1、 密级： NANCHANG UNIVERSITY 学 士 学 位 论 文 THESIS OF BACHELOR 题 目 基于 SVM 的刀具状态识别系统设计 学 院： 信息 工程 学院 系 自动化 专业班级： 测控技术与仪器 学生姓名： 学号： XXXXX 指导教师： 职称： 教授 起讫日期： XXXXXXXXX 摘要 I 基于 SVM 的刀具状态识别系统设计 摘要 在刀具加工工件的过程中，刀具会不断地切割工件，导致刀具表面难免会发生磨损，本文主要研究了刀具的磨损程度及其切割过程中的信号的关系，对其信号进处理，根据得到的信号实现对刀具磨损的判断。 本文较为深入地研究了刀具磨损的检测技术。采用合
2、适的机床、刀具与工件进行了切削试验。采集切削过程中的信号，并分析各种信号及其特点，并与自身能达到的条件出发，选用的是振动信号和切削力信号，并通过传感器收集到切削过程中的信号。此时的信号并不能直接反应刀具的信息，需要进行特征信号的提取，这些特征信号才能有效地反映刀具的磨损状态，将得到 的特征信号用作系统的输入，达到刀具磨损程度的检测。 在刀具的加工方法上，考虑到生产实际上的情况，本文选用的是插铣加工，此方法相较与其他方法具有很多优点，故在工业上应用非常广泛。 本文在刀具磨损状态识别的模型上选用了的是支持向量机模型，介绍了支持向量机的模型原理，并讲述了支持向量机的训练和识别的过程。在对信号进行特征
3、的提取后，得到的特征信号来给 SVM 训练和识别。 经过以上操作，得到的结果是：在小样本条件下支持向量机具有满意的学习能力和较高的识别率。 以上的研究成果对刀具磨损的识别提供了理论上的依据，也对刀具的 研究和刀具加工方法的改进有很大的参考价值。 关键词 ： 插铣；刀具磨损；支持向量机；状态识别 Abstract II Design of Tool State Recognition System Based on SVM Abstract In the process of cutting the workpiece, the tool will cut the workpiece cease
4、lessly resulting in the surface of the tool inevitably being worn. This paper mainly studied relationship between the degree of wear of the tool and the signal of cutting process , and then process the signal, according to the signal we can achieve the judgment of the tool wear. In the processing of
5、 the tool, taking into account the actual situation of production, milling cutter is used in this paper. Compared with other methods milling cutter have many advantages, so it is widely used in industry. In this paper, the tool wear detection technology is studied deeply. And suitable machine ,tools
6、, and workpiece are selected to finish testn. By analysing the signals of the cutting process and their characteristics and the signasl that we can get, the vibration signals and cutting force signals are decided, and then signal is collected during the cutting process by the sensor. But the signals
7、 do not directly reflect the information of the tool when the signals are got for the first time, so the extraction of the characteristic signal is needed, the characteristic signal can effectively reflects the wear state of the tool, then characteristic signal can be used as the input of the system
8、 to achieve the detection of tool wear degree. In this paper, the support vector machine is selected as the model of tool wear recognition. And the principle of support vector machine is introduced, besides the process of training and recognition of support vector machine is described. After the cha
9、racteristics of the signal extracted, the characteristics of the signal are used for training and recognition of the SVM. The results show that the support vector machine has satisfactory learning ability and high recognition rate under the condition of small sample. The above research results provi
10、de a theoretical basis for the identification of tool wear, and they also have great reference value for the research of tool and the improvement of tool processing method. Key words: milling cutter； tool wear； support vector machine； state recognition 目录 III 目录 摘要 .I Abstrac. II 第一章 绪论 . 1 1.1 刀具磨损
11、检测现状 . 1 1.2 刀具状态检测的重要性 . 1 1.3 刀具磨损检测的发展趋势 . 2 1.4SVM 的介绍 . 2 第二章 总体方案 . 4 2.1 总体方案概述 . 4 2.2 刀具磨损监测所用方法 . 4 2.2.1 直接法 . 4 2.2.2 间接法 . 5 2.3 系统总方案简图 . 6 2.4 系统各组成部分 . 6 2.4.1 试验装置 . 6 2.4.2 刀具切割参数 . 7 2.4.3 采集系统 . 7 第三章 试验研究与数据处理 . 8 3.1 试验方案 . 8 3.2 刀具磨损分析 . 8 3.3 信号分析及特征提取 . 9 3.3.1 切削力信号 . 10 3.
12、3.2 振动信号 . 13 3.3.3 信号特征的归一化处理 . 14 第四章 SVM 模型及其原理 . 16 4.1 SVM 的分类算法 . 16 4.2 实验结果及分析 . 19 第五章 结论与展望 . 20 5.1 总结 . 20 5.2 展望 . 20 致谢 . 22 参考文献 . 23 绪论 1 第一章 绪论 1.1 刀具磨损检测现状 在工业上刀具的应用非常广泛，且刀具工作的效率很多方面都影响着工作加工的进程。如在工业切削加工过程中，刀具的使用期限是一个很重要的参数，其很大程度上影响了刀具需求的计划制定、生产效率、刀具的成本核算和加工成本。由于刀具使用期限的评价很大程度上依赖于其磨损
13、度与磨钝标准的建立，所以对刀具使用期限的预测归根结底是对其磨损的预测。 众多学者在 20 世纪初提出刀具磨损状态的分析，其在研究的思想上力图去、寻找某一阙值来作为状态的识别依据，但很多情况下刀具磨损度具有复杂性、不确定性和随机性，使得阙值设置困难，因而不能适应工 作的条件多变的场合，故其进展不大。几十年以来，国内外研究人员都致力于此方面的研究，但一般偏重与算法的研究。例如采用从理论上分析刀具所受力的变化来判断刀具磨损状态，而有的采用时序分析的方法来对刀具进行检测等，以上方法都是主要从理论上来探讨，考虑到实际加工中变化的条件，故大多数都难于应用到实践。所以对刀具磨损的研究在当代还是有具有很重大的
14、意义 1。 从国外的研究状况来看，刀具识别的最初就是源于国外研究，其发展时间较国内来说也相对较长，内容方面也相对较深，技术也相对成熟，但还是有进一步研究的必要。 Chen2对刀具铣削中的振动信号做了傅里叶变换，然后对齿频处幅值和二倍齿频处的幅值之比设置了阈值来当作判别铣刀破损的条件 3。 从国内从近况来看，刀具识别的研究还有很大的发展空间，以后的研究也将会朝着更深更广的领域开展，因此也产生了多种算法的需要要求研究人员具有广泛而又扎实的基础，需要具有应对多种现象的能力。近年来有以下成就：北京航空航天大学研究者将插铣方法应用在涡轮的叶盘粗加工之中，使得加工中变形变小，提高了切削效率 4。西安科技大
15、学成功把插铣应用到宽深流道、大直径的二元叶轮的数控加工中，并用软件来实现了插铣编 程 5。刘晓明等学者研究了针对不同的粗加工和精加工的刀具破损检测技术，针对单一监控方法适应性有限容易出现误报，采用基于声发射、切削力和功率的多特征参数综合的刀具破损检测技术 6。 1.2 刀具状态检测的重要性 （ 1）及早识别已损的刀具，加快工作进展 在工业的加工上，工作各个部门彼此相连，工作信息时时刻刻都在更新着，绪论 2 以保证工作的效率。若在一部门内，某刀具磨损已达到极限而没被及时检测出，则其会降低工作效率，导致其他部门与自己运作不顺，进而导致整个生产链的效率降低，降低了经济效益且成品不容易达标。 （ 2）
16、剔除已损的刀具，避免系统的受到损害 在刀具加工工件的过程中，若是刀具磨损达到一定程度以至于不能正常工作而没有及时换掉的话，其在加工过程中可能发生较强的振动甚至发生蹦刃，此时会影响吧到整个工作系统的运作和操作人员的人身安全造成严重的损害。 1.3 刀具磨损检测的发展趋势 从刀具磨损识别的提出至今已有 80 多年的历史了，从一开始的摸索研究到现在的逐渐成熟。现在已经可以由多种方法达到识别的目的，如：支持向量机（ SVM） ，人工神经网络 （ ANN），隐马尔科夫模型 （ HMM） 等。经过大量的工作也取得了许多进展，如在检测 方法的监测参数、信号分析与处理等领域取得了一些成果。部分监测系统在美国、
17、日本登国普遍运用且占世界领先地位。国内也有很多大学或研究所在此进行了研究，也取得了相当的进展，并有部分产品上市，但多数还处于实验阶段，未能达到批量效率生产 7。 其中关于支持向量机在刀具磨损上面的应用，已从到处的二分类到现在的多分类，达到了很大的进步，但还有继续研究的必要。比如，现在好多的研究都只是偏向于理论的研究，并不能用于实践，能用于实践且识别率高的检测系统比较少，故还得在应用于实际这方面进行更加深刻的研究。 从现在的发展趋势来看 ，主要还是让理论应用于实践，还有加快训练算法使之迅速做出识别，还有简化算法结构，减少检测阶段运算量等方向发展。同时目前刀具磨损检测的精度与输入维数存在着关系，一
18、般输入维数越多得到的训练结构与模型越准确，但同时的工作量也越大，因此不方便，现在越来越多的学者在方便与精度的研究中找到更便捷准确的方法，这也是现在发展展望 8。 1.4SVM 的介绍 支持向量机是由国外学者 Vapnik 提出的用于分类和回归问题的统计学习理论。其最初目的是实现对数据的二分类，其思想主要可以概括为以下两点： （ 1）对于线性可分的情况，根据 其输入与标签找出让其边际的大的超平面，达到实现分类的目的。但现实中存在很多的不可分情况，此时，则需要用到非线性映射，来将之前低维空间线性不可分的输入样本变作高维空间可分的输入，于是使得高维空间采用的算法对样本的非线性特征进行分析 9。 （
19、2）其次 SVM 是基于结构风险最小化理论，在其特征空间中找出最优分割绪论 3 超平面，使之学习机达到全局最优化，而且在整个的样本空间期望风险可以以某个概率不小于某个值。 SVM 作为曾经最优秀的算法，其应用非常广泛，在模式识别、概率密度函数估计、回归估计等方面都有应用。在模式识别方面， 其对于手写的数字识别、人脸图像识别、文章分类、语音识别等问题，算法在精度上已经与传统算法不想上下甚至超过了一般传统的算法。同时 SVM 是一种理论坚实的小样本学习方法，计算过程中一般不涉及概率测度及大数定理，所以它与现有的统计方法不同。于本质上看，它成功避开了归纳到演绎的一般过程，实现了从样本到预报样本的高效
20、“转导推理”，从而大大简化了分类和回归问题。 SVM 的最终决策函数是由占少数部分的支持向量来确定的，于是其计算的复杂程度取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数，从某种意义上来说其避免了“维数灾难”。少数支持向量来决定最终结果，这不但能帮助我们抓住样本的关键、减少大量的冗余样本，而且该方法不仅算法简单，而且具有很好的鲁棒性 10。此鲁棒性主要体现在以下几个方面： （ 1）增加或删除非支持向量对模型的建立没有影响。 （ 2）支持向量样本集本身具有一定的鲁棒性。 （ 3）在某些成功的应用中， SVM 方法对核的选取不敏感。总体方案 4 第二章 总体方案 2.1 总体方案概述 刀具磨损识别系统是
21、基于 SVM 算法的系统，此系统分为硬件和软件部分。硬件部分包括工件、机床、信息收集传感器等，软件的开发可以基于 MATLAB、PYTHON 等软件完成，本文采用的是 MATLAB。 首先作为一个系统，它必须得有输入，考虑到现有条件和所采集到的信号能反映刀具信息的准确程度，系统以切削力信号和振动信号作为输入信号，经传感器采集到信号后，再经过信号放大，此时得数据往往不能直接由于系统得识别或是不能搭建成所需要的 SVM 结构，所以需要进一步处理即提取特征值，组成要输入刀系统的特征向量。当组成特征向量后输入到系统后并给每一个点一个标签， 根据此标签与支持向量机算法找出使得边际最大的超平面。此平面上下
22、就是不同的分类，达到识别的目的 11。 2.2 刀具磨损监测所用方法 刀具磨损识别的提出至今已有 80 多年的历史，众多学者在此方面进行了很多工作，研究出很多检测方法，以下是常用的检测刀具的方法 15,16： 表 2-1 刀具磨损监测方法汇总 传感方法 应用场合 特点 直接法 接触法 车削加工 会受到切削和温度的影响 光线图像法 各类型种加工 成本高、分辨率高、实用化困难 发射线法 各类型种加工 对人身体有害，已经停止实用 间接法 切削力 车、钻、铣等 灵敏度高、工作较稳定、费用高 功率、电源 车、钻、铣等 灵敏度较低、成本低、响应慢 振动 车、钻、铣等 一般不单独使用，受环境影响较大 声发射
23、 各种类型加工 灵敏度高，应用较多 超声波 车、铣 现在还处于研究阶段，受振动的影响 2.2.1 直接法 直接监测法是来检查刀具与磨损相关的参数来直接地反应刀具的磨损状况。直接监测法的主要方法有：接触法、图像法、电阻法、放射性技术法等。从生产实际来看，直接监测法在切割条件下采集信号比较困难，难以在线检测，所以在用直接检测法时只能在刀具停止加工时候测量，所以此方法有两个明显缺点： 总体方案 5 （ 1） 检测时要求停机时检测，会耽搁生产的进度； （ 2） 此方法不能监测到工作过程中刀具突然的损坏，因此其在生产上的应用收到了一定的限制，应用前景相对来说不大 17， 所以研究的重点落在间接法上。 2
24、.2.2 间接法 在实际应用中，间接监测法是检测刀具 磨损、破损等各种磨损参数的重要方法，如检测切削力、振动信号、电功率、声发射等都是检测磨损与损坏的依据。从原理上，间接法可以避开直接检测法的多个缺点，间接检测法能在刀具的加工过程中检测，而并不影响刀具对工件的正常工作，真正意义上实现在线刀具磨损检测，大多能及时发现刀具的磨损，并在其达到极限是更换刀具。该检测技术的关键是在各种参数的提取中删除无用干扰。 （ 1） 切削力信号 大量研究实验表明，在切削过程中，切削力的大小与切割刀具的磨损存在密切联系，切削过程中的每个细小变化总能够由切削力体现出来。最为显著的是随着刀具 磨损的积累，其切削过程中的切
25、削力会随之增大，这种变化在进给中会更加的明显。当加工过程中刀具磨损加剧时，构成切削力到的静态和动态分量会有变化，低频和高频分量也会有较为明显的变化。这是现在国际应用得最多得一项方法 18。此方法具有以下优点：在众多信号中，切削力信号得采集相对容易，精度高，响应速度较快，于是其能够在实时进行检测；操作时可以将测力器安装在机床的某个部分上，这样做可以让其受外界的影响较低。 2） 声发射信号 声发射 （ AE） 是指在应力作用于金属后其内部发生晶格位错、断裂或者裂纹扩展时发出的一类高频率的应力 波（通常最低为 100kHz，最高为 1000kHz）的脉冲信号。应用此方法有以下优点，受到环境的影响较轻
26、，工作稳定，同时当切割条件变化时，其变动不大，成功跳过了加工过程中振动音频噪音强烈的低频段，测量较为稳定 19。因为声发射信号可以直接地反映出加工工件的内部晶格的变化，故此方法可以对刀具磨损的程度做到一定的预测作用，是现在较为常用切前景非常可观的一种刀具磨损检测方法。 （ 3） 切削振动信号 当前研究阶段中，振动信号是公认的来监测刀具磨损比较优秀的信号，其特点是它与工件加工过程中系统的动态特性有密切的关系，作 为监测信号其具有较高的敏感度，一般选择采用加速度信号的时域幅值等来作为判断指标，其物理意义可视为切削过程中的振动位移。此方法因具有信号稳定易采集，信号处理规范，采集信号的传感器安装便捷等
27、优点，其采用率较高，但一般不单独使用，因除去振动信号与刀具的磨损相关外，振动信号还与整个系统相关紧密，容易被加工过总体方案 6 程影响 20。 （ 4） 检测功率与电流信号 加工过程中，当刀具磨损达到阙值时，切削力会骤变如陡然增大，导致切削功率相应地改变。因此能够利用此点，来测量主轴进给功率来监测刀具状态的磨损，这种方法具有以下优点，功 率传感器的测量过程与安装对加工过程的影响不大，切操作方便。所以，现阶段此方法在加工设备上应用较多。 综合分析各以上检测信号的特点，以及试验条件要求，采用振动信号和切削力信号作为刀具磨损的监测信号。 2.3 系统总方案简图 图 2-1 刀具磨损监测系统图 2.4 系统各组成部分 2.4.1 试验装置 本次所用的实验机床是由北京第一机床厂生产的数控铣床，其应用非常广泛，其主要技术指标如表 2-1 所示： 表 2-2 机床的主要性能指标 型号 主轴最大转速 （ r/min） 最大力矩 （ N m） 承载能力 （ kg） 工作台尺寸 （ mm） Xka715/1f 6000 220 4500 900 520 550 考虑到加工进行的顺利，本次实验选用的工件材料是 45 钢，其工件尺寸及其组分如表 2-3 所示：
