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2010年4月 机床与液压 Apr.2010
第38卷 第 7期 MACHINE T0OL HYDRAULICS Vo1.38No.7
DOI:10.3969/j.issn.1001—3881.2010.07.010
基于 HSMM的数控机床状态识别方法的研究
黄强,张晓,丁志华
(九江学院,江西九江 332005)
摘要:快速准确识别数控机床的运行状态对保证加工精度、增加运行稳定性具有重要意义。以数控机床主轴轴承磨损
状态为研究对象 ,建立其隐式半马尔科夫模型 (HSMM),并结合小波降噪及变尺度特征提取方法实现对设备运行状态的有
效识别。实验及仿真结果表明:HSMM模型经过90组训练样本训练后 ,再利用 120组轴承磨损测试样本进行验证,正确识
别率达到96.7%,完全满足工程需要。
关键词:数控机床;状态识别;隐式半马尔科夫模型
中图分类号:TF277 文献标识码:A 文章编号:1001—3881I2010)7—033—2
ApplicationofHiddenSemi-MarkovModelonNC Machine’SStateRecognition
HUANGQiang.ZHANGXiao.DINGZhihua
(JiujiangUniversity,JiujiangJiangxi332005,China)
Abstract:Itissignificanttorecong izetherunning—statesofNCmachinesforensuringthemachiningaccuracyandurnningstabili-
ty.Combiningwiththewaveletdenoiseandcharacterextractionwithvaryingscales,thehiddensemi-markoymodel(HSMM)was
builtwiththeexampleofheadstockbeatingsabrasiontorecongizetherunning—stateseffectively.Theexperimentalandsimulationre—
suitsindicatethattheveracityofidentificationis96.7% validatedby120testsamplesaftertrainingtheHSMM with90trainingsam-
pies. Itissatisfiedthedemnadoftheengineeringdomain.
Keywords:NCmachine;Staterecognition;Hiddensemi—malkovmodel
数控机床是一种高精度 、高效率、能保证加工质 主轴轴承的径向位置。
量、解决工艺难题的生产设备。在得到广泛应用的同 选用INV306U型多通道信号采集仪测取信号,
时,对数控设备提出了更高的要求,尤其是设备运行 传感器选择涡流式传感器,设置了正常状态、轻微磨
的稳定性和可靠性。因此,快速识别出数控机床的运 损和严重磨损3个不同的运行状态,分别测取各状态
行状态显得尤为重要 。作者将隐式半马尔科夫模型 下的振动速度与加速度信号,采样频率为 16kHz。为
应用于数控机床的状态识别中,结合小波降噪及变尺 有效对 比并识别各工况的振动信号,实验均在空载情
度小波包特征提取方法,完成了对数控机床状态的多 况下进行 ,数控机床主轴转速为 1500r/min。
级判定,以便于及时掌握其运行状况,并在合理时间 2 隐式半马尔科夫模型的状态识别过程
采取合理措施对其进行维护。 信号预处理 特征提取 状态识别
1 试验研究
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