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申请/专利权人：沈阳大学

摘要：本发明涉及金属切削加工过程中刀具的诊断与健康管理领域，公开了一种基于FisherScore的刀具磨损特征融合评价方法。本发明的目的是为了解决金属切削过程刀具磨损特征难以选择、难以精准判断刀具磨损状态问题，结合FisherScore与特征评价准则（单调性、鲁棒性）构建一种特征评价方法。考虑到多故障特征分布不均匀和重叠性问题，采用FisherScore算法计算特征重要度评分；同时，其次考虑刀具磨损单调递增分阶段变化特点，利用特征单调性与特征鲁棒性构建特征评价系数，实现了刀具磨损特征的融合评价方法，本发明所述的方法实现了刀具加工过程中其磨损特征的融合评价。

主权项：1.一种基于FisherScore的刀具磨损特征融合评价方法，其特征在于，包括：步骤1规整特征集，降低不同特征量纲的影响；对含有c个类别的刀具退化特征集Forg进行归一化处理，得到归一化的特征样本集F，其中，退化特征数目为M，样本数目为N；fi表示第i个特征，i∈[1，M]；步骤2输入特征集F，计算特征综合评价准则步骤2.1计算第i个特征fi的特征单调性Voni 特征fi的单调性Vonfi的值越大，越能有效刻画退化趋势和性能退化的一致性，其值限定在[0，1]，性能退化特征fi的单调性越接近于1，则表明随着性能退化的加剧，该性能退化特征表现出很好的单调性趋势；步骤2.2计算第i个特征fi的特征鲁棒性Dosi 特征fi的鲁棒性Dosi的值越大，表明退化特征对外界干扰的鲁棒性越强，更加有效刻画退化趋势，其值限定在[0，1]；步骤2.3综合考虑特征单调性与鲁棒性两个指标，构建特征fi的综合评价准则Rai，公式如下 其中，Rai表示第i个特征的综合评价值，Voni表示第i个特征的单调性，Dosi表示第i个特征的鲁棒性，δ为权重，在通常情况下取为0.5；步骤3提出特征融合评价方法步骤3.1将Rai作为特征融合评价系数与FisherScore方法结合，计算公式如下： 其中，表示类别p、q特征的交叉系数，表示第i个特征下第k类样本的均值，表示第p和q类样本在第i个特征下的均值，表示第k类样本中第j个样本在第i个特征fi下的取值；步骤3.2计算特征集F中每一个特征fi的重要度得分并记作Fg，对特征集F按Fg的高低进行降序排序，实现刀具磨损特征的融合评价；步骤4根据步骤3.2的融合评价结果选择最优刀具磨损特征子集，用于实现精准的刀具磨损识别。

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百度查询： 沈阳大学 一种基于Fisher Score的刀具磨损特征融合评价方法