CN113704922B - 一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法 - Google Patents

一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法 Download PDF

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Abstract

一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法，包括：搭建铣削噪声、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统，获取铣削过程中的噪声和振动的时域信号，及工件表面粗糙度值和纹理图像。从铣削噪声和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出声压级均方根和降维振动加速度均方根作为特征值，利用Tamura纹理特征获得工件表面纹理特征值：粗糙度、对比度和方向性。基于试验数据和最小二乘支持向量机建立以一维特征及二维特征值为输入参数，粗糙度为输出结果的多维特征预测模型。本发明的方法可预测铣削过程中的工件表面粗糙度，拓展了科学检测铣削过程中工件表面粗糙度的方式。

Description

一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法
技术领域
本发明属于铣削加工领域，具体涉及一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法。
背景技术
在机械制造过程中，粗糙度是衡量机械零件加工质量的重要指标之一，与机械的耐磨性、抗疲劳强度、耐腐蚀性、机械加工精度等密切相关，直接影响机械零件的性能和寿命。随着对零件的表面质量和加工精度的要求更加苛刻，粗糙度的检测已经是必不可少的部分。在不同铣削参数下进行铣削加工，铣刀产生的铣削振动变化会导致不同的工件纹理，并伴随铣削噪声加剧，直接影响粗糙度的变化。现有的文献中主要是关注粗糙度的图像分类，缺少在铣削过程中，通过智能算法建立多维特征融合预测模型对粗糙度进行预测的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于声振及图像特征预测表面粗糙度的研究方法，建立基于粒子群优化最小二乘支持向量机的多维特征粗糙度预测模型对粗糙度进行预测。
为实现上述发明目的，本发明的技术方案具体如下：
一种基于声振及图像特征预测表面粗糙度的研究方法，包括以下步骤：
S1：制定不同铣削参数的铣削试验中；搭建了铣削噪声、铣削振动、工件表面纹理和粗糙度采集系统；
S2：利用声级计和三向振动加速度传感器得到铣削过程中噪声和振动的时域信号，利用接触式粗糙度测量仪和工业相机得到铣削过程中工件表面粗糙度和纹理图像，从铣削噪声和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出声压级均方根和降维振动加速度均方根作为特征值，利用Tamura纹理特征从工件表面纹理图像获得粗糙度、对比度和方向性作为特征值；
S3：通过粒子群优化最小支持向量机建立多维特征预测模型，以一维特征(声压级均方根和三向加速度均方根)和二维特征(粗糙度、对比度和方向性)作为模型输入参数，粗糙度作为模型输出参数，对粗糙度进行预测。
进一步的，所述步骤S2具体包括：声级计和三向振动加速度传感器，将各时刻实际测量声压级均方根LpRMS作为噪声信号的特征值，利用主成分分析法对三向振动加速度均方根(轴向aRMS-x、径向aRMS-y，切向aRMS-z)进行降维，方法如下：
首先根据对三向振动加速度均方根aRMS-x，aRMS-y，aRMS-z的数据进行标准化，公式如下：
式中n是试验次数，m是主成分变量个数，m＝3。
再根据标准化后的数据计算相关系数矩阵，利用雅克比法求解相关系数矩阵，得到相关系数矩阵的特征值及对应的特征向量，按特征值从大到小排列，根据公式(2)求解各个特征值对应的主成分贡献率及累计贡献率：：
式中ei是主成分贡献率；是累计贡献率。一般认为累计贡献值大于90％时的主成分个数即为最佳变量个数。降维后振动加速度adRMS为累计贡献值大于90％的特征值对应特征向量乘以三向振动加速度均方根：
adRMS＝α*aRMS-x+β*aRMS-y+γ*aRMS-z (3)
式中，α，β，γ是对应三向振动加速度均方根的累计贡献值大于90％时的主成分特征值对应的特征向量，adRMS是主成分处理后的降维后振动加速度。选择主成分处理后的降维后振动加速度adRMS作为三向振动加速度特征值。
利用Tamura纹理特征提取灰色工件纹理图像的特征值：粗糙度、对比度和方向性，方法如下：
1)粗糙度的获取方法包括：首先计算图像中大小为2k×2k(k＝0,1,2,3,4,5)个像素的活动窗口中像素的灰度平均值，如公式(4):
式中，Ak(x,y)为以(x,y)为中心的2k×2k领域局部像素的灰度平均值，f(x,y)为灰色图像对应像素(x,y)的灰度值；
对于特定窗口内的每个像素，分别计算在水平和垂直方向上互不重叠的窗口之间的平均灰度差，其如水平方向公式(5)和垂直方向公式(6)：
Ek,h(x,y)＝|Ak(x+2k-1,y)-Ak(x-2k-1,y)| (5)
Ek,v(x,y)＝|Ak(x,y+2k-1)-Ak(x,y-2k-1)| (6)
之后寻找无方向性平均灰度差E达到最大的k值，以可确定窗口最佳尺寸：
Sbest(x,y)＝2k (7)
粗糙度通过计算整幅图像的Sbest的平均值得到，公式如下所示：
式中，Fcrs为粗糙度特征值，m，n为高和宽的分辨率；
2)对比度的获取方法包括：通过对像素强度分布情况统计得到的，计算公式如下所示：
式中，Fcon为对比度特征值，σ为标准差，μ4为图像的四阶均值，n一般取0.25的幂；
3)方向度的获取方法包括：首先对每个像素进行梯度G计算，计算公式如下所示：
|ΔG|＝(|ΔH|+|ΔV|)/2 (10)
式中，ΔV是垂直差分，ΔH是水平差分，当所有的像素梯度向量都被计算出来后，使用直方图HD表达θ的值，并将其值域离散化：
式中，HD为分布直方图，n为方向角度的量化等级，Nθ(k)为当|ΔG|大于给定阈值，(2k-1)π/2n≤θ≤(2k+1)π/2n为像素的数量，方向度公式如下所示：：
式中，Fdir为方向度特征值，p为直方图中的峰值，np为直方图中峰值总数，ωp为该峰值包含量化值范围，为最大直方图值中的量化数值，/>为峰值中心位置。
进一步的，所述步骤S3包括：选择一维特征及二维特征作为输入参数，粗糙度作为输出参数，基于粒子群优化最小二乘支持向量机建立多维预测模型，一维特征包括声压级均方根和降维振动加速度均方根，二维特征包括粗糙度、对比度和方向性，具体方法如下：
对于记录了输入参数xi和输出参数yi的样本群U＝{(xi,yi)|i＝1,2,3,...,n}，使用从输入空间到输出空间的非线性映射构建最小二乘支持向量机的回归函数：
式中，w为高维特征空间采用的权值向量，b为预设的偏置常数。采用公式(14)求解上述回归函数的最小值，有：
其中，γ为惩罚因子，ei为输出量与回归函数结果间的误差；通过Lagrange函数将公式(14)转化更易求解的对偶空间优化模型：：
式中，ai∈R为Lagrange乘子；选取RBF函数为最小二乘支持向量机的核函数，设核函数宽度系数为σ，将其表达为：
对公式(15)求偏导，消除其它待求变量，并通过公式(16)进行简化，得针对ai和b的求解函数：：
LSSVM模型的拟合能力主要依赖正则化参数γ和核函数宽度值σ的选取质量,其中γ影响了模型的拟合精度与泛化能力，σ则直接决定了模型的计算量与执行效率。
粒子群算法(PSO)是假设在一个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,xi1,…,xiD)，第i个粒子的“飞行”速度也是一个D维的向量，记为Vi＝(vi1,vi1,…,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,pi1,…,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,pg1,…,pgD)。在找到这两个最优值时，粒子根据如下的公式(18)和(19)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，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。
粒子群算法优化最小二乘支持向量机步骤：
(1)调用最小二乘支持向量机工具箱并导入数据样本；
(2)初始化PSO和LSSVM的参数：粒子种群数N、迭代次数T、正则化参数γ和核函数宽度值σ取值范围；
(3)按设定比例划分好训练集与测试集。训练数据导入模型进行训练，同时将(γ,σ)作为粒子种群，用(γ,σ)预测值与实际测量的粗糙度的差值作为适应度值Fit[i]；
(4)对每个粒子(γ,σ)，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)；
(5)对每个粒子(γ,σ)，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)；
(6)根据公式(18)和(19)更新各粒子的速度和位置，其中由公式(20)计算；
(7)更新个体最优解pbest与全局最优解gbest；
(8)设置的迭代次数运行结束后所得LSSVM模型的最优参数(γ,σ)，用最优参数LSSVM进行模型训练，得到最优LSSVM模型。
(9)将测试集导入最优LSSVM模型进行预测，得出预测结果。
与现有技术相比，本发明的有益技术效果：
本发明的方法可预测铣削过程中的工件表面粗糙度，拓展了科学检测铣削过程中工件表面粗糙度的方式。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明采集系统的实物照片；
图3是声音校准器实物照片；
图4是工业相机及光学镜头实物照片；
图5是测试方案流程图；
图6是粗糙度预测值与实测值对比图。
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、完整的描述。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：
如图1所示，一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法，包括：
制定不同铣削参数的铣削试验；搭建削噪声、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统；利用声级计和三向加速度传感器分别采集铣削过程中的噪声和振动的时域信号，利用接触式粗糙测量仪和工业相机得到工件表面粗糙度值和纹理图像；选择声压级均方根作为铣削噪声的特征值，利用主成分分析对三向铣削振动加速度均方根进行降维，降维后的铣削振动加速度均方根作为铣削振动的特征值，利用Tamura纹理特征获得工件表面纹理特征值：粗糙度、对比度和方向性。通过灰色系统理论分别计算铣削温度与铣削力的关联度。基于试验数据和粒子群优化最小二乘支持向量机算法，以铣削噪声、铣削振动及工件表面纹理的特征值作为输入参数，粗糙度作为输出参数，从而建立的多维特征粗糙度预测模型，验证预测模型的精确度。
1.试验方案
本试验使用干式铣削加工方式，试验所用工件为40mm*100mm*100mm的镍板块，铣刀是硬质合金GM-4E-D10.0型四刃立铣刀，其直径为10mm。每次铣削走刀的信号采集时间为1min。为了研究不同铣削参数组合下的铣削性能，将铣削参数分别设置为：主轴转速n为700、850、1000、1150，其单位是r/min；进给速度vf为8、10、12、14，其单位是mm/min；铣削深度ap为1、2、3、4，其单位是mm。根据全因子设计原理，共有64组铣削试验方案，每组试验进行2次，共进行128次铣削试验，具体方案如表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，采集在铣削时产生的铣削噪声、三向铣削振动、工件表面纹理及粗糙度，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100mm*40mm*100mm的N6镍金属方块作为试验工件，N6镍金属方块在铣床工作台上用台虎钳沿着Y轴方向夹紧；
(2)连接和检测噪声设备：噪声测量系统主要由北京波谱公司开发的声音校准器、精密型声级计、高速数据采集仪、WS-AV声学与振动测量采集分析软件组成，在测试开始前用声级校准器对声级计进行校准，如图3所示。声级计连接高速数据采集仪，将接收声音信号经过处理转换成电压信号输入到高速数据采集仪中，高速数据采集仪采集的电压信号在WS-AV声学与振动测量采集分析软件转换成声压时域信号进行显示；
(3)连接和检测振动设备：振动测量系统主要由北京波谱公司开发的YD-21型压电式三向加速度传感器、YE5852型电荷放大器、高速数据采集仪、WS-AV声学与振动测量采集分析软件组成。将压电式三向加速度传感器的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高速数据采集仪，振动信号转换为电压信号输入到高速数据采集仪，高速数据采集仪采集的电压信号在WS-AV声学与振动测量采集分析软件转换成三向振动加速度时域信号进行显示；
(3)连接和检测表面纹理及粗糙度设备：表面纹理采集设备由MV-GEC2000C型工业相机，光学镜头和MindVision软件组成，如图4所示。在试验开始前，将工业照相机固定在机床主轴附近，对安装光学镜头的工业相机的焦距进行调整，将工业相机用千兆网线连接到个人计算机上的MindVision软件，工件铣削完的后移动到固定位置，利用MindVision软件操作工业相机进行拍摄。在铣削过后，利用粗糙度测量仪测量对铣削表面进行5次测量，对5次测量的粗糙度取平均值作为铣削表面的最终粗糙度；
(4)完成铣削试验：按表1制定的试验设计，根据图5试验流程的进行铣削试验，并保存试验数据。试验结束后关闭电源。
3.特征值提取
利用主成分分析法对三向振动加速度均方根(轴向aRMS-x、径向aRMS-y，切向aRMS-z)进行降维，方法如下：
首先根据对三向振动加速度均方根aRMS-x，aRMS-y，aRMS-z的数据进行标准化，公式如下：
式中n是试验次数，m是主成分变量个数，m＝3。
再根据标准化后的数据计算相关系数矩阵，利用雅克比法求解相关系数矩阵，得到相关系数矩阵的特征值及对应的特征向量，按特征值从大到小排列，根据公式(2)求解各个特征值对应的主成分贡献率及累计贡献率：：
式中ei是主成分贡献率；是累计贡献率。一般认为累计贡献值大于90％时的主成分个数即为最佳变量个数。
表2主成分特征值及方差贡献率
降维后振动加速度adRMS为累计贡献值大于90％的特征值对应特征向量乘以三向振动加速度均方根
adRMS＝0.5761*aRMS-x+0.5758*aRMS-y+0.5801*aRMS-z (3)
式中，adRMS是主成分处理后的降维后振动加速度。选择主成分处理后的降维后振动加速度adRMS作为三向振动加速度特征值。
利用Tamura纹理特征提取灰色工件纹理图像的特征值：粗糙度、对比度和方向性，方法如下：
1)粗糙度的获取方法包括：首先计算图像中大小为2k×2k(k＝0,1,2,3,4,5)个像素的活动窗口中像素的灰度平均值，如公式(4):
式中，Ak(x,y)为以(x,y)为中心的2k×2k领域局部像素的灰度平均值，f(x,y)为灰色图像对应像素(x,y)的灰度值；
对于特定窗口内的每个像素，分别计算在水平和垂直方向上互不重叠的窗口之间的平均灰度差，其如水平方向公式(5)和垂直方向公式(6)：
Ek,h(x,y)＝|Ak(x+2k-1,y)-Ak(x-2k-1,y)| (5)
Ek,v(x,y)＝|Ak(x,y+2k-1)-Ak(x,y-2k-1)| (6)
之后寻找无方向性平均灰度差E达到最大的k值，以可确定窗口最佳尺寸：
Sbest(x,y)＝2k (7)
粗糙度通过计算整幅图像的Sbest的平均值得到，公式如下所示：
式中，Fcrs为粗糙度特征值，m，n为高和宽的分辨率；
2)对比度的获取方法包括：通过对像素强度分布情况统计得到的，计算公式如下所示：
式中，Fcon为对比度特征值，σ为标准差，μ4为图像的四阶均值，n一般取0.25的幂；
3)方向度的获取方法包括：首先对每个像素进行梯度G计算，计算公式如下所示：
|ΔG|＝(|ΔH|+|ΔV|)/2 (10)
式中，ΔV是垂直差分，ΔH是水平差分，当所有的像素梯度向量都被计算出来后，使用直方图HD表达θ的值，并将其值域离散化：
式中，HD为分布直方图，n为方向角度的量化等级，Nθ(k)为当|ΔG|大于给定阈值，(2k-1)π/2n≤θ≤(2k+1)π/2n为像素的数量，方向度公式如下所示：：
式中，Fdir为方向度特征值，p为直方图中的峰值，np为直方图中峰值总数，ωp为该峰值包含量化值范围，为最大直方图值中的量化数值，/>为峰值中心位置。
选择声压级均方根LpRMS作为噪声信号的特征值，选择三向铣削振动加速度均方根(轴向aRMS-x、径向aRMS-y、切向aRMS-z)降维后的振动加速度均方根adRMS作为铣削振动的特征值，选择粗糙度Fcrs、对比度Fcon和方向性Fdir作为工件表面纹理图像的特征值。在128次铣削试验中随机选取18组作为预测粗糙度的测试数据，测试数据中铣削参数、输入特征值及实测粗糙度值，如表3所示。
表3铣削试验数据
建立以铣削声压级均方根LpRMS，降维铣削振动加速度均方根adRMS、粗糙度Fcrs、对比度Fcon和方向性Fdir为特征输入参数，粗糙度为输出参数的PSO-LSSVM多维特征预测模型。通道实际测量的粗糙度与预测的粗糙度进行相关性比较，检验粗糙度预测模型的精确性。
4.PSO-LSSVM多维特征预测模型
选择一维特征(声压级均方根和降维振动加速度均方根)及二维特征(粗糙度、对比度和方向性)作为输入参数，粗糙度作为输出参数，基于粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)建立多维预测模型，具体方法如下：
对于记录了输入参数xi和输出参数yi的样本群U＝{(xi,yi)|i＝1,2,3,...,n}，使用从输入空间到输出空间的非线性映射构建最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归函数：
式中，w为高维特征空间采用的权值向量，b为预设的偏置常数。基于结构风险最小化原则，最小二乘支持向量机最优化问题可视为，采用公式(14)求解上述回归函数的最小值，有：
该模型使用的正则化方法非常有助于提高模型的泛化能力，γ为惩罚因子，ei为输出量与回归函数结果间的误差。再引入Lagrange函数将公式(14)转化更易求解的对偶空间优化模型：
式中，ai∈R为Lagrange乘子。选取RBF函数为LSSVM的核函数，设核函数宽度系数为σ，可将其表达为：
对公式(15)求偏导，消除其它待求变量，并引入公式(16)核函数，可最终将其简化为针对ai和b的求解函数：
LSSVM模型的拟合能力主要依赖正则化参数γ和核函数宽度值σ的选取质量,其中γ影响了模型的拟合精度与泛化能力，σ则直接决定了模型的计算量与执行效率。
粒子群算法(PSO)是假设在一个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,xi1,…,xiD)，第i个粒子的“飞行”速度也是一个D维的向量，记为Vi＝(vi1,vi1,…,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,pi1,…,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,pg1,…,pgD)。在找到这两个最优值时，粒子根据如下的公式(18)和(19)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，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。
粒子群算法优化最小二乘支持向量机步骤：
(1)调用最小二乘支持向量机工具箱并导入数据样本；
(2)初始化PSO和LSSVM的参数：粒子种群数N、迭代次数T、正则化参数γ和核函数宽度值σ取值范围；
(3)按设定比例划分好训练集与测试集。训练数据导入模型进行训练，同时将(γ,σ)作为粒子种群，用(γ,σ)预测值与实际测量的粗糙度的差值作为适应度值Fit[i]；
(4)对每个粒子(γ,σ)，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)；
(5)对每个粒子(γ,σ)，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)；
(6)根据公式(18)和(19)更新各粒子的速度和位置，其中由公式(20)计算；
(7)更新个体最优解pbest与全局最优解gbest；
(8)设置的迭代次数运行结束后所得LSSVM模型的最优参数(γ,σ)，用最优参数LSSVM进行模型训练，得到最优LSSVM模型。
(9)将测试集导入最优LSSVM模型进行预测，得出预测结果。
将表3中测试的数据导入最优LSSVM，进行粗糙度预测，并对粗糙度预测值及实测值进行相关性分析，预测值及实测值变化曲线如图6所示，用相关系数验证最优LSSVM的预测精度。最优参数(γ,σ)及相关系数R如表4所示，
表4多维特征预测模型优化参数及预测精度
本实施例以镍金属N6为研究对象，建立多维特征粗糙度预测模型，随机选择18组测试数据，通过PSO-LSSVM进行预测，预测的粗糙度与实测的粗糙的相关系数高达0.90，误差保持在0.307μm，具有较好的预测精度。

Claims (3)

1.一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法，其特征在于，包括：
S1：搭建铣削噪声、铣削振动、工件表面纹理和粗糙度采集系统；
S2：通过采集系统获取铣削过程中噪声和振动的时域信号及工件表面粗糙度和纹理图像，从铣削噪声和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出声压级均方根和降维振动加速度均方根作为特征值，利用Tamura纹理特征从工件表面纹理图像获得粗糙度、对比度和方向度作为特征值；
S3：通过粒子群优化最小支持向量机建立多维特征预测模型，以步骤S2获得的声压级均方根、降维振动加速度均方根、粗糙度、对比度和方向度作为模型输入参数，粗糙度作为模型输出参数，对粗糙度进行预测；
S3包括：
选择一维特征及二维特征作为输入参数，粗糙度作为输出参数，基于粒子群优化最小二乘支持向量机建立多维预测模型，一维特征包括声压级均方根和降维振动加速度均方根，二维特征包括粗糙度、对比度和方向度，具体方法如下：
对于记录了输入参数xi和输出参数yi的样本群U＝{(xi,yi)|i＝1,2,3,K,n}，使用从输入空间到输出空间的非线性映射构建最小二乘支持向量机的回归函数：
式中，w为高维特征空间采用的权值向量，b为预设的偏置常数；采用公式(14)求解上述回归函数的最小值，有：
其中，γ为惩罚因子，ei为输出量与回归函数结果间的误差；通过Lagrange函数将公式(14)转化更易求解的对偶空间优化模型：
式中，ai∈R为Lagrange乘子；选取RBF函数为最小二乘支持向量机的核函数，设核函数宽度系数为σ，将其表达为：
对公式(15)求偏导，消除其它待求变量，并通过公式(16)进行简化，得针对ai和b的求解函数：
粒子群算法优化最小二乘支持向量机的方法包括：
(1)调用最小二乘支持向量机工具箱并导入数据样本；
(2)初始化粒子群算法PSO和最小二乘支持向量机LSSVM的参数，包括：粒子种群数N、迭代次数T、正则化参数γ和核函数宽度值σ取值范围；
(3)按设定比例划分好训练集与测试集；训练数据导入模型进行训练，同时将(γ,σ)作为粒子种群，用(γ,σ)预测值与实际测量的粗糙度的差值作为适应度值Fit[i]；
(4)对每个粒子(γ,σ)，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)；
(5)对每个粒子(γ,σ)，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)；
(6)更新各粒子的速度和位置，并计算惯性权重(7)更新个体最优解pbest与全局最优解gbest；
(8)设置的迭代次数运行结束后所得LSSVM模型的最优参数(γ,σ)用最优参数LSSVM进行模型训练，得到最优LSSVM模型；
(9)将测试集导入最优LSSVM模型进行粗糙度预测，得出预测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：利用声级计和三向振动加速度传感器得到铣削过程中噪声和振动的时域信号，利用接触式粗糙度测量仪和工业相机得到铣削过程中工件表面粗糙度和纹理图像；从铣削噪声和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出声压级均方根和降维振动加速度均方根作为特征值；利用Tamura纹理特征从工件表面纹理图像获得粗糙度、对比度和方向度作为特征值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：通过声级计和三向振动加速度传感器将各时刻实际测量的声压级均方根LpRMS作为噪声信号的特征值，利用主成分分析法对三向振动加速度均方根进行降维，三向振动加速度均方根包括轴向aRMS-x、径向aRMS-y和切向aRMS-z，方法如下：
首先根据对三向振动加速度均方根aRMS-x，aRMS-y，aRMS-z的数据进行标准化，公式如下：
式中n是试验次数，m是主成分变量个数，m＝3；
再根据标准化后的数据计算相关系数矩阵，利用雅克比法求解相关系数矩阵，得到相关系数矩阵的特征值及对应的特征向量，按特征值从大到小排列，根据公式(2)求解各个特征值对应的主成分贡献率及累计贡献率：
式中ei是主成分贡献率；降维后振动加速度adRMS为累计贡献值大于90％的特征值对应的特征向量乘以三向振动加速度均方根：
adRMS＝α*aRMS-x+β*aRMS-y+γ*aRMS-z (3)
式中，α，β，γ是对应三向振动加速度均方根的累计贡献值大于90％时的主成分特征值对应的特征向量，adRMS是主成分处理后的降维后振动加速度；选择主成分处理后的降维后振动加速度adRMS作为三向振动加速度特征值；
利用Tamura纹理特征提取灰色工件纹理图像的特征值，灰色工件纹理图像的特征值包括粗糙度、对比度和方向度，方法如下：
1)粗糙度的获取方法包括：首先计算图像中大小为2k×2k(k＝0,1,2,3,4,5)个像素的活动窗口中像素的灰度平均值，如公式(4):
式中，Ak(x,y)为以(x,y)为中心的2k×2k领域局部像素的灰度平均值，f(x,y)为灰色图像对应像素(x,y)的灰度值；
对于特定窗口内的每个像素，分别计算在水平和垂直方向上互不重叠的窗口之间的平均灰度差，其如水平方向公式(5)和垂直方向公式(6)：
Ek,h(x,y)＝|Ak(x+2k-1,y)-Ak(x-2k-1,y)| (5)
Ek,v(x,y)＝|Ak(x,y+2k-1)-Ak(x,y-2k-1)| (6)
之后寻找无方向度平均灰度差E达到最大的k值，以可确定窗口最佳尺寸：
Sbest(x,y)＝2k (7)
粗糙度通过计算整幅图像的Sbest的平均值得到，公式如下所示：
式中，Fcrs为粗糙度特征值，m，n为高和宽的分辨率；
2)对比度的获取方法包括：通过对像素强度分布情况统计得到的，计算公式如下所示：
式中，Fcon为对比度特征值，σ为标准差，μ4为图像的四阶均值，n一般取0.25的幂；
3)方向度的获取方法包括：首先对每个像素进行梯度G计算，计算公式如下所示：
|△G|＝(|△H|+|△V|)/2 (10)
式中，△V是垂直差分，△H是水平差分，当所有的像素梯度向量都被计算出来后，使用直方图HD表达θ的值，并将其值域离散化：
式中，HD为分布直方图，n为方向角度的量化等级，Nθ(k)为当|△G|大于给定阈值，(2k-1)π/2n≤θ≤(2k+1)π/2n为像素的数量，方向度公式如下所示：
式中，Fdir为方向度特征值，p为直方图中的峰值，np为直方图中峰值总数，ωp为该峰值包含量化值范围，为最大直方图值中的量化数值，/>为峰值中心位置方向度。
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