硬閾值函數(shù)之間的閾值函數(shù),但它對(duì)高頻信號(hào)會(huì)產(chǎn)生過度去噪的現(xiàn)象。黎鎖平等[7]根據(jù)噪聲香農(nóng)熵與含噪信號(hào)香農(nóng)熵之比,提出了一種最優(yōu)分解層數(shù)的判斷方法。Bonda等[8]采用改進(jìn)的小波變換和希爾伯特- 黃變換相結(jié)合的方法對(duì)車削信號(hào)進(jìn)行去噪處理。Ge等[9]在采用小波閾值去噪時(shí),根據(jù)信號(hào)幅頻特性的不同對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理,抑制白噪聲的能力較強(qiáng)。Beale等[10]提出一種小波包自適應(yīng)算法,通過融合非傳統(tǒng)的噪聲估計(jì)方法、閾值選擇和閾值應(yīng)用構(gòu)造,增強(qiáng)去噪性能。綜上所述可見,在信號(hào)降噪領(lǐng)域中小波閾值去噪應(yīng)用最廣泛。
影響小波閾值去噪的主要因素在于小波閾值函數(shù)、小波閾值以及分解層數(shù)的選擇。目前研究大多集中在小波閾值以及閾值函數(shù)的改進(jìn)或選擇上,沒有把閾值選取與分解層數(shù)和小波基函數(shù)相聯(lián)系。針對(duì)這一問題,本文提出一種改進(jìn)方案,即在選取閾值的同時(shí)找尋與其最適分解層數(shù)及小波基函數(shù),并在均方根誤差RMSE、信噪比SNR、平滑度r等傳統(tǒng)評(píng)價(jià)參數(shù)基礎(chǔ)上引入熵值法求權(quán)重的方法,構(gòu)造出新的融合指標(biāo)對(duì)降噪效果進(jìn)行評(píng)價(jià),以此獲取分解層數(shù)、小波基函數(shù)及閾值規(guī)則最優(yōu)組合。在提取出刀具磨損信號(hào)特征值后,建立基于切削工藝參數(shù)的刀具磨損神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法。
由于人為以及外界等各種因素干擾下,儀器采集到的信號(hào)中包含了真實(shí)信號(hào)和噪聲信號(hào)。從而采集的信號(hào)數(shù)據(jù)可以表示為
f(i)=s(i)+y(i),i=1,2,…,M,
(1)
式中:f(i)為采集的信號(hào);s(i)為真實(shí)信號(hào);y(i)為噪聲信號(hào);M為信號(hào)長(zhǎng)度。
在小波閾值去噪過程和方法[11]中,分解層數(shù)、小波基函數(shù)和閾值選擇函數(shù)是影響去噪效果的重要因素[12]。如果閾值太小,則信號(hào)降噪不完全;如果閾值過大,則會(huì)刪除有用的信號(hào),影響準(zhǔn)確度[13]。經(jīng)典的閾值有以下4種:
1)通用閾值(sqtwolog規(guī)則)。對(duì)小波分解采用相同的閾值,得到各個(gè)層次的小波系數(shù)。通用閾值法的閾值Ts描述為
(2)
式中:σ為噪聲信號(hào)的均方差;n為小波系數(shù)向量長(zhǎng)度。
2)Stein無(wú)偏風(fēng)險(xiǎn)閾值(rigrsure規(guī)則)。對(duì)每個(gè)閾值求出對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值,選出其中最小的。設(shè)w為一向量,其元素wk∈w為小波系數(shù)的平方并按照從大到小的順序排列,再設(shè)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)向量R,其元素rt∈R為
(3)
以R元素中的最小值rb=min {r1,r2,…,rn}作為風(fēng)險(xiǎn)值,然后根據(jù)rb的下標(biāo)變量b求出對(duì)應(yīng)的wmin=wb,則Stein無(wú)偏風(fēng)險(xiǎn)閾值Tr為
(4)
3)啟發(fā)式閾值(heursure規(guī)則)。啟發(fā)式閾值法是前兩種閾值規(guī)則的綜合,以此選擇最優(yōu)的預(yù)測(cè)變量閾值。啟發(fā)式閾值Th的計(jì)算方法如下:
(5)
4)極大極小閾值(minimaxi規(guī)則)。采用極大極小的原則來選擇閾值,產(chǎn)生一個(gè)最小均方誤差的極值。極大極小閾值Tm的計(jì)算方法如下:
(6)
判斷小波去噪效果的指標(biāo)主要包括均方根誤差RMSE、信噪比SNR、平滑度r等[14]。它們的具體計(jì)算公式分別如下:
(7)
(8)
(9)
值得注意的是,在信號(hào)處理中,對(duì)于機(jī)械類故障所產(chǎn)生的非穩(wěn)態(tài)信號(hào),分解尺度的選擇一般從j=2開始,這是因?yàn)閖=1適用于穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分解。
傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方式是單個(gè)或多個(gè)指標(biāo)分別判斷降噪效果,在真實(shí)信號(hào)未知情況下,往往誤差很大。因此,應(yīng)找尋一個(gè)更加全面準(zhǔn)確描述信號(hào)去噪效果的評(píng)價(jià)指標(biāo),以此評(píng)價(jià)指標(biāo)來選擇小波分解層數(shù)和閾值的最佳組合。
從不同角度去判斷去噪效果,是融合指標(biāo)選擇的關(guān)鍵。在實(shí)際采集的信號(hào)中,真實(shí)信號(hào)是未知的,導(dǎo)致互相關(guān)系數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確度不高,且互相關(guān)系數(shù)與均方根誤差的定義有很大的重疊性。另一方面,由于無(wú)法獲取真實(shí)信號(hào),也就無(wú)法直接描述采集信號(hào)的去噪效果,故真實(shí)信號(hào)一般近似為采集信號(hào)與背景噪聲信號(hào)之差。因此,選用均方根誤差、信噪比及平滑度3個(gè)指標(biāo)來構(gòu)造融合指標(biāo)。
由于每個(gè)指標(biāo)都有不同的單位和意義,為了方便處理,采用極大極小標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行處理,使得各指標(biāo)值均控制在[0.1,0.9]范圍內(nèi),具體如下:
(10)
(11)
(12)
然后根據(jù)熵值法確定各指標(biāo)的權(quán)重,即
(13)
(14)
dψ=1-Eψ,
(15)
(16)
式中:Pψ(j)表示概率;ψ表示均方根誤差RMSE、信噪比SNR和平滑度r;Eψ表示指標(biāo)熵值;m表示指標(biāo)數(shù)量;dψ表示信息熵冗余值;Wψ表示權(quán)重比。
由此,可構(gòu)造第j尺度下的融合指標(biāo)T為
T(j)=WRMSECRMSE(j)+WSNRCSNR(j)+WrCr(j),
(17)
式中:T值代表所選參數(shù)下降噪效果的好壞,T值越大表示降噪效果越好,即T值最大所對(duì)應(yīng)的為最優(yōu)參數(shù)。
通過3個(gè)不同頻率的正弦信號(hào)和一個(gè)低頻的趨勢(shì)信號(hào),構(gòu)造出一個(gè)原始不含噪聲信號(hào)s(i),其表達(dá)式為
s(i)=3sin (3 400πi)+2sin (6 000πi)+
sin (10 000πi)+0.001i.
(18)
然后,在原始不含噪聲信號(hào)s(i)的基礎(chǔ)上添加白噪聲,生成仿真含噪聲信號(hào)。這里采用MATLAB軟件的awgn()函數(shù)進(jìn)行加噪,得到SNR=5 dB的含噪聲信號(hào)f(i)。這樣,原始不含噪聲信號(hào)與含噪聲信號(hào)如圖1(a)、圖1(b)所示。
圖1 不含噪聲信號(hào)與含噪聲信號(hào)Fig.1 Signals without and with noise
采用N階小波基函數(shù)dbN對(duì)含噪聲信號(hào)f(i)進(jìn)行小波閾值降噪,其他降噪?yún)?shù)設(shè)置如表1所示。
表1 小波閾值降噪?yún)?shù)設(shè)置
表2所示為選用表1各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)計(jì)算得到的SNR、r、RMSE和構(gòu)造的融合指標(biāo)T數(shù)據(jù)。表2中,dbN表示N階小波基函數(shù)。從表2中可見各評(píng)價(jià)參數(shù)的變化趨勢(shì):在傳統(tǒng)指標(biāo)評(píng)價(jià)方式下,小波基函數(shù)在db7時(shí)降噪效果最佳,而構(gòu)造的融合指標(biāo)T也在小波基函數(shù)db7處取得最佳值。表明在此降噪?yún)?shù)下降噪效果最佳,與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果一致,符合實(shí)際情況,從側(cè)面證明了融合指標(biāo)T的準(zhǔn)確性。
表2 不同小波基函數(shù)dbN下去噪指標(biāo)
在小波基函數(shù)為db7、其他參數(shù)與表1保持一致的基礎(chǔ)上,再一次對(duì)加入噪聲強(qiáng)度為SNR=5 dB的含噪聲信號(hào)Sj(i)進(jìn)行去噪,結(jié)果如表3所示。
表3 不同分解尺度下去噪指標(biāo)
從信噪比指標(biāo)評(píng)價(jià)定義可知:分解尺度j=9時(shí)降噪效果最佳;在平滑度定義下,分解尺度j=9時(shí)降噪效果為最佳;在均方根誤差定義下,分解尺度j=8時(shí)的降噪效果最佳。因此,無(wú)法明確指出最佳的分解尺度。此時(shí)需要借助去噪后的圖像與不含噪聲信號(hào)圖進(jìn)行辨別,但存在研究者主觀意識(shí)的判斷,導(dǎo)致誤差存在。
從構(gòu)造的融合指標(biāo)T可知,分解尺度j=9時(shí),其值最大。根據(jù)融合指標(biāo)的定義可知,j=9為最佳分解尺度。分別畫出不含噪聲信號(hào)的時(shí)域圖和頻域圖,以及選取j=8和j=9時(shí)去噪后的信號(hào)圖與頻域圖,如圖2~圖4所示。
圖2 不含噪聲信號(hào)Fig.2 Signal without noise
圖3 分解尺度j=8的去噪聲信號(hào)Fig.3 Denoised signal for decomposition scale j=8
圖4 分解尺度j=9的去噪聲信號(hào)Fig.4 Denoised signal for decomposition scale j=9
通過比較時(shí)域圖和頻域圖中的細(xì)節(jié)部分可知:當(dāng)分解尺度j=9時(shí),降噪后的信號(hào)更接近真實(shí)信號(hào);當(dāng)分解尺度j=8時(shí),降噪的效果不如分解尺度j=9.這一結(jié)果表明融合指標(biāo)T能夠有效且準(zhǔn)確地在一組數(shù)據(jù)中挑選出一個(gè)最佳的數(shù)據(jù),即依據(jù)融合指標(biāo)T對(duì)去噪效果進(jìn)行評(píng)估,能夠獲得一組消噪效果最優(yōu)的降噪?yún)?shù)。
采用融合指標(biāo)T能夠優(yōu)選出降噪?yún)?shù),其優(yōu)選方法和流程構(gòu)造如圖5所示。
圖5 最優(yōu)降噪?yún)?shù)選擇流程圖Fig.5 Selection flowchart of optimal noise reduction parameters
去噪?yún)?shù)的優(yōu)選步驟具體如下:
步驟1初始化信號(hào)的分解尺度j=2.
步驟2初始化小波基函數(shù)的階數(shù)N=2.
步驟3對(duì)含噪聲信號(hào)f(i)采用小波基函數(shù)dbN、分解尺度j進(jìn)行小波分解。
步驟4對(duì)分解所得到的細(xì)節(jié)系數(shù)分別進(jìn)行sqtwolog等4種閾值以及軟閾值函數(shù)處理。
步驟5輸出4個(gè)去噪聲后的信號(hào)Sj(i),計(jì)算相應(yīng)的信噪比、平滑度、均方根誤差3個(gè)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)以及融合指標(biāo)T.
步驟6判斷當(dāng)前小波基函數(shù)的階數(shù)是否超出最大階數(shù),即N>9?若是則轉(zhuǎn)步驟7,否則N=N+1,并轉(zhuǎn)步驟3.
步驟7在分解尺度j下,從db2~db9中依次選取小波基函數(shù)的最佳階數(shù)。
步驟8判斷分解尺度是否超出最大值,即j>9?若否,則j=j+1,轉(zhuǎn)步驟2,否則轉(zhuǎn)步驟9.
步驟9優(yōu)選過程結(jié)束,獲得最佳閾值、階數(shù)和分解尺度。
針對(duì)圖1(b)的含噪聲信號(hào),利用圖5的優(yōu)選過程,可得表4中的數(shù)據(jù)。由于T=0.734 942 99為最大值,故最佳參數(shù)分別為小波基函數(shù)db9,分解尺度j=9,閾值規(guī)則選用為rigrsure,尺度系數(shù)為sln.
表4 每一分解尺度下最佳參數(shù)
由于圖1(b)中仿真實(shí)驗(yàn)添加的高斯白噪聲信號(hào)過于單一,而監(jiān)測(cè)刀具磨損采集的信號(hào)數(shù)據(jù)中含有的噪聲較為復(fù)雜,需要從刀具磨損試驗(yàn)中進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的可行性和有效性。
為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法對(duì)含噪聲信號(hào)進(jìn)行去噪聲處理的可行性和有效性,在切削加工過程中,通過安裝在刀柄上的振動(dòng)傳感器采集信號(hào),對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的去噪聲,即信號(hào)預(yù)處理,通過提取去噪聲后的信號(hào)特征向量,建立刀具磨損量與特征向量之間的函數(shù)關(guān)系。
切削試驗(yàn)前,首先要測(cè)量出刀具后刀面的磨損量VB. 本文試驗(yàn)選用日本基恩士公司生產(chǎn)的VHX- 600型超景深三維顯微鏡來測(cè)量刀具磨損量,如圖6所示。為了準(zhǔn)確地獲取刀具磨損量,避免測(cè)量過程中可能存在的誤差,每次均測(cè)量3次后取平均值,作為刀具后刀面的磨損量。
圖6 刀具磨損的測(cè)量Fig.6 Measurement of tool wear
工件為45號(hào)鋼棒料,切削過程使用切削液。車刀選用YT15可轉(zhuǎn)位硬質(zhì)合金刀片,初始磨損量為0.276 mm,前角為5°,后角為6°,主偏角為45°,副偏角為45°,刃傾角為0°.
試驗(yàn)采用大連機(jī)床廠生產(chǎn)的CKA6150型數(shù)控車床,加工時(shí)選用的工藝參數(shù)分別為主軸轉(zhuǎn)速520 r/min、進(jìn)給量0.03 mm/r、背吃刀量1.0 mm. 值得一提的是,所有切削試驗(yàn)中車削的長(zhǎng)度均為100 mm. 傳感器選用江蘇聯(lián)能電子公司生產(chǎn)的CA-YD-186型加速度傳感器,該傳感器帶有磁性底座,方便拆卸。傳感器位置一般盡量靠近切削部位,通常選擇刀柄的側(cè)面和上方,這里將傳感器安裝在靠近可拆卸刀片的壓板附近,具體如圖7所示。
圖7 刀具磨損振動(dòng)信號(hào)采集試驗(yàn)裝置Fig.7 Acquisition experimental device of vibration signal for tool wear
振動(dòng)信號(hào)由江蘇聯(lián)能電子公司生產(chǎn)的YE6231型四通道動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集儀采集,如圖7(a)所示,采樣頻率設(shè)置為12 kHz,采集到的原始信號(hào)如圖8所示。
圖8 刀具磨損原始信號(hào)Fig.8 Time-frequency diagram of original signal
由基于融合指標(biāo)的降噪?yún)?shù)優(yōu)選方法可知,當(dāng)分解層次為j=2、小波基函數(shù)為db5、閾值為sqtwolog時(shí),降噪效果最佳。降噪(簡(jiǎn)稱融合指標(biāo)降噪法)后的刀具磨損信號(hào)的時(shí)域與頻域圖如圖9所示。
圖9 融合指標(biāo)法降噪聲后的信號(hào)Fig.9 Denoised signal obtained by composite index method
根據(jù)文獻(xiàn)[3]建立的基于信噪比評(píng)價(jià)的閾值優(yōu)選小波去噪法,得到的最佳降噪?yún)?shù)分別為分解層次j=7,db9小波基,以及sqtwolog通用閾值。同樣,采用該組參數(shù)對(duì)采集到的刀具磨損原始信號(hào)進(jìn)行去噪聲(簡(jiǎn)稱信噪比降噪法),得到的時(shí)域與頻域圖如圖10所示。
圖10 信噪比法降噪聲后的信號(hào)Fig.10 Denoised signal obtained by SNR method
對(duì)比圖9和圖10可知,融合指標(biāo)法和信噪比法均能夠有效地過濾掉高頻噪聲信號(hào)部分;但相比于信噪比法,融合指標(biāo)法更加完整地保留了低頻信號(hào)部分。顯然,融合指標(biāo)法的降噪效果更為明顯。
利用融合指標(biāo)法對(duì)刀具磨損的采集信號(hào)進(jìn)行去噪聲后,能夠更精確地選取出特征值,進(jìn)而可以通過建立基于特征值的刀具磨損神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)切削過程中工藝參數(shù)對(duì)磨損量的影響。
利用選定的刀具車削工件時(shí),影響刀具磨損的重要因素為切削速度、進(jìn)給量、背吃刀量等工藝參數(shù),從而信號(hào)特征值也不一樣。因此,刀具磨損的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖11所示,其中:輸入層神經(jīng)元x=[x1,x2,…,xi,…,xu]T,包括提取的2個(gè)信號(hào)特征以及3個(gè)切削用量,即u=5;輸出層即為刀具磨損量,故輸出層僅有v=1個(gè)神經(jīng)元;根據(jù)Kolmogorov定理,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和泛化能力,根據(jù)通用的經(jīng)驗(yàn)公式[15-16]確定隱含層的k個(gè)神經(jīng)元,即
圖11 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.11 Network structure
k=2u+1.
(19)
工件初始直徑為50 mm,車出光面后直徑為48.80 mm. 隨后進(jìn)行后續(xù)的16組車削試驗(yàn),切削過中使用切削液。由于主軸轉(zhuǎn)速為320 r/mm≤x1≤1 120 r/mm,進(jìn)給量為0.05 r/mm≤x2≤0.15 r/mm、背吃刀量為0.3 mm≤x3≤1.0 mm,采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法確定輸入樣本,如表5所示。
表5 刀具磨損車削試驗(yàn)正交表
根據(jù)表5的數(shù)據(jù),可獲得16組刀具磨損的車削試驗(yàn),采集到各自的刀具磨損信號(hào)。從每組信號(hào)中選取2組樣本信號(hào),對(duì)其使用融合指標(biāo)降噪法進(jìn)行去噪聲,采用小波包分解技術(shù)對(duì)降噪聲后的信號(hào)提取與刀具磨損有關(guān)特征向量。同時(shí),測(cè)量出16組試驗(yàn)后的刀具磨損量作為訓(xùn)練樣本,從而可得輸入樣本和訓(xùn)練樣本如表6所示。
表6 輸入樣本及其相應(yīng)的訓(xùn)練樣本
為了使各個(gè)輸入層的變量都處于[0,1],需采用(20)式對(duì)輸入樣本進(jìn)行歸一化處理,以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別精度,即
(20)
式中:x′i為第i個(gè)切削參數(shù)的輸入樣本;xmax和xmin分別為樣本的最大值和最小值。
輸入樣本歸一化后,即可開始進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。訓(xùn)練中,隱藏層11個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)選擇雙曲正切函數(shù),實(shí)現(xiàn)不同樣本的空間分割,而輸入層1個(gè)神經(jīng)元的激活函數(shù)選擇線性函數(shù),用于輸出網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果。
初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)在[0,1]之間,學(xué)習(xí)誤差為0.000 000 1,最大訓(xùn)練周期10 000. 將32個(gè)樣本隨機(jī)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)在107步收斂到要求精度,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程誤差曲線如圖12所示。
圖12 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程Fig.12 Training process of network
網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后,隨機(jī)抽取11組不同磨損狀態(tài)的刀具車削試驗(yàn)采集的待測(cè)樣本,提取其特征量,對(duì)其歸一化后,輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行磨損量的預(yù)測(cè),其目標(biāo)輸出和實(shí)際輸出部分結(jié)果如表7所示。
通過表7可以看出,刀具磨損量的模型預(yù)測(cè)結(jié)果非常接近于試驗(yàn)測(cè)量值,最大的預(yù)測(cè)誤差也沒超出6.0%. 由此可見,經(jīng)融合指標(biāo)降噪法挑選出來的降噪?yún)?shù)對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪聲處理后,將其輸入到刀具磨損量的預(yù)測(cè)模型中,其模型預(yù)測(cè)精度高,可靠性強(qiáng)。
表7 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試集
1)在3個(gè)傳統(tǒng)指標(biāo)SNR、r和RMSE的基礎(chǔ)上,引入熵值法獲得3個(gè)指標(biāo)的權(quán)重比,構(gòu)造了融合指標(biāo)T. 相比單個(gè)傳統(tǒng)指標(biāo)的去噪效果,經(jīng)融合指標(biāo)去噪聲后的信號(hào)更符合實(shí)際信號(hào)。
2)提出了降噪?yún)?shù)的優(yōu)選方法。對(duì)于含有復(fù)雜噪聲的刀具磨損信號(hào),基于多指標(biāo)融合評(píng)價(jià)的降噪?yún)?shù)優(yōu)選方法能夠更加客觀準(zhǔn)確地挑選出最佳降噪?yún)?shù),不僅有效地過濾噪聲的高頻部分,也能比較完整地保留低頻部分。
3)通過刀具磨損的信號(hào)特征,建立了工藝參數(shù)與刀具磨損之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,模型預(yù)測(cè)精度高,最大誤差不超過6.0%,基于多指標(biāo)融合評(píng)價(jià)的最佳降噪?yún)?shù)更加有利于提取與刀具磨損密切相關(guān)的信號(hào)特征量。