高频段功率谱图的变化规律与低频段基本一致，但规律没有低频段突出，主峰幅值出现在高频区的频率很小，谱峰少，这是由于切削加工系统的强迫振源一般都在1,000Hz以内。因此，高频谱可以有效地隔离或者削弱加工系统的谐波成分。
模式识别
状态分类能否成功，在很大程度上取决于特征分析和特征量的选取。深孔加工动态系统是随机过程，很难用某一确定性时间函数来分析。特征分析的目的就是将原始信号变换为特征量，并找出它与工况的关系。这种特征量很多，但要反映工况状态规律、敏感性和在模式空间中的聚类型，可分性并不相同，需要在特征分析的基础上选择规律性好、敏感性强的特征量作为模式向量，使其具有较好的可分性。
本实验研究在分析了振动、轴向力和扭矩信号分别在时域、频域的特点，在采用时序模型、功率谱及自相关谱等的基础上，选择水平振动的特征谱峰和力的时序模型的残差方差作为模式向量，采用感知器算法获得加权向量w=(-4,540，131,090，300)T。因此，得到分类函数：
通过上述分类函数我们确定了刀具的加工状态，如表1检验样本所示。经多次试验，正确率达90%以上。
结语
实验证明，所设计的深孔钻削多传感器测力和测振装置，安装简单，运行可靠，组合信号具有互补性，提高了监测的准确性适用于深孔钻削过程中对钻削刀具的状态进行监测。
振动信号在频域中有反映刀具磨损状态的显著特征。在不同的钻削条件和钻削用量下。其功率谱变化不一样。但变化趋势一致。
选择水平振动主峰幅值和力的残差方差作为特征向量。构成模式向量。可以全面反映深孔加工系统运行的状态。 ( |
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