基于模糊聚类的铣削刀具磨损状态识别研究_图文

1、 第 期 徐 创 文 ， ： 于 模 糊 聚类 的铣 削 刀 具磨 损 状 态 识 别 研 究 等 基 类 结果 差异较 大 （ 实例 采 用 绝 对值 减 数 法计 算 元 素 之间 的相 似性 聚类 效 果 较 好 ） 自 回归 系数 的 阶 ； 数（ 特征 向量 样 本 选 取 模 型 参 数 个数 ）选 取 不 唯一 也会 影 响聚类 分析结 果 ； 置信 水平 的取值 范 围 不 同 ， 别结 果 有 较 大 的差 异 ； 刀 具 磨损 运 行状 识 态 在初期 阶段识 别 准确 率较 低 ， 同时 具 有较 大 的奇 异性 ， 导致 的 聚类结果 常为 同一类 。 总之 ， 于 时

2、 间序 列 分 析与 模糊 聚类 的铣 削刀 基 具磨 损状态 识别 监测 方法 因受 到 以上诸 多 因素 的影 响 ， 为铣 削刀具 磨 损 状 态模 式 识 别 方法 之 一在 初 作 期 阶段 识别 率 以及刀具 磨损 状 态全程监 测 的稳定 性 方面还存 在应 用 的局 限 性 。 个 问题 有 待 于进 一 步 这 探 索 寻找其 它的模 式 识 别 以其 解 决 该类 问题 ， 如 诸 分形维 数 以及 小波 包频 段能 量方 法都有 望用于铣 削 加 工过程 中 的刀具磨 损状 态监 测 。 参 考 文 献 结 论 从 聚类分 析 结果 统计 数 据 可见 ， 刀具 振 动加

3、 速 度信号 与刀具 的磨损 状 态具 有 密 切 的关 系 。 节 提 本 出 的基 于时间序 列分析 与模糊 聚类 的铣 削刀具磨 损 状 态识 别监测 方法具 有如 下 优点 ： 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 ； 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 方法基 本能 够识 别铣 削刀具 磨损 运 行状态 ； 选 取刀具 不 同磨 损 阶段 的多组 典 型刀 具 振动加 速度信

4、 号作 为时 间 序 列分 析 原 始 数据 ， 置信 水平 一 （ ）时所 得 到的刀具磨 损 运行 ， ， （ ）： ， ： ， ， ）： （ 状态 的识 别结果最 为准 确 ； 聚类 分析 方法 本 身不 是充分成 熟 的 ， 类 的 稳 健 性 （ 分 ）较 差 是 羊拯 民 。张 成 宝时 序 分 析 在 汽 车 变 速 箱 齿 轮 故 障 诊 断 中 的 应 其最突 出的一个 问题 。 但在 实际运 用 中 ， 如果 采用合 适 的规格 化方法 ， 选取 适 当 的相 似 系数 得 到合 理 的 模 糊相似 矩阵 ， 能得 到较 为满意 的分析 结果 。 就 时 间序列分 析与模 糊聚类 的铣 削刀 具磨损 状态 识别监测 方法还存 在 以下几 个 问题 ： 采用 不 同 的 用农 业机械学报 ， ， （） ： 徐 创 文 ，陈 花玲 于 时 序 分 析 与 模 糊 聚 类 的 铣 削 刀 具 磨 损 状 基 态识别 刀机械强度 。 （ ） 。 ： 唐启义 ， 明光 冯 实用统计分析及其 数据处理系统 北 京 ： 学出版社 ， 科 贾 鹏 ， 洪 钱 于 奇 异值 分 解