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面向大批量生产的刀具磨损在线识别技术研究
作 者: 丁玉发
导 师: 李斌
学 校: 华中科技大学
专 业: 机械电子工程
关键词: 刀具磨损 在线识别 磨损量补偿 小波分析 神经网络
分类号: TG71
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 21次
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内容摘要
刀具磨损已经成为影响工件加工精度、表面质量,导致机床发生振动、噪声等的重要原因。多年以来针对刀具磨损状态识别一直在进行相关方面的研究,但都处于研究阶段,应用于实际生产的刀具磨损状态识别方法尚未见相关报道。现有的刀具磨损状态识别方法,难以适用于大批量生产中切削参数波动的情况。本文提出了一种基于电流信号的刀具磨损状态定量识别方法,其主要研究内容如下:根据大批量生产的特点,以及刀具的磨损规律,本文提出了监测可直接从伺服获取的驱动电流信号,通过刀具磨损规律学习,实现对刀具磨损状态进行识别的方法。并确定试验方案,完成加工中心面铣削刀具磨损状态识别的试验设计,建立了电流信号监测试验系统并完成相关试验;采用小波分析技术对信号进行时频域分析,获取刀具切削电流信号在多个时频域内的特征量,并通过特征敏感性分析,获取表征刀具磨损状态敏感性高的信号特征量;通过刀具磨损规律学习,利用BP神经网络训练获得刀具寿命模型,并由神经网络模式识别技术完成对刀具寿命的定量识别。利用该方法对刀具磨损状态识别,获得的结果表明:在刀具磨损后期,部分识别结果的误差在10%以内,既保证及时更换磨损刀具,又提高了刀具利用率。建立刀具磨损量与信号特征量之间的关系模型,实时识别刀具的磨损量,并补偿因刀具磨损造成的工件尺寸误差。补偿后的工件尺寸误差减小到仅为补偿前误差的25%,显著提高了刀具切削工件的加工精度。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 1 绪论 8-14 1.1 课题概述 8-9 1.2 国内外研究概况 9-12 1.3 本文主要研究内容 12-14 2 刀具磨损状态识别试验设计 14-22 2.1 引言 14 2.2 大批量切削加工的特点 14-15 2.3 刀具磨损状态识别原理 15-18 2.4 试验装置及系统 18-21 2.5 本章小结 21-22 3 电机电流信号分析与特征提取 22-40 3.1 引言 22 3.2 信号的预处理过程 22-26 3.3 刀具磨损状态的时频域特征分析 26-35 3.4 刀具磨损状态敏感性特征分析与选择 35-39 3.5 本章小结 39-40 4 基于神经网络的刀具寿命定量识别 40-51 4.1 引言 40 4.2 神经网络理论 40-43 4.3 刀具寿命定量识别策略 43-45 4.4 刀具磨损规律学习模型的建立 45-49 4.5 刀具寿命定量识别 49-50 4.6 本章小结 50-51 5 刀具磨损量识别及补偿 51-62 5.1 引言 51 5.2 刀具磨损量识别原理 51-52 5.3 刀具磨损量识别 52-58 5.4 刀具磨损量补偿技术 58-61 5.5 本章小结 61-62 6 结论与展望 62-64 6.1 研究总结 62-63 6.2 研究展望 63-64 致谢 64-65 参考文献 65-70 附录1 (攻读硕士学位期间发表论文及科研成果) 70
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中图分类: > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 刀具、磨料、磨具、夹具、模具和手工具 > 刀具
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