基于融合評(píng)價(jià)指標(biāo)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損預(yù)測(cè)

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)

0 引言

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。

1 小波去噪方法

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)

2 去噪評(píng)價(jià)指標(biāo)

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)。

3 模擬信號(hào)的去噪實(shí)驗(yàn)

3.1 仿真信號(hào)的構(gòu)建

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

3.2 小波基函數(shù)對(duì)降噪的影響

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)

3.3 分解尺寸對(duì)降噪的影響

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。

3.4 最佳降噪?yún)?shù)的選擇

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)。

3.5 基于融合指標(biāo)的降噪?yún)?shù)優(yōu)選方法

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。

4 實(shí)際信號(hào)的去噪應(yīng)用

4.1 測(cè)量磨損量

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

4.2 采集信號(hào)

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

4.3 降噪處理

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。

5 刀具磨損的預(yù)測(cè)方法

5.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

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)

5.2 訓(xùn)練樣本

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。

5.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

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

6 結(jié)論

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。