CN113688534B - 一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，该方法制定不同铣削参数的铣削试验，搭建铣削温度和铣削力同步测试系统；铣削温度和铣削力同步测试系统测量铣削刀具尖端附近的铣削温度和三向铣削力的时域信号，并从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取铣削温度均值和铣削力均方根值；通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数，即基于试验数据，建立以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型，然后基于粒子群优化算法求解多特征融合模型中的特定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。
Description
技术领域
本发明涉及一种不同刀具磨损状态下车削温度变化与车削振动耦合特性的研究方法，具体是一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，属于铣削加工技术领域。
背景技术
随着机械加工制造行业的不断发展，机械加工零件被广泛运用在航空航天、医疗器械和机械电子等行业领域。铣削作为一种重要的机械加工方式被广泛应用，优化铣削参数就成为一个重要的研究课题。在不同铣削参数下进行铣削加工，铣刀产生的铣削力变化会导致加工位置偏移，而增加铣刀和工件的接触面积，会引起铣削振动，加剧铣刀表面的温度升高，降低加工工件表面精度。因此，在实际加工中选择最优的铣削参数，对保证工件加工精度具有重要意义。现有的文献中主要是关注工件的加工工艺，铣削温度以及铣削力的仿真模型的建立，但是在铣削过程中，通过智能算法建立多特征融合模型来寻找优化参数的研究很少。
粒子群优化算法(Particle Swarm optimization，简称PSO)是Kennedy和Eberhart博士于1995年受鸟类觅食行为的启发提出的一种群体智能优化算法，用于解决优化问题。由于参数简单、收敛快速，粒子群算法已成为主流的全局优化技术之一，并被广泛应用于各类实际问题。机械加工行业中涉及多种粒子群优化过程，检索发现公开号为CN109571141A的专利公开了一种基于机器学习的刀具磨损状态监测方法，建立刀具磨损神经网络模型，通过粒子群算法优化模型得到精确的预测结果；公开号为CN109015111A的专利公开了一种基于信息融合及支持向量机的刀具状态在线监测方法，对支持向量机识别模型进行训练时，采用粒子群优化算法对支持向量机识别模型中的惩罚因子和径向函数半径进行优化，以使分类效果最优；公开号为CN103761429A的专利公开了一种铣削加工工件表面粗糙度的预测方法，通过将粒子群算法与最小二乘支持向量机算法联合起来用于铣削加工工件表面粗糙度预测；公开号为CN106446478A的专利公开了一种切削加工工艺优选系统及方法，采用粒子群优化算法对工艺数据进行聚类分析并生产样本训练集，为实现采用ANFIS评价模型提供决策支持。但是，目前尚未发现粒子群优化算法建立多特征融合模型来寻找最优铣削参数的研究。
发明内容
本发明的目的在于：针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，该方法基于粒子群优化算法，求解多特征融合模型中的待定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。
为了达到以上目的，本发明的技术方案如下：
一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，包括以下步骤：
S1、制定不同铣削参数的铣削试验，搭建铣削温度和铣削力同步测试系统；
S2、铣削温度和铣削力同步测试系统测量铣削刀具尖端附近的铣削温度和三向铣削力的时域信号，并从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取铣削温度均值和铣削力均方根值；
S3、通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数，即基于试验数据，建立以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型，然后基于粒子群优化算法求解多特征融合模型中的特定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。
本发明在不同铣削参数的铣削试验中，利用红外热像仪和三向测力仪分别采集铣削刀具尖端附近的温度和铣削力的时域信号，然后基于灰色系统理论计算铣削力与铣削温度的关联度，最后以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为特征变量，建立其关于铣削参数的多特征融合模型，基于粒子群优化算法求解多特征融合模型中的最优铣削参数。
本发明进一步细化的技术方案如下：
优选地，所述步骤S1中，所述铣削参数包括主轴转速、进给速度和铣削深度，所述铣削温度和铣削力测试系统包括红外热像仪、三向测力仪，所述红外热像仪测量铣削刀具尖端附近的铣削温度的时域信号，所述三向测力仪测量铣削刀具尖端附近的铣削力的时域信号。
优选地，所述步骤S2中，将各时刻实际测量的铣削温度平均值作为温度信号的特征值，选择三向铣削力及组合铣削力FRMS-c的均方根值作为力信号的特征值，三向铣削力为轴向铣削力FRMS-1、径向铣削力FRMS-2、切向铣削力FRMS-3。
优选地，所述步骤S3中，通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数的具体方法如下：
S3-1、采用灰色关联分析方法，分析铣削温度均值与铣削力均方根的相关性；
S3-2、选择最小铣削温度、最小组合铣削力及最大金属去除率作为特征变量，选择铣削速度、进给速度及铣削深度作为优化参数，建立特征变量与优化参数之间的特征函数，然后将特征函数融合为多特征融合函数，通过粒子群算法对铣削中的多特征融合模型进行优化求解，获得最优铣削参数。
优选地，所述步骤S3-1具体包括：通过灰色系统理论计算铣削温度均值与铣削力均方根的关联度，然后基于灰色关联度分析出给定铣削参数下，铣削温度均值与铣削力均方根之间的相关性，最后根据相关性等级，选择相关性最高的铣削力均方根代表铣削力的融合模型的特征变量。
优选地，其特征在于，所述步骤3-2具体包括以下：
首先，选择铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率作为特征变量，选择铣削速度、进给速度及铣削深度作为优化参数，设铣削的3个优化参数铣削速度、进给速度、铣削深度分别为x1、x2、x3，建立以下特征变量与优化参数之间的特征函数，
然后，f(xi)为特征函数；D,a,b,c为回归参数；
其次，将特征函数融合为以下多特征融合函数，
其中，U(xi)表示多特征融合模型，f1(xi)表示最小铣削温度均值的特征函数，f2(xi)表示最小铣削力均方根的特征函数，f3(xi)表示最大金属去除率的特征函数；
最后，利用粒子群算法优化多特征融合模型，具体方法如下：
(1)假设在一个D维的目标搜索空间中，有N个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个D维的向量Xi＝(xi1,xi2,…,xiD)，第i个粒子的“飞行”速度也是一个D维的向量，记为Vi＝(vi1,vi2,…,viD)，第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值，记为pbest＝(pi1,pi2,…,piD)，整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值，记为gbest＝(pg1,pg2,…,pgD)，初始化粒子种群；设置迭代次数；
(2)将公式(11)作为适应度函数计算离子适应度值Fit[i]；
(3)对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和个体极值pbest(i)比较，如果Fit[i]<pbest(i)，则用Fit[i]替换掉pbest(i)；
(4)对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和全局极值gbest(i)比较，如果Fit[i]<gbest(i)，则用Fit[i]替换掉gbest(i)；
(5)根据公式(12)和(13)更新各粒子的速度和位置，并采用公式(14)计算ω，
其中，c1、c2均为学习因子，ω为惯性权重，r1、r2均为[0，1]范围内的均匀随机数，f为粒子实时的目标函数值，fmin、favg分别为当前所有粒子的最小目标值、平均目标值，ωmax、ωmin分别为惯性权重最大值、最小值，表示第i个粒子在D维的更新迭代速度，/>表示第i个粒子在D维的当前迭代速度，/>表示第i个粒子在D维的更新迭代位置，/>表示第i个粒子在D维的当前迭代位置，/>表示粒子群在当前迭代的个体极限值，/>表示粒子群在当前迭代的个体极限值；
(6)判断是否达到迭代次数，如果达到则停止迭代计算并更新个体最优解pbest与全局最优解gbest，输出在此约束条件下的铣削速度、进给速度和铣削深度，否则返回步骤(2)。
优选地，所述步骤S3-2中，建立多特征融合模型时，其约束条件如下：
(1)铣削速度约束，铣削速度应满足主轴转速的上下限要求，
式中，d是铣刀车的直径，nmin、nmax分别是主轴的最小、最大转速，g1(xi)表示铣削速度的上限约束函数，g2(xi)表示铣削速度的下限约束函数；
(2)进给速度约束，进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度范围内，
g3(xi)＝vfmin-x2≤0 (7)
g4(xi)＝x2-vfmax≤0 (8)
式中，vfmax、vfmin分别表示最大与最小进给速度，g3(xi)表示进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度上限约束函数，g4(xi)表示进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度下限约束函数；
(3)铣削深度约束，铣削深度应满足铣削加工工件的最小与最大铣削深度，
g5(xi)＝apmin-x3≤0 (9)
g6(xi)＝x3-apmax≤0 (10)
式中，apmax、apmin分别表示最大与最小铣削深度，g5(xi)表示铣削深度应满足铣削加工工件的下限约束函数，g6(xi)表示铣削深度应满足铣削加工工件的上限约束函数。
优选地，所述步骤S3-2中，通过对特征函数两边取对数，完成公式(1)线性化处理，建立特征变量和实测值的差值平方和的待优化回归函数模型Π，如公式(2)所示，然后根据最小二乘法原理求的相关回归参数D,a,b,c，
对公式(3)进行求解，即可求出回归参数D,a,b,c的值。将回归参数带回到公式(1)，分别得到最小铣削温度均值、最小铣削力均方根及最大金属去除率特征函数：
其中，Di，ai，bi，ci分别为最小铣削温度均值、最小铣削力均方根及最大金属去除率特征函数的回归参数，i＝1，2，3。
本发明的优点是通过搭建了铣削温度和铣削力同步测试系统，在不同铣削参数的铣削试验中，利用红外热像仪和三向测力仪分别采集铣削刀具尖端附近的温度和铣削力的时域信号；基于试验数据，建立以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型；基于粒子群优化算法(PSO)，求解多特征融合模型中的待定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。本发明可为科学设计铣削过程中的切削参数提供理论指导。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的描述。
图1是本发明的研究方法流程图。
图2是本发明的实验系统示意图。
图3是本发明的测试方案流程图。
图4是本发明中不同铣削参数下铣削温度的时域曲线；(4a)是vf＝14mm/min,ap＝1mm时三向铣削力的时域曲线，(4b)是v＝26.70m/min,ap＝1mm时三向铣削力的时域曲线，(4c)是v＝26.70m/min,vf＝14mm/min时三向铣削力的时域曲线。
图5是本发明中在n＝850r/min,vf＝14mm/min,ap＝1mm时三向铣削力的时域曲线；(5a)是在n＝850r/min,vf＝14mm/min,ap＝1mm时轴向铣削力的时域曲线，(5b)是在n＝850r/min,vf＝14mm/min,ap＝1mm时径向铣削力的时域曲线，(5c)是在n＝850r/min,vf＝14mm/min,ap＝1mm时切向铣削力的时域曲线。
图6本发明中去量纲后铣削温度和铣削力的变化趋势；(6a)是去量纲后铣削温度和铣削力的几何相似度图，(6b)是去量纲后铣削温度和铣削力的趋势相似度图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例提供一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，该方法通过搭建铣削温度和铣削力同步测试系统，在不同铣削参数的铣削试验中，利用红外热像仪和三向测力仪分别采集铣削刀具尖端0.5cm附近的温度和铣削力的时域信号。从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取出温度特征值铣削温度均值和力特征值铣削力均方根。基于灰色系统理论计算铣削力与铣削温度的关联度。基于试验数据，建立以铣削温度、铣削力及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型。基于粒子群优化算法(PSO)，求解多特征融合模型中的待定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。
本实施例的研究流程如图1所示，包括：制定不同铣削参数的铣削试验中；搭建了铣削温度和铣削力同步测试系统；利用红外热像仪和三向测力仪得到铣削刀具尖端附近的温度和铣削力的时域信号；从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取出温度特征值铣削温度均值和力特征值铣削力均方根。通过灰色系统理论分别计算铣削温度与铣削力的关联度。基于试验数据，建立以铣削温度、铣削力及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型。基于粒子群优化算法(PSO)，求解多特征融合模型中的待定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。
1.试验方案
根据全因子设计原理进行试验，研究主轴转速n、进给速度vf、铣削深度ap这三个参数对铣削温度及铣削力的影响。在此次的试验方案中，采用直径为10mm的四刃超硬直柄立铣刀，在干式铣削的条件下，对TC4钛合金方块进行铣削。分别设计4个水平的主轴转速(700，850，1000，1150r/min)，进给速度(8，10，12，14mm/min)，铣削深度(1，2，3，4mm)进行试验，试验方案如表1所示。
表1试验方案
2.试验步骤
搭建如图2所示的试验系统，同时采集在铣削时产生的铣削温度和三向铣削力的时域信号。试验步骤如下：
(1)准备试验铣床与工件：选择XKA714数控铣床作为试验机床，在图2中展示铣床的三轴方向：X轴沿着铣削宽度方向，Y轴沿着铣削进给方向，Z轴沿着铣削深度方向。选择长度为100毫米，宽度为40毫米，高度为100毫米的TC4方块作为试验工件，TC4方块在铣床工作台上用台虎钳沿着Y轴方向夹紧；
(2)连接和检测测温设备：将FLIR红外热像仪用专用数据线连接到个人计算机，利用支架固定红外热像仪，使其保持采集锁定状态，调节红外热像仪焦距，对准测温区域，打开红外热像仪和计算机中FLIR Tools测温软件，准备采集记录铣刀刀尖附近的温度；
(3)连接和检测三向测力设备：本实验采用的JR-YDCL-III89B三向测力系统是由压电力传感器，电荷放大器，数据采集卡，力测量分析软件和工控机组成。将压电力传感器固定在台虎钳下方，压电力传感器的X、Y、Z轴的输出端口分别接入电荷放大器，通过专用数据线将电荷放大器接入数据采集卡，数据采集卡连接工控机，打开工控机上相应的力测量分析软件，准备采集记录三向铣削力信号；
(4)完成铣削试验：按表1制定的试验设计，根据图3试验流程的进行铣削试验，同步采集铣削温度和三向铣削力信号，并保存试验数据。试验结束后关闭电源。
3.试验结果与分析
利用FLIR Tools测温软件采集铣削温度的时域信号，利用JR-YDCL-III89B三向测力系统采集三向铣削力的时域信号。根据试验记录，采用单变量分析方法绘制出不同主轴转速下(vf＝14mm/min，ap＝1mm)、不同进给速度下(v＝26.70m/min，ap＝1mm)、不同铣削深度(v＝26.70m/min，vf＝14mm/min)下铣削温度的时域曲线图，如图4所示。图5表示n＝850r/min，vf＝14mm/min，ap＝1mm时铣削温度和三向铣削力的时域曲线。由于在每次试验中，铣削速度和金属去除率是变化的，为了方便后续的研究，可以通过公式(15)得到铣削速度及公式(16)得到金属去除率。
Q＝dvfap (16)
其中，v为铣削速度，单位m/min，n为主轴转速，单位r/min，d为刀具直径，本实施例d＝10，单位mm，Q为金属去除率，单位mm3/min。选择铣削温度均值作为铣削温度的特征值，选择三向铣削力均方根(轴向FRMS-1、径向FRMS-2和切向FRMS-3)及组合铣削力FRMS-c作为铣削力的特征值，得到各次试验的铣削参数及特征值如表2所示。
表2铣削试验数据
根据上述试验数据，先利用灰色关联度分别分析铣削力及铣削温度的相关性，再建立铣削温度铣削力FRMS及金属去除率Q关于铣削参数的特征函数，综合考虑铣削参数作为优化参数的约束条件，将多特征函数融合成单一特征函数，即多特征融合模型，通过粒子群算法计算出在约束条件下多特征融合模型的最优化铣削参数。
4.铣削温度与铣削力之间的灰色关联度分析
从表2可以发现，三向铣削力特征值属于同一类型数据。为了方便铣削参数对三向铣削力，采用熵权法对三向铣削力进行简化。首先根据公式(17)对三向铣削力的数据进行无量纲化处理：
式中，xij是无量纲化的值，Xij是原始数值，minXj是单向铣削力中最小值，maxXj是单向铣削力中最小值，m是单向铣削力的数值量，n是铣削力的个数，且n＝3。无量纲化后的铣削力根据公式(18)计算信息熵Ej，并最终构建权重计算公式(19)：
式中，ω是熵权重，ωj是第j个铣削力的熵权重。通过公式(20)得到组合铣削力FRMS-c，FRMS-j是轴向、径向、切向铣削力均方根，j＝1,2,…,n。
本实施例通过灰色相对关联度分析铣削温度与铣削力之间的相互影响程度。灰色相对关联度是根据因素序列与初始点的变化速率发展趋势来判断序列之间的相似关联度。根据表2的试验数据，可以通过灰色关联度来分析铣削温度与铣削力的相关度。相对灰色关联度的值越大，表明铣削温度与铣削力的相关性更显著。灰色关联度用γ表示，计算公式如下所示：
其中，γ0i是指各序列之间的的关联系数，|x0(k)-xi(k)|是各序列区间像对应分量之差的绝对值序列，绝对值序列中最大值和最小值记为和常系数ε＝0.5。
根据表2中试验数据，消除铣削温度均值及铣削力均方根值的量纲，用各序列的初值除以对应序列值，即可得到各个序列的区间像。记铣削温度区间像为X0，轴向铣削力区间像为X1，轴向铣削力区间像为X2，轴向铣削力区间像为X3，组合铣削力区间像为X4。
无量纲后铣削温度与铣削力的瀑布图变化趋势如图6所示，由图(6a)发现铣削温度与铣削力在几何变换范围内，相互重叠的面积较大；由图(6b)发现铣削温度与铣削力变化趋势基本趋于一致。进一步求解铣削温度与铣削力的灰色关联度值，计算结果如表3所示。
表3铣削温度与铣削力的灰色关联度
根据表3可知：(1)三向铣削力均方根和铣削温度均值的灰色关联系数基本达到0.75以上，这表明三向铣削力和铣削温度有着很强的关系；(2)在三向铣削力中，切向铣削力与铣削温度的相关性最大，轴向铣削力次之，径向铣削力最小；(3)组合铣削力均方根和铣削温度均值的相关度为0.86，高于三向铣削力和铣削温度的相关度，因此，选择组合铣削力均方根代表铣削力建立铣削力的特征函数。
5.多特征融合模型的参数优化
选择铣削温度均值、组合铣削力均方根及金属去除率作为特征变量，选择铣削速度、进给速度及铣削深度作为优化参数。设铣削的3个优化参数铣削速度、进给速度、铣削深度分别为x1、x2、x3，建立特征变量与优化参数之间的特征函数：
其中，f(xi)为特征函数；D,a,b,c分别为回归参数。
首先，通过对特征函数两边取对数，完成公式(1)线性化处理，建立特征变量和实测值的差值平方和的待优化回归函数模型Π，如公式(2)所示，然后根据最小二乘法原理求的相关回归参数D,a,b,c：
将铣削参数及实测特征变量代入到公式(1)～(3)中，通过在Matlab里编程并即可求出回归参数D,a,b,c的值。
将回归参数带回到公式(1)分别得到最小铣削温度均值、最小组合铣削力均方根及最大金属去除率特征函数.
其中Di，ai，bi，ci，i＝1，2，3，为最小铣削温度均值、最小组合铣削力均方根及最大金属去除率特征函数的回归参数。
在建立多特征融合模型时，其中约束条件如下：
(1)铣削速度约束，铣削速度应满足主轴转速的上下限要求：
式中，d是铣刀车的直径，nmin和nmax是主轴的最小和最大转速，g1(xi)表示铣削速度满足主轴转速的上限约束函数，g2(xi)表示铣削速度满足主轴转速的下限约束函数。
(2)进给速度约束，进给速度在数控铣床铣削钛合金的进给速度范围内：
g3(xi)＝vfmin-x2≤0 (7)
g4(xi)＝x2-vfmax≤0 (8)
式中，vfmax和vfmin是最大与最小进给速度，g3(xi)表示进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度上限约束函数，g4(xi)表示进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度下限约束函。
(3)铣削深度约束，铣削深度应满足铣削钛合金的最小与最大铣削深度：
g5(xi)＝apmin-x3≤0 (9)
g6(xi)＝x3-apmax≤0 (10)
式中，apmax和apmin是最大与最小铣削深度，g5(xi)表示铣削深度应满足铣削加工工件的下限约束函数，g6(xi)表示铣削深度应满足铣削加工工件的上限约束函数。
铣削多特征参数优化时约束条件中的各参数如下表4所示。
表4优化参数的设置
建立最小铣削温度均值，最小组合铣削力均方根及最大金属去除率3个特征函数，将多特征函数融合为单特征函数，即多特征融合函数：
式中，U(xi)表示多特征融合模型，f1(xi)表示最小铣削温度均值的特征函数，f2(xi)表示最小组合铣削力均方根的特征函数，f3(xi)表示最大金属去除率的特征函数。
通过粒子群算法对钛合金铣削中的多特征融合模型U(xi)进行优化求解，具体方法如下：
假设在一个D维的目标搜索空间中，有N个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个D维的向量Xi＝(xi1,xi2,…,xiD)，第i个粒子的“飞行”速度也是一个D维的向量，记为Vi＝(vi1,vi2,…,viD)，第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值，记为pbest＝(pi1,pi2,…,piD)，整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值，记为gbest＝(pg1,pg2,…,pgD)。在找到这两个最优值时，粒子根据如下的公式(21)和(22)来更新自己的速度和位置：
其中，c1和c2为学习因子，也称加速常数，ω为惯性权重，r1和r2为[0，1]范围内的均匀随机数，f为粒子实时的目标函数值，fmin和favg为当前所有粒子的最小目标值和平均目标值，ωmax和ωmin惯性权重最大值和最小值，表示第i个粒子在D维的更新迭代速度，/>表示第i个粒子在D维的当前迭代速度，/>表示第i个粒子在D维的更新迭代位置，/>表示第i个粒子在D维的当前迭代位置，/>表示粒子群在当前迭代的个体极限值，/>表示粒子群在当前迭代的个体极限值。
粒子群算法优化步骤：
(1)初始化粒子种群并设置迭代次数；
(2)把公式(11)作为适应度函数计算出粒子适应度值Fit[i]；
(3)对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和个体极值pbest(i)比较，如果Fit[i]<pbest(i),则用Fit[i]替换掉pbest(i)；
(4)对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和全局极值gbest(i)比较，如果Fit[i]<gbest(i),则用Fit[i]替换掉gbest(i)；
(5)根据公式(12)和(13)更新各粒子的速度和位置，其中ω由公式(14)计算；
(6)判断是否达到迭代次数，如果达到则停止迭代计算并更新个体最优解pbest与全局最优解gbest，输出在此约束条件下的铣削速度、进给速度和铣削深度，否则返回步骤(2)；
设置的迭代次数运行结束后所得在约束条件下铣削速度x1、进给速度x2、铣削深度x3的优化求解结果，具体如下表5所示。
表5多特征融合模型优化的铣削参数结果
总结
本实施例以钛合金TC4为研究对象，建立同步采集钛合金铣削温度与铣削力的试验系统，提取温度和力的特征值，获得铣削温度均值和三向铣削力均方根，分析铣削参数及铣削力对铣削温度的影响，并对铣削力对铣削温度进行灰色关联度分析。最后建立切削参数关于铣削温度、铣削力及金属去除率多特征融合模型，通过粒子群算法，求解最优的铣削参数。研究表明：
(1)铣削温度与铣削力的灰色关联度高达0.75以上，铣削力对铣削温度有着重要的影响。在铣削过程中，组合铣削力与铣削温度的灰色关联度最高，径向铣削力的关联度最低。
(2)运用粒子群算法得到多特征融合模型铣削参数的最优解为：铣削速度为22.08m/min、进给速度为8.20mm/min、铣削深度为3.48mm。在优化参数下，可以获得最小铣削温度、最小铣削力及最大金属去除率。
以上所述为发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下。在本发明上做出相应改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、制定不同铣削参数的铣削试验，搭建铣削温度和铣削力同步测试系统；
S2、铣削温度和铣削力同步测试系统测量铣削刀具尖端附近的铣削温度和三向铣削力的时域信号，并从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取铣削温度均值和铣削力均方根值；
S3、通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数，即基于试验数据，建立以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型，然后基于粒子群优化算法求解多特征融合模型中的特定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解；
通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数的具体方法如下：
S3-1、采用灰色关联分析方法，分析铣削温度均值与铣削力均方根的相关性；
S3-2、选择最小铣削温度均值、最小铣削力均方根及最大金属去除率作为特征变量，选择铣削速度、进给速度及铣削深度作为优化参数，建立特征变量与优化参数之间的特征函数，然后将特征函数融合为多特征融合函数，通过粒子群算法对铣削中的多特征融合模型进行优化求解，获得最优铣削参数；具体包括以下：
首先，选择铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率作为特征变量，选择铣削速度、进给速度及铣削深度作为优化参数，设铣削的3个优化参数铣削速度、进给速度、铣削深度分别为x1、x2、x3，建立以下特征变量与优化参数之间的特征函数，
然后，f(xi)为特征函数；D,a,b,c为回归参数；
其次，将特征函数融合为以下多特征融合函数，
其中，U(xi)表示多特征融合模型，f1(xi)表示最小铣削温度均值的特征函数，f2(xi)表示最小铣削力均方根的特征函数，f3(xi)表示最大金属去除率的特征函数；
最后，利用粒子群算法优化多特征融合模型，具体方法如下：
(1)假设在一个D维的目标搜索空间中，有N个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个D维的向量Xi＝(xi1,xi2,…,xiD)，第i个粒子的“飞行”速度也是一个D维的向量，记为Vi＝(vi1,vi2,…,viD)，第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值，记为pbest＝(pi1,pi2,…,piD)，整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值，记为gbest＝(pg1,pg2,…,pgD)，初始化粒子种群；设置迭代次数；
(2)将公式(11)作为适应度函数计算离子适应度值Fit[i]；
(3)对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和个体极值pbest(i)比较，如果Fit[i]<pbest(i)，则用Fit[i]替换掉pbest(i)；
(4)对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和全局极值gbest(i)比较，如果Fit[i]<gbest(i)，则用Fit[i]替换掉gbest(i)；
(5)根据公式(12)和(13)更新各粒子的速度和位置，并采用公式(14)计算ω，
其中，c1、c2均为学习因子，ω为惯性权重，r1、r2均为[0，1]范围内的均匀随机数，f为粒子实时的目标函数值，fmin、favg分别为当前所有粒子的最小目标值、平均目标值，vmax、ωmin分别为惯性权重最大值、最小值，表示第i个粒子在D维的更新迭代速度，/>表示第i个粒子在D维的当前迭代速度，/>表示第i个粒子在D维的更新迭代位置，/>表示第i个粒子在D维的当前迭代位置，/>表示粒子群在当前迭代的个体极限值，/>表示粒子群在当前迭代的个体极限值；
(6)判断是否达到迭代次数，如果达到则停止迭代计算并更新个体最优解pbest与全局最优解gbest，输出在此约束条件下的铣削速度、进给速度和铣削深度，否则返回步骤(2)。
2.根据权利要求1所述一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述铣削参数包括主轴转速、进给速度和铣削深度，所述铣削温度和铣削力测试系统包括红外热像仪、三向测力仪，所述红外热像仪测量铣削刀具尖端附近的铣削温度的时域信号，所述三向测力仪测量铣削刀具尖端附近的铣削力的时域信号。
3.根据权利要求2所述一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，其特征在于，所述步骤S2中，将各时刻实际测量的铣削温度平均值作为温度信号的特征值，选择三向铣削力及组合铣削力FRMS-c的均方根值作为力信号的特征值，三向铣削力为轴向铣削力FRMS-1、径向铣削力FRMS-2、切向铣削力FRMS-3。
4.根据权利要求1所述一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，其特征在于，所述步骤S3-1具体包括：通过灰色系统理论计算铣削温度均值与铣削力均方根的关联度，然后基于灰色关联度分析出给定铣削参数下，铣削温度均值与铣削力均方根之间的相关性，最后根据相关性等级，选择相关性最高的铣削力均方根代表铣削力的融合模型的特征变量。
5.根据权利要求1所述一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，其特征在于，所述步骤S3-2中，建立多特征融合模型时，其约束条件如下：
(1)铣削速度约束，铣削速度应满足主轴转速的上下限要求，
式中，d是铣刀车的直径，nmin、nmax分别是主轴的最小、最大转速，g1(xi)表示铣削速度的上限约束函数，g2(xi)表示铣削速度的下限约束函数；
(2)进给速度约束，进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度范围内，
g3(xi)＝vfmin-x2≤0 (7)
g4(xi)＝x2-vfmax≤0 (8)
式中，vfmax、vfmin分别表示最大与最小进给速度，g3(xi)表示进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度上限约束函数，g4(xi)表示进给速度在数控铣床铣削加工工件的进给速度下限约束函数；
(3)铣削深度约束，铣削深度应满足铣削加工工件的最小与最大铣削深度，
g5(xi)＝apmin-x3≤0 (9)
g6(xi)＝x3-apmax≤0 (10)
式中，apmax、apmin分别表示最大与最小铣削深度，g5(xi)表示铣削深度应满足铣削加工工件的下限约束函数，g6(xi)表示铣削深度应满足铣削加工工件的上限约束函数。
6.根据权利要求5所述一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，其特征在于，所述步骤S3-2中，通过对特征函数两边取对数，完成公式(1)线性化处理，建立特征变量和实测值的差值平方和的待优化回归函数模型∏，如公式(2)所示，然后根据最小二乘法原理求的相关回归参数D,a,b,c，
对公式(3)进行求解，中，即可求出回归参数D,a,b,c的值；将回归参数带回到公式(1)，分别得到最小铣削温度均值、最小铣削力均方根及最大金属去除率特征函数：
其中，Di，ai，bi，ci分别为最小铣削温度均值、最小铣削力均方根及最大金属去除率特征函数的回归参数，i＝1，2，3。
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