[发明专利]一种多传感器信息融合的砂带磨损检测方法

权利要求书

1.一种多传感器信息融合的砂带磨损检测方法，其特征在于具体步骤如下：

步骤一：首先，通过以下公式定义砂带磨损因数k_t：

其中，C_a为砂带初始磨损常数，h为去除深度，F_n为法向力，V_r为砂带与工件相对速度；将全新砂带磨损因数设定为k_t＝1，由全新砂带初次驻留磨削的去除深度h标定砂带初始磨损常数C_a；

然后，搭建磨削平台，设置多组磨削用量并采集各类传感器信号；

步骤二：对步骤一采集到的原始传感器信号进行初步处理，得到零点对齐的信号；

步骤三：对步骤二初步处理后的信号进行裁剪处理，得到深度卷积神经网络训练所需的训练集和测试集；

步骤四：采用多个卷积神经网络模型配合的磨损状态识别方法，训练步骤三的训练集和测试集得到深度卷积神经网络模型，用以判断采用的磨削用量；再训练针对各个磨削用量的深度卷积神经网络模型，用以判断砂带的磨损程度；

步骤五：获取实际磨削中砂带磨损传感器信号，信号输入磨削用量识别的卷积神经网络模型中判断所用的磨削用量编号，调用相应的的深度卷积神经网络模型判断该信号对应的砂带磨损状态并输出砂带使用时间、剩余寿命和磨损因数。

2.根据权利要求1所述多传感器信息融合的砂带磨损检测方法，其特征在于：所述步骤一中利用力传感器、振动传感器和声音传感器来采集工件磨削过程中与砂带磨损密切相关的各类传感器信号，分别为力信号、振动信号和声音信号；在每组磨削用量下，一个砂带磨损因数对应该段磨削时间采集到的一组原始传感器信号。

3.根据权利要求1所述多传感器信息融合的砂带磨损检测方法，其特征在于：所述步骤二初步处理方法为：

(1)从步骤一所采集的原始信号中截取出磨削段信号；所述原始信号包括磨削段和怠速非磨削段；

(2)对截取出的磨削段信号进行低通滤波，减小噪声对信号的干扰；

(3)对信号的零点进行标定，实现零点对齐，减少由于信号传播介质带来的延时误差。

4.根据权利要求1所述多传感器信息融合的砂带磨损检测方法，其特征在于：所述步骤三中，将每个信号裁剪为若干个小信号，随机划分入训练集和测试集，其中训练集占总数据集的80％，测试集占20％。

5.根据权利要求1所述多传感器信息融合的砂带磨损检测方法，其特征在于：所述步骤四中，多个卷积神经网络模型是指两个卷积神经网络模型，分别为用于对输入信号做作16种磨削用量判断的卷积神经网络模型和用于对14种磨损状态判断的卷积神经网络模型。