基于模糊聚类的铣削刀具磨损状态识别研究.pdf

第26卷第2期应用力学学报Vo1．26No．2
2009年6月CHINESEJOURNALOFAPPLIEDMECHANICSJun．2009

文章编号：1000—4939(2009)02—0218-06

基于模糊聚类的铣削刀具磨损状态识别研究

徐创文王永罗文翠
(兰州工业高等专科学校730050兰州)

摘要：依据刀具磨损主轴振动加速度信号所建立的自回归模型，提取了12个反映刀具磨损状态的
特征参数，提出用模糊聚类模式识别铣削刀具磨损状态。试验结果表明：建立的刀具振动加速度时
间序列信号自回归模型所提取的模型参数估计特征量，含有丰富的刀具磨损运行状态信息。在此
基础上，利用模糊聚类分析相似尺度来衡量事物之间的亲疏程度，并以此来实现分类。研究结果表
明：基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的刀具磨损状态识别方法，能有效识别铣削刀具磨损
运行状态，选取置信水平一(0．65t0．79)时所得到的刀具磨损运行状态的识别结果更为准确；采
用不同的相似系数计算方法所求得的模糊相似矩阵、自回归系数的阶数、置信水平的取值范围不
同，识别正确率有所不同。
关键词：模糊聚类；磨损；识别
中图分类号：TH165文献标识码：A
出最佳的进给速度，当刀具磨损到一定程度时提醒
1引言操作者更换刀具。刀具磨损状态与刀具磨损量的监
测实际上是刀具磨损问题的两个方面，二者具有互
随着数字控制NC(NumericalContro1)和柔性补性，本文重点研究刀具磨损状态的识别。
制造系统FMS(FlexibleManufacturingSystem)等由于近几年出现了许多模式识别的新方法，本
自动化制造装备的发展，刀具磨损监测成为实现加文力图将模糊聚类模式识别方法引入到刀具磨损状
工过程自动化的一项关键技术。在柔性制造系统变态识别中，探讨其可行性，然后分析研究该方法的优
化的切削条件下实现对刀具磨损进行有效监控的研缺点，最后给出结论性建议。
究目标，成为涉及面广、难度较大的理论与技术研究
课题]。2模糊聚类分析的基本原理
刀具磨损监测一般从两个方面去着手研究：一
方面研究刀具磨损状态，目的是使用户了解刀具磨时间序列分析(TimeSeriesAnalysis)是对有
损状况，当刀具发生非正常的磨损或破损时及时更序的随机数据进行统计学意义上的处理和分析研究
换刀具；另一方面研究刀具磨损量，要求监测系统能的一种数学方法。它首先由观测数据拟合一个时序
及时识别出当前刀具磨损量的大小，从而为刀具半模型，然后对该模型进行分析研究，从而得出观测数
径补偿提供依据。与此同时，随着刀具的磨损，自适据的统计特性及产生这一观测数据的系统特性。既
应控制系统能够实时的根据刀具磨损量，自动计算然实测时间序列反映了系统工作的动态过程，它必

*基金项目：甘肃省自然科学基金(3ZSO51一A25—047)来稿日期：2008—06—09修回日期：2009—03—10
第一作者简介：徐创文，男，1963年生，兰州工业高等专科学校机械工程系，教授；研究方向——刀具磨损监测。E-mail：xuchuangwen@
126．corn
第2期徐创文，等：基于模糊聚类的铣削刀具磨损状态识别研究

然蕴含着系统的行为特征和系统本身固有的特性。表示z与z完全等同。建立模糊相似矩阵的方法
建立时序参数模型的根本目的，就是把这些系统的有：相关系数法、最大最小法、算术平均最小法、几何
行为特征和系统本身固有的特性很好地表达出平均最小法、绝对值减数法、欧氏距离等]。本节采
来]。用绝对值减数法计算元素之间的相似性。
时间序列模型虽然包含了系统本身固有的特性，对于个分类对象的全域X一{X，x，⋯，
但还不能据此直接判别出刀具的磨损状态。因此，本X)，经相似计算可以得到”×维的对角线元素
文在其基础上引入模糊聚类分析方法进行判别。为1的对称矩阵
聚类分析是近十几年发展很迅速的一种新的数1

学方法，它的基本任务就是将所考察的对象进行合r2】l
R：=(2)
理地分类。由”个特征参数组成的特征向量相当于

维特征空间上的一个点，同类模式点具有聚类性，rnlr2⋯1
不同状态的模式点有各自的聚类域和聚类中心。刀式(2)为模糊相似矩阵，它反映个分类对象
具磨损状态监测的任务就是进行模式识别。因此，的全域X一{X，X。，⋯，X}的模糊相似关系。
本文尝试将模糊聚类分析数学方法引入到刀具磨损2．3模糊等价矩阵的求取
状态识别中，利用监测对象和不同状态模式之间的用前述方法建立起来的相似关系R，一般只满足
特征距离等指标进行刀具磨损状态识别。反射性和对称性，不满足传递性，因而还不是模糊等
2．1样本参数变换处理价关系嘲。为此，需要将尺改造成模糊等价矩阵R后
对原始数据进行变换处理是由于不同指标(变得到聚类，即在适当的阈值上