[发明专利]一种小样本下刀具磨损状态监测方法

权利要求书

1.一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)进行机械加工实验，使用三向加速度计采集多种刀具状态下工件在三个方向上的振动信号X，获得实验样本；

(2)对采集到的各通道振动信号X进行扩维，先计算振动信号X的自相关系数R_h，找出自相关系数最小对应的滞后数作为重构的延迟时间t；再用虚假最近邻点法计算出嵌入维数m，进而将各通道一维振动信号X扩展为m维矩阵X’＝(X₁,X₂,......,X_m)^T；

(3)计算每个扩维后的信号中各列向量之间的欧式距离，对各个通道的振动信号数据进行编码生成灰度距离图；

(4)将每个通道的灰度距离图叠加，生成彩色距离图；

(5)将聚合后的彩色距离图输入到嵌入网络中，嵌入网络模块中的卷积层对输入的彩色距离图像进行卷积使其变成一个深度更大的矩阵，再使用嵌入网络模块中的池化层减小图像的尺寸，然后嵌入网络模块中的LeakyReLU激活函数和批处理归一化提升训练的收敛速度，最后进入全连接层进行分类训练，实现对刀具状态监测。

2.根据权利要求1所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，还包括步骤(6)定期周期性在线采集机械加工过程中的振动信号，根据步骤(1)至步骤(5)刀具状态进行分类识别。

3.根据权利要求2所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，步骤(1)中利用信号数据采集分析仪和加速度计采集机械加工过程中的振动信号X。

4.根据权利要求3所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，步骤(1)中使用三向加速度计采集5种刀具状态下工件在三个方向上的振动时域信号。

5.根据权利要求4所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述刀具状态根据磨损面积分为：初始磨损、轻微磨损、稳定磨损、剧烈磨损、失效。

6.根据权利要求5所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，步骤(2)中，延迟时间t：

7.根据权利要求6所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，步骤(2)中，m维矩阵X’＝(X₁,X₂,......,X_m)^T：

X₁＝{x₁,x_1+t,…,x_1+(m-1)t}

X₂＝{x₂,x_2+t,…,x_2+(m-1)t}

......

X_m＝{x_m,x_m+t,…,x_m+(m-1)t}。

8.根据权利要求7所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，步骤(3)中，采用欧氏距离定义X’中各列向量之间的距离：d_i,j＝||x'(i)-x'(j)||，x’(i)表示X’第i列。

9.根据权利要求8所述的一种小样本下刀具磨损状态监测方法，其特征在于，步骤(4)中将每个通道的灰度距离图叠加，生成彩色距离图。