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ELID磨削砂轮表面钝化膜状态表征与控制

作　者: 王海营
导　师: 任成祖
学　校: 天津大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: ELID磨削钝化膜数据采集系统数据输出系统模糊神经网络控制系统
分类号: TG580.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 62次
引　用: 2次
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内容摘要

硬脆材料,特别是陶瓷材料加工中,对表面质量、尺寸及形位精度的要求越来越高,使用传统磨削加工方法难以达到精度要求。金属基金刚石砂轮在线电解修整(ELID)磨削技术是一项新兴的且十分有效的硬脆材料高精度加工技术。该技术将砂轮修整与磨削过程结合在一起,利用金属基砂轮的微量磨削作用进行磨削加工的同时,使用非线性电解作用对砂轮进行修整,从而避免砂轮的钝化和堵塞现象,实现对硬脆材料的精密磨削。磨削过程中,砂轮表面电解生成的钝化膜对磨削起着十分重要的作用。钝化膜的状态,包括厚度及致密性等,对加工效率和加工质量都有十分巨大的影响,对钝化膜状态的表征与控制非常重要。本文利用Labview软件和数据采集卡建立了能够采集实时信号特征的数据采集系统,同时构建了能够实现电压控制的数据输出系统,将ELID磨削加工相关程序进行了整合;进行了ELID磨削实验研究,采集保存了磨削过程中的声发射信号、磨削力、回路电流,分析表明,声发射信号、磨削力、回路电流与钝化膜状态具有良好的对应关系,可以用于钝化膜的表征。在实验基础上,基于多传感器融合技术,利用模糊神经网络理论,建立了对钝化膜进行智能表征与控制的计算机系统,根据实验数据,选取了合适的样本,完成模糊神经网络的训练。试验结果表明,所建立的系统能够实现钝化膜状态的智能表征与控制,并进行连续智能ELID磨削加工,可以明显改善磨削效率和加工精度。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-15
  1.1 ELID磨削技术  7-10
    1.1.1 ELID磨削的发展与现状  7-8
    1.1.2 ELID磨削机理及特点  8-9
    1.1.3 ELID磨削过程  9-10
  1.2 钝化膜的生成及其作用  10-12
    1.2.1 影响钝化膜生成的主要因素  10-11
    1.2.2 钝化膜的作用  11-12
  1.3 ELID磨削钝化膜的表征与控制技术  12-13
    1.3.1 ELID磨削钝化膜状态的表征  12-13
    1.3.2 ELID磨削钝化膜控制技术  13
  1.4 本文的研究背景及研究内容  13-15
第二章基于Labview和Visual C++的数据采集输出系统  15-24
  2.1 数据采集理论概述  15-16
  2.2 DAQ2010 卡主要性能和数据指标  16-17
  2.3 基于Labview的数据采集及输出控制程序  17-21
    2.3.1 Labview软件概述  17
    2.3.2 Labview采集与输出控制程序  17-19
    2.3.3 基于Labview的ELID磨削加工系统  19-21
  2.4 Visual C++在Labview中的应用  21-23
  2.5 本章小结  23-24
第三章 ELID磨削实验研究  24-35
  3.1 ELID磨削试验  24-31
    3.1.1 ELID磨削实验装置及实验条件  24-25
    3.1.2 微进给工作台  25-27
    3.1.3 声发射传感器  27-28
    3.1.4 实验步骤  28-31
  3.2 ELID磨削过程实验数据分析  31-34
    3.2.1 声发射与钝化膜状态的关系分析  31-32
    3.2.2 磨削力与钝化膜状态的关系分析  32-33
    3.2.3 电流与钝化膜状态的关系分析  33-34
  3.3 本章小结  34-35
第四章基于模糊神经网络的钝化膜状态表征与控制技术  35-52
  4.1 模糊控制与神经网络控制理论概述  35-40
    4.1.1 模糊集合及隶属度函数  35-36
    4.1.2 模糊控制规则及模糊蕴含关系  36-38
    4.1.3 模糊系统的标准模型  38-39
    4.1.4 神经网络基本原理  39-40
  4.2 模糊神经网络  40-46
    4.2.1 模糊神经网络的结构  41-42
    4.2.2 模糊神经网络学习算法  42-46
  4.3 基于多传感器融合技术的模糊神经网络系统  46-48
    4.3.1 输入输出参数的选择  46
    4.3.2 模糊神经网络系统结构  46-47
    4.3.3 模糊神经网络系统的训练及控制程序编程思想  47-48
  4.4 模糊神经网络系统在磨削实验中的应用  48-51
    4.4.1 实验步骤  48-50
    4.4.2 实验过程及结果  50-51
  4.5 本章小结  51-52
第五章结论与展望  52-54
  5.1 全文结论  52-53
  5.2 课题展望  53-54
参考文献  54-57
发表论文和参加科研情况说明  57-58
致谢  58

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