用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法
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1.一种用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法，其特征在于：它包括振动信号测量、振动信号特征提取、回归树模型建立；所述振动信号测量是指采用电涡流传感器对外圆磨削过程中工件的振动信号进行实时测量；所述振动信号特征提取是将工件的振动信号输入计算机，经过分段处理以后，计算每段信号的时域特征和频域特征，时域特征包括：波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标，频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差；所述回归树模型需通过试验数据进行训练，将分段振动信号的时域特征和频域特征输入训练后的回归树模型，回归树模型可直接输出表面粗糙度值。
2.如权利要求1所述的一种用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法，其特征在于：所述回归树模型实现了外圆磨削工件表面粗糙度的在线检测，根据在线检测结果可对磨削过程进行实时调整，降低废品率。
3.如权利要求1所述的一种用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法，其特征在于：所述回归树模型建立了磨削区工件振动信号与工件表面粗糙度之间的映射关系，提取振动信号的时域特征和频域特征对表面粗糙度加以表达。
4.如权利要求1所述的一种用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法，其特征在于：所述回归树模型将机器学习的方法应用于外圆磨削工件表面粗糙度的在线检测，提高了检测过程的智能化程度。
用回归树在线检测外圆磨削工件表面粗糙度的方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
1拾取工件2的振动信号并输入计算机3，该振动信号经分段处理后计算每段数据的时域特征和频域特征，时域特征包括波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标，频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差。磨削试验完成后，用表面粗糙度仪测量每段数据对应的工件表面粗糙度值。至此，建立了工件表面各处的时域特征、频域特征与表面粗糙度的数据对，形成了回归树模型的训练样本集。
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