岳　泰　李郝林　遲玉倫

上海理工大學(xué),上海,200093

基于SMO-SVM的單點金剛筆鈍化監(jiān)測

岳泰李郝林遲玉倫

上海理工大學(xué),上海,200093

針對單點金剛筆在砂輪修整過程中易于鈍化且難以檢測的問題,使用支持向量機建立智能模型。為了得到建立模型所需的樣本庫,使用小波包分析等方法在線提取修整時聲發(fā)射信號中的特征信息,并引入鈍化平臺直徑定義鈍化臨界值。模型本身選用基于串行優(yōu)化算法的支持向量分類機,使用交叉驗證法搭配遺傳算法以達(dá)到優(yōu)化模型參數(shù)的目的。實驗結(jié)果表明,該模型在分類精度和計算時間上均優(yōu)于一般的智能模型,可以有效地監(jiān)測金剛筆的鈍化。

單點金剛筆;支持向量分類機;聲發(fā)射信號;串行優(yōu)化算法;鈍化平臺直徑

0　引言

一直以來,磨削都是精密加工的主要實現(xiàn)方法。砂輪作為磨削加工的主角，其表面形貌直接決定著被加工工件的質(zhì)量[1]。單點金剛筆是應(yīng)用最為廣泛的砂輪修整工具之一,它具有原理簡單、易于操作和成本低廉的優(yōu)點，但也常常因為自身的鈍化而影響砂輪修整的質(zhì)量。

判斷金剛筆是否鈍化的傳統(tǒng)方法是離線的直接測量法,這種方法需要額外的人工操作以及停機拆裝,過程繁瑣且可靠性差[2];在線的光學(xué)監(jiān)測法[3]可靠性好且原理簡單,但卻因為其光學(xué)系統(tǒng)的本身限制而不適合用于砂輪修整的惡劣環(huán)境中;利用聲發(fā)射信號反映金剛筆的鈍化信息，依靠類似于專家系統(tǒng)的模型實現(xiàn)對金剛筆鈍化的智能判斷，具有成本低、效率高的優(yōu)點,受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[2，4]。對比相關(guān)文獻(xiàn)使用的監(jiān)測方法發(fā)現(xiàn),一般的統(tǒng)計過程法或?qū)嶒灮貧w法對訓(xùn)練樣本本身分類較準(zhǔn)確,對未知樣本則誤差較大[4-5];文獻(xiàn)[6]中的隱馬爾科夫模型法分類準(zhǔn)確率較高，但模型較為復(fù)雜且魯棒性差；文獻(xiàn)[7]應(yīng)用的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型易于構(gòu)造和使用，但分類精度相對較低；文獻(xiàn)[2]中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理狀態(tài)監(jiān)測的非線性問題時效果較好,但由于其算法本身研究的是樣本數(shù)趨于無窮大時的漸進(jìn)理論,在處理樣本數(shù)有限的實際問題時,存在分類精度差、易陷于局部最優(yōu)等諸多問題。因此，分類方法的選擇歸結(jié)為尋找一種模型參數(shù)簡單、分類準(zhǔn)確率高、運算簡潔且適合小樣本的模式識別模型。

相比其他的智能模型,支持向量機[8](support vector machines,SVM)有著樣本需求量少、模型參數(shù)簡單、全局尋優(yōu)求解等優(yōu)勢，但也存在著樣本較多、訓(xùn)練時間長且模型參數(shù)難以選擇等缺點。針對此問題,本文選擇串行優(yōu)化算法(sequential minimal optimization,SMO)來簡化支持向量機訓(xùn)練中的二次規(guī)劃問題,并將其應(yīng)用于金剛筆的鈍化監(jiān)測。在模型輸入樣本的提取中，通過能夠?qū)崟r反映細(xì)微變化的聲發(fā)射信號表征金剛筆狀態(tài)，并使用濾波分段及小波包分析等方法提取特征信息。對于模型的輸出部分，通過掃描電子顯微鏡觀察金剛筆的形貌特征，并引入鈍化平臺等相關(guān)理論對金剛筆的鈍化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行量化的評價。最后，將訓(xùn)練好的模型分別與標(biāo)準(zhǔn)支持向量機、最小二乘支持向量機以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比。

1　單點金剛筆鈍化監(jiān)測模型的總體結(jié)構(gòu)和流程

1.1硬件系統(tǒng)

硬件系統(tǒng)由砂輪修整、聲發(fā)射信號采集以及金剛筆測量三部分組成。砂輪修整基于STUDER K-C33精密外圓磨床,使用L1102型金剛筆修整粒度為60目的平形鉻剛玉砂輪(400 mm×50 mm×203 mm);在AE信號采集方面,選擇AE傳感器以及高速數(shù)據(jù)采集卡,配以計算機和輔助器件；金剛筆的測量則通過3D輪廓儀以及掃描電子顯微鏡實現(xiàn)。

圖1　砂輪修整實驗臺

圖1所示為金剛筆修整砂輪的實驗現(xiàn)場,在整個過程中，選用相同的修整工藝以保證結(jié)果的準(zhǔn)確性(表1)?？紤]到金剛筆的修整深度對后文中的鈍化判別和特征選擇有較大影響，選取多個修整深度以增加實驗的泛化性能。AE傳感器依靠磁力固定在工作臺上，距離修整區(qū)域100 mm。采集卡的采樣頻率設(shè)置為1 MHz，從而避免高頻電氣噪聲，并盡可能多地采集有用的信號頻段。此外，傳感器和金剛筆的安裝位置都被嚴(yán)格固定，以保證信號的穩(wěn)定和實驗的可靠性。

表1　修整工藝參數(shù)

1.2軟件系統(tǒng)

如圖2所示,軟件系統(tǒng)有模型建立和模型使用兩個步驟,模型的使用需要建立在模型建立的基礎(chǔ)上,且每個步驟中各個模塊的作用方式都不盡相同。整個軟件系統(tǒng)包括輸入模塊、輸出模塊以及支持向量機模塊。

圖2　金剛筆鈍化監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和流程

2　模型輸入:聲發(fā)射信號的處理和提取

2.1信號預(yù)處理

(a)噪聲信號

(b)修整信號圖3　環(huán)境噪聲和修整信號的頻譜對比

在實驗中,為了充分采集金剛筆狀態(tài)信息,設(shè)置較高的采樣頻率,并且不可避免地采集了修整周期中的非修整部分。因此,對AE信號進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理十分必要。通過觀察發(fā)現(xiàn),在修整周期的駛?cè)脒^程中,AE信號只受環(huán)境噪聲影響。因此，基于此時的AE信號對環(huán)境噪聲以及修整信號進(jìn)行頻譜分析(圖3)?？梢?環(huán)境噪聲集中在100 kHz以下,而修整信號則大多分布在100 kHz以上。根據(jù)此結(jié)論,設(shè)計了IIR高通數(shù)字濾波器，設(shè)置截止頻率為100 kHz。由于AE信號有很強的突發(fā)性和衰減性,故需要濾波器有較強的衰減能力。因此，本文使用高階的巴特沃斯型IIR濾波器來實現(xiàn)濾波[9]。

觀察圖4發(fā)現(xiàn),經(jīng)過濾波后的AE信號數(shù)據(jù)過于龐大，而且駛?cè)?、駛出、修整開始和修整結(jié)束這四個階段的AE信號具有很強的不確定性，明顯不能用于之后的特征提取。出于避免無用信號及減少計算量的目的，編寫數(shù)控系統(tǒng)的內(nèi)部PLC程序，使系統(tǒng)在周期開始時給出一個高電平信號，在周期結(jié)束時再恢復(fù)至低電平，通過此方波信號的上升沿和下降沿得到修整周期的時間信息。在修整周期確定的基礎(chǔ)上，提取出修整周期中第10～15 s的穩(wěn)定修整的信號并將其按秒分段，從而得到了數(shù)據(jù)量小且代表性強的AE信號。

(a)時域圖

(b)頻域圖圖4　修整周期濾波后的時域和頻域

2.2信號特征提取

AE信號的特征提取方法通常有時域法和頻域法兩種。本文綜合以上兩種方法，先對AE信號進(jìn)行頻域分段，再將特征明顯頻段的信號進(jìn)行時域處理。相比單獨的頻域法或時域法，該方法可以更深層次地挖掘AE信號中的特征信息。

通常,小波分析和小波包分析都可以完成信號頻域和時域的雙尺度分解。一般的小波分解只是將低頻的近似信號進(jìn)行多次細(xì)化處理，未能提高高頻細(xì)節(jié)信號的頻率分辨率[10]。小波包算法將一對鏡像濾波器組同時作用在近似信號和細(xì)節(jié)信號上，使它們同時進(jìn)行分解，是小波算法的進(jìn)一步深化。就金剛筆的狀態(tài)監(jiān)測來說，AE信號的低頻部分大多是環(huán)境噪聲，而高頻才包含了真正有用的信息。因此，只對低頻信號進(jìn)行分解處理的小波分析顯然不適用。

基于以上討論,選用可以高頻細(xì)分的小波包分析對信號進(jìn)行處理。假設(shè)對信號進(jìn)行n層的小波包分解，將原始信號按頻率平均分解至2n個頻段上,則可以得到同樣數(shù)量的小波包系數(shù)(圖5)。設(shè)Si,j表示第i層分解中第j個小波包系數(shù)，fs表示原始信號的采樣頻率，則Si,j包含著原始信號中fs(j-1)/2i+1到fsj/2i+1的時域信息。一般情況下,小波包系數(shù)相當(dāng)于一個獨立的時域信號。

圖5　小波包分解原理

由小波包的定義可知,不同的小波包系數(shù)對應(yīng)完全相同的頻帶寬度。這使得小波包系數(shù)的能量分布可以較好地反映原始信號的頻譜特性。同時,在金剛筆的狀態(tài)監(jiān)測中，AE信號的頻譜特性同金剛筆的鈍化狀態(tài)具有很強的聯(lián)系。因此，利用小波包系數(shù)能量、頻譜特性、金剛筆鈍化狀態(tài)三者之間的遞推關(guān)系，將小波包系數(shù)的能量分布用于特征提取中。設(shè)第n層分解的總能量為E，第j個小波包系數(shù)Sn,j的能量為Ej,則有

(1)

(2)

其中,z表示小波包系數(shù)的離散點幅值,m表示采樣點數(shù),P為能量比，利用參數(shù)j和P可以得到各個小波包系數(shù)的能量關(guān)系。

基于以上流程，對經(jīng)過預(yù)處理的AE信號進(jìn)行小波包分析。多次實驗結(jié)果表明,使用4層的小波包分析可以較好地識別頻率特征,又能避免頻段的過分細(xì)分。而在小波包基的選取上,針對AE信號的瞬態(tài)突發(fā)性以及在時域波形上的沖擊特性，選擇具有正交性、時域緊支性、頻域快速衰減性,且時域波形和AE信號類似的多貝西一類小波(db1)。在參數(shù)確定的基礎(chǔ)上，分別計算信號在金剛筆鈍化和銳利兩種狀態(tài)下的能量分布，再通過對比絕對值的方法獲取鈍化和銳利之間的能量變化。

通過分析不同修整深度下的AE信號發(fā)現(xiàn),隨修整深度的減小,各個頻段的能量變化值相應(yīng)變小，但3、6、7、14所代表的頻段一直保持變化最大的趨勢(圖6)。由此可知，上述四個頻段即為所需的特征頻段。根據(jù)小波包系數(shù)可以對應(yīng)到時域的特點，分別計算它們的峭度作為特征樣本。為了方便支持向量機的使用，對特征樣本進(jìn)行必要的歸一化處理和主成分分析處理，設(shè)定歸一化范圍為-1～1，主成分分析閾值為95%。經(jīng)過處理后，樣本的維數(shù)從4降為3。

圖6　金剛筆在不同修整深度下的能量差異對比圖

3　模型輸出：金剛筆鈍化標(biāo)準(zhǔn)的確立和測量

3.1鈍化標(biāo)準(zhǔn)的確立

在評價金剛筆是否鈍化前,需要確定合理的鈍化評判標(biāo)準(zhǔn)。本文根據(jù)分析金剛筆鈍化對修整的影響來確定金剛筆的鈍化標(biāo)準(zhǔn),以此評價金剛筆的狀態(tài)。

單點砂輪修整的直接評價指標(biāo)主要有磨粒出刃高度和磨粒分布間隔兩種。圖7為銳利金剛筆和鈍化金剛筆修整砂輪時的對比示意圖。其中，hg是當(dāng)前被修整砂輪的磨粒出刃高度,代表磨粒的縱向尺寸，其值越大，磨粒所能承受的磨削時間越長。fd為磨粒分布間隔，即砂輪轉(zhuǎn)過一周時金剛筆的進(jìn)給量，其值越大代表磨粒間隔越小，所對應(yīng)的被磨削工件的表面粗糙度越低。磨粒分布間隔在數(shù)值上等于金剛筆進(jìn)給速度vd和砂輪轉(zhuǎn)速nw的比值。

圖7　不同狀態(tài)下的金剛筆修整過程對比示意圖

文獻(xiàn)[11]提出,在不考慮金剛筆鈍化的情況下,可將其刃端截面等效為二次拋物線輪廓。本文在此基礎(chǔ)上考慮了鈍化的影響,通過使用掃描電子顯微鏡對金剛筆進(jìn)行輪廓評估(圖8)，發(fā)現(xiàn)金剛筆的鈍化程度主要體現(xiàn)為刃端的圓形鈍化平臺大小。用dw表示鈍化平臺的等效直徑，結(jié)合圖7不難看出，在工藝參數(shù)不變的情況下,若dw的值和磨粒分布間隔fd相當(dāng),由于鈍化平臺的作用，砂輪在理論上將不會有任何磨粒產(chǎn)生,此時,金剛筆即達(dá)到鈍化臨界狀態(tài)。使用表1中的修整工藝參數(shù)求得fd=0.0698 mm，所以當(dāng)dw大于此值時，表示金剛筆已鈍化。

圖8　掃描電鏡下的鈍化金剛筆刃端

3.2實際鈍化信息的測量

在砂輪修整實驗中,即使是對金剛筆位置或角度的細(xì)微調(diào)整,都會對其鈍化狀態(tài)產(chǎn)生極大的影響。為了保證實驗的可靠性和連續(xù)性,選擇使用復(fù)印法配合3D輪廓儀來對金剛筆的鈍化狀態(tài)進(jìn)行在位地測量。設(shè)置測量間隔為10個修整周期，在測量時，停止砂輪和金剛筆的運動，在不拆下金剛筆的情況下對其進(jìn)行復(fù)印并評估。當(dāng)測量到金剛筆鈍化平臺的等效直徑約為0.0698 mm時，繼續(xù)修整十個周期，再通過掃描電鏡觀察其細(xì)微狀態(tài)，以確認(rèn)其鈍化。值得注意的是，由于每次測量后都需要重新對刀，而對刀后的前幾個周期可能會出現(xiàn)修整深度過淺或過深的問題，所以需要確定信號穩(wěn)定后,再進(jìn)行AE信號的采集。

結(jié)合前文中AE信號的特征向量，設(shè)達(dá)到鈍化標(biāo)準(zhǔn)的金剛筆所對應(yīng)的樣本為-1類,未鈍化的為1類。至此，模型的樣本庫已建立。

4　支持向量機模型的建立和驗證

4.1支持向量機的選擇

本文的金剛筆狀態(tài)監(jiān)測是一個典型的非線性二值分類問題，考慮到模型的實用性要求,選擇使用C型支持向量分類機進(jìn)行分類。

假設(shè)給定兩類訓(xùn)練輸入樣本xi和輸出樣本yi,代入C型支持向量分類機中可得到模型函數(shù):

(3)

使用函數(shù)φ將輸入向量映射至高維的特征空間以滿足非線性分類的需要。其中,w為向量機決策超平面的法向量(對應(yīng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值),b為超平面的截距(對應(yīng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的截距),C表示對于錯誤分類的懲罰系數(shù),ξi代表用于提高模型容錯率的松弛變量。在模型函數(shù)的基礎(chǔ)上,引入核函數(shù)的定義:

K(xi,xj)≡kT(xi)φ(xj)

(4)

顧名思義,核函數(shù)是支持向量機的核心，它賦予模型從低維向高維映射的能力以解決非線性問題。由于在高維空間中，樣本之間只進(jìn)行內(nèi)積運算,所以只要滿足Mercer條件,核函數(shù)就可以在原空間中映射高維空間的任何內(nèi)積。在此過程中,可調(diào)參數(shù)并沒有增加,從而避免因升維導(dǎo)致的維數(shù)災(zāi)難。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、徑向基(radial basis function,RBF)核函數(shù)、多項式核函數(shù)、多層感知核函數(shù)(sigmoid)四種。根據(jù)文獻(xiàn)[12]的論述,線性核函數(shù)是RBF核函數(shù)的特殊情況;多項式核函數(shù)在樣本維數(shù)較高時,會導(dǎo)致數(shù)值的畸形(趨于零或無窮);而Sigmoid核函數(shù)雖然性能和RBF核函數(shù)相當(dāng)，但只有在其核矩陣對稱半正定時才能發(fā)揮作用。因此，本文選擇使用結(jié)構(gòu)簡單、性能優(yōu)越的RBF函數(shù)作為模型的核函數(shù)。

在此基礎(chǔ)上,引入拉格朗日函數(shù)對模型進(jìn)行處理，得到了模型的對偶問題：

(5)

4.2串行優(yōu)化算法的使用

串行優(yōu)化算法是分解算法的特殊形式,即僅選擇兩個數(shù)據(jù)點作為工作集,考察其中不滿足KKT條件的點,并啟發(fā)式地將數(shù)據(jù)換入換出,反復(fù)迭代直到所有的數(shù)據(jù)都滿足KKT條件[13]。此算法的優(yōu)勢在于可以通過兩個數(shù)據(jù)點得到解析解,從而大大節(jié)省計算時間和儲存空間。在訓(xùn)練SVM模型時,SMO算法每一次只選取兩個拉格朗日乘子進(jìn)行優(yōu)化,再更新模型。首先確定根據(jù)式(5)得到當(dāng)前的分類判別函數(shù)：

(6)

其中,b可以通過KKT條件中的互補松弛性求出。設(shè)第i個點的誤差為Ei,則有

Ei=f(xi)-yi

(7)

在此基礎(chǔ)上,可以求解兩個乘子的二次規(guī)劃。分別設(shè)α1和α2對應(yīng)兩個乘子 ，基于以上超線性約束和超區(qū)域約束，可以得到兩個乘子在類別相同時和不同時的關(guān)系，進(jìn)一步確定相關(guān)目標(biāo)函數(shù)并將偏導(dǎo)數(shù)置零，可得到兩個乘子的解：

(8)

η=K(x1,x1)+K(x2,x2)-2K(x1,x2)

此外,需要簡化KKT條件并得到SMO算法的停機準(zhǔn)則：

(9)

當(dāng)pi為零時,即表示所有樣本滿足KKT條件,算法停止。拉格朗日乘子的選擇基于啟發(fā)式算法,分別針對兩個乘子設(shè)計兩個嵌套的循環(huán)以保證模型的決策函數(shù)在優(yōu)化過程中有明顯的更新。初始化α=b=0,α1所對應(yīng)的外部循環(huán)只考慮違反KKT條件的樣本,首先在非邊界樣本中選擇,若沒有找到，則在所有樣本中串行選擇;若仍沒有找到,則退出程序。在找到α1后,進(jìn)入算法的內(nèi)部循環(huán)，從違反KKT條件的非邊界樣本中找出使|E1-E2|最大的α2,重復(fù)進(jìn)行兩個循環(huán)直到滿足停機準(zhǔn)則。

4.3結(jié)果驗證和對比

前文已確定了模型的類型結(jié)構(gòu)以及所需的樣本庫,現(xiàn)只需訓(xùn)練模型參數(shù)即可完成SVM模型的構(gòu)建。為了提高模型泛化能力，不失一般性地從樣本庫中隨機選取100組樣本作為訓(xùn)練集，100組樣本作為測試集。在訓(xùn)練時,針對懲罰系數(shù)和徑向基寬度系數(shù)難以選擇的問題，應(yīng)用具有較好收斂性的遺傳算法對模型參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，同時配合交叉驗證法以充分利用訓(xùn)練集。設(shè)置種群數(shù)量為20，進(jìn)化代數(shù)為100，指定分類精度為適應(yīng)度函數(shù),將訓(xùn)練集分為5組進(jìn)行交叉驗證。

圖9和圖10分別為訓(xùn)練樣本在三維空間中的分布圖以及測試樣本經(jīng)過SVM分類后的混淆矩陣。不難看出，訓(xùn)練樣本在分布上具有明顯的非線性，單單從三維空間中觀察很難找到規(guī)律。

圖9　支持向量機訓(xùn)練樣本分布

圖10　分類結(jié)果的混淆矩陣

圖11　SMO-SVM模型性能

圖12　LS-SVM模型性能

圖13　O-SVM模型性能

圖14　BPANN模型性能

為了驗證模型的分類性能，使用修整深度為5 μm的樣本對串行優(yōu)化支持向量機(SMO-SVM)、最小二乘支持向量機(LS-SVM)、原始支持向量機(O-SVM)以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPANN)進(jìn)行訓(xùn)練和驗證,并都使用遺傳算法進(jìn)行交叉尋優(yōu),得到了圖11～圖14所示的性能比較結(jié)果。可見，在訓(xùn)練時間上，SMO-SVM模型和LS-SVM模型相當(dāng),BPANN模型和O-SVM模型有較大劣勢,且BPANN模型相對于其他模型有較強的不穩(wěn)定性。而在分類精度上,SMO-SVM模型和O-SVM模型相當(dāng),明顯優(yōu)于LS-SVM模型和BPANN模型。綜合評價后得到，本文所使用的SMO-SVM模型在整體性能上具有明顯的優(yōu)越性。

分析對比結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模型性能的差異主要是因為算法本身的不同。BPANN模型在訓(xùn)練過程中參變量過多,每個神經(jīng)元的各個參數(shù)都需要依據(jù)梯度最大方向更新，從而使得訓(xùn)練時間變長。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度較低的問題，則歸結(jié)于其經(jīng)驗誤差最小化原理和基于無限大樣本的特點。由于修整過程中的樣本數(shù)目較少，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可不能有效地對未知樣本進(jìn)行判斷。LS-SVM模型、SMO-SVM模型以及O-SVM模型的差別在于它們針對訓(xùn)練中的二次規(guī)劃問題使用了不同的方法。LS-SVM模型將二次規(guī)劃問題簡化為一個線性方程,失去了凸優(yōu)化的最優(yōu)解特性，犧牲了分類精度卻大大加快了訓(xùn)練速度。O-SVM模型的分類性能較好，但是由于二次規(guī)劃的計算量較大而導(dǎo)致訓(xùn)練時間較長。SMO-SVM模型利用串行優(yōu)化算法巧妙地簡化了二次規(guī)劃問題,并采用啟發(fā)式的算子搜索,所以能在較短的時間內(nèi)訓(xùn)練出分類精度較高的模型。通過計算可知,對于本文的SMO-SVM模型,分類精度和金剛筆的修整深度成正比。在特征最不明顯的5 μm修整深度的樣本中,模型的平均訓(xùn)練時間僅為3.3893 s,平均分類精度可達(dá)到95.2571%,這充分證明該模型可以有效地監(jiān)測金剛筆的鈍化狀態(tài)。

5　結(jié)論

(1)鈍化平臺直徑可以較好地量化評價金剛筆的鈍化程度。

(2)小波包分解可以有效地從高頻聲發(fā)射信號中提取特征信息。

(3)基于串行優(yōu)化算法的支持向量機在金剛筆鈍化分類上具有比原始支持向量機、最小二乘支持向量機以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更優(yōu)越的性能。

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(編輯陳勇)

Tool Wear Monitoring of Diamond Single-point Dresser Based on SMO-SVM

Yue TaiLi HaolinChi Yulun

University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai,200093

An intelligent monitoring model was proposed based on support vector machine to solve the problem of identifying the wear of diamond single-point dresser in the dressing process of grinding wheel.To obtain the required samples for modeling,wavelet packet analysis was used to extract the feature informations from acoustic emission signals during the dressing process,and the diameter of wear platform was employed to define the threshold of dresser wear. Besides, for improving the practicability of the model, a SOM method was applied to train the support vector classifier,the parameters of the model were selected by using genetic algorithm as well as cross validation method. Experimental results show that the model has higher performance than general intelligent model, and can monitor the wear of the dresser effectively.

diamond single-point dresser;support vector classifier;acoustic emission signal;sequential minimal optimization(SMO) method;diameter of wear platform

2015-04-20

國家科技重大專項(2013ZX04008-011)

TH117.1DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.20.007

岳泰,男,1992年生。上海理工大學(xué)機械學(xué)院碩士研究生。主要研究方向為精密檢測技術(shù)。李郝林,男,1961年生。上海理工大學(xué)機械工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。遲玉倫,男，1983年生。上海理工大學(xué)機械工程學(xué)院講師。