第45卷第02期2023-02【179】收稿日期：2021-04-25基金项目：科技部重点研发计划（2018YFC1903101）作者简介：侍相龙（1995-），男，江苏连云港人，硕士研究生，研究方向为数字化设计与制造。通讯作者：张屹（1976-），男，甘肃兰州人，教授，博士，研究方向为机电系统现代设计方法。基于LDA和支持向量机的微铣刀磨损状态识别研究ResearchonwearstaterecognitionofmicromillingcutterbasedonLDAandsupportvectormachine侍相龙，张屹*，彭明松，潘春龙SHIXiang-long，ZHANGYi*，PENGMing-song，PANChun-long（常州大学机械工程学院，常州213164）摘要：为提高微铣刀磨损在线监测的识别精度，尝试通过线性判别分析法（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）对微铣削振动信号的时域和频域特征进行降维。然后将降维后的特征输入到改进型蚁群优化SVM模型，从而实现微铣刀磨损的特征分类。其中，改进型蚁群优化算法主要用来优化SVM模型核函数的两个关键参数，避免由于初始参数选择不合适而带来的局部最优和过拟合的问题。实验结果表明，提出的微铣刀状态识别方法能够准确识别微铣刀的各种磨损状态，对微铣刀磨损的其它状态识别方法具有一定的指导意义和借鉴价值。关键词：微铣削；刀具磨损；线性判别分析法；支持向量机；蚁群优化算法中图分类号：TG53文献标志码：A文章编号：1009-0134(2023)02-0179-050引言在医疗器械、生物工程、航空航天等领域，高精度性能的微小型产品的运用越来越普遍[1]。在众多的微细精密加工研究内容中，微铣刀的刀具技术研究显得尤为重要。然而，微铣刀在超高转速下，进行不连续切削时，刀具磨破损迅速且难于监测，严重影响了加工精度与产品质量，一直以来刀具磨破损的在线监测也是微铣削加工过程控制中的难点所在[2]。在现如今的工程应用中，处理机床振动信号的方法一般有如下4种方法：时域分析、频域分析、时频分析、小波分析[3]。戴稳等人提取了能够反映微铣刀磨损的信号，并分析了微铣削在刀具磨损过程中的的规律，综合提取出的各种特征以及刀具磨损的变化规律，实现了对微铣削刀具磨损状态的高度识别[4]。高宏力等将信号转变为多种特征，经过分析对比输入到神经网络中进行训练。这些特征分析的方法均取得了一定的效果，但由于提取的特征值之间存在冗余信息，不仅影响识别速度，而且影响识别率[5]。基于此，本文提出了基于LDA和蚁群优化SVM模型的微铣刀磨损状态识别方法。首先对微铣削过程中采集到的振动信号进行时域分析和频域...
