基于动态专家会议算法的刀具磨损度在线识别

简介

为了提高机床加工过程中刀具磨损度识别准确率,提出基于动态专家会议算法的在线识别方法。分析刀具磨损机制,设计刀具磨损度识别框架;使用CEEMD分解源信号得到IMF分量,并基于IMF分量提取信号的改进I-kazTM系数、功率谱熵、标准差等多指标特征矩阵;针对随机森林算法存在的问题,将决策树视为决策专家,根据专家历史决策准确率动态确定专家决策权,从而设计一种新的动态专家会议算法。经PHM2010刀具磨损数据集验证,多指标特征矩阵在空间分布的类内聚集度、类间区分度均较好;基于动态专家会议算法的刀具磨损识别准确率为98.44%,分别比RF、LS-SVM算法高出了17.19%、11.72%,说明动态专家会议算法在刀具磨损度识别中是有效的。