基于VMD能量权重法与BWO-SVM的铣刀磨损状态监测

作者：赵小惠,杨文彬,胡胜,等 日期：2023-02-15/span> 浏览：503 查看PDF文档

摘要:针对铣刀磨损状态监测中信号噪声大、监测效率低等问题,提出了一种基于能量权重法的变分模态分解(VMD)与黑寡妇(BWO)-支持向量机(SVM)的铣刀磨损状态监测方法。首先,运用VMD将铣削时产生的振动信号分解成若干固有模态函数(IMF)分量,并通过能量加权合成峭度指标自适应提取出了包含磨损状态特征的IMF分量,并进行了信号重构,对重构信号进行了特征提取;然后,利用BWO算法优化SVM的参数,构建了BWO-SVM铣刀磨损状态监测模型;最后,为了验证上述方法的有效性,以某公司真实加工现场的PHM Society 2010铣刀全寿命周期的振动数据进行了实验,并且又通过实际的工程案例对此进行了验证。研究结果表明:通过所提方法自适应提取有效分量并进行信号重构后,降噪效果明显,并通过与遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化的SVM相比,经过BWO优化的SVM的训练时间缩短至25.142s,同时监测精度达到97.246%;采用该方法对铣刀磨损状态进行监测,能够获得更快的识别速度与更高的准确性,提高了铣刀磨损状态监测的效率。

关键词:机械摩擦与磨损;变分模态分解;黑寡妇支持向量机;固有模态函数分量;能量加权合成峭度;磨损状态监测模型

中图分类号:TH117.1;TG714文献标识码:A文章编号:1001-4551(2022)12-1762-08

本文引用格式:

赵小惠,杨文彬,胡胜,等.基于VMD能量权重法与BWO-SVM的铣刀磨损状态监测［J］.机电工程,2022,39(12):1762-1768,1783.

ZHAO Xiao-hui, YANG Wen-bin, HU Sheng, et al. Milling cutter wear monitoring based on VMD energy weighting method and BWO-SVM［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2022,39(12):1762-1768,1783.