异构数据融合的CNC刀具磨损状态在线识别方法

doi:10.16731/j.cnki.1671-3133.2020.08.016

现代制造工程 ›› 2020, Vol. 479 ›› Issue (8): 97-104.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2020.08.016

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异构数据融合的CNC刀具磨损状态在线识别方法

冯凯，刘丽冰，王旭琳，张艳蕊，杨泽青

出版日期:2021-05-20 发布日期:2021-05-20
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（51305124）；天津市自然科学基金资助项目（16JCYBJC19100,17JCTPJC53700）；河北省自然科学基金资助项目（E2017202294）；河北省重点研发计划项目（16211803D）

Online:2021-05-20 Published:2021-05-20

摘要/Abstract

摘要： 针对CNC在线视觉识别刀具磨损状态信息源单一、易受干扰导致识别准确率低、可靠性差的问题,提出一种基于异构数据融合的识别方法。采用自主研发的在线视觉检测装置和TCP/IP通信技术,获取工件切痕图像和机床内置传感器数据;基于与磨损相关的异构数据特征信息,利用支持向量机构建初步识别模型;使用邓熵与加权证据理论融合初步识别结果,得到刀具磨损状态最终识别结果。研究结果表明,该识别方法对测试集的识别结果准确率达到100%,且识别结果的均方误差最小,有较强的抗干扰能力。

中图分类号:

TG71

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