機(jī)械加工零件時(shí),零件表面質(zhì)量,比如如平面度,不僅與加工方法及工藝參數(shù)有關(guān),也與加工刀具的磨損程度緊密相關(guān),保證機(jī)床加工時(shí)刀具的良好狀態(tài)非常必要。本文從刀具狀態(tài)監(jiān)控的間接測量方法入手,以安裝在加工中心的多傳感器信號為研究對象,進(jìn)行了多尺度信號分解和多類型信號融合的研究,進(jìn)而建立傳感器信號與刀具磨損程度之間的關(guān)系。主要研究成果如下:首先,以聲音信號、振動信號、聲發(fā)射信號等為研究對象,在對比傳統(tǒng)EEMD算法與自適應(yīng)EEMD算法的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)EEMD算法。改進(jìn)EEMD算法以極值點(diǎn)分布狀態(tài)為依據(jù),為原信號自適應(yīng)的選擇最佳白噪聲幅值系數(shù)和添加次數(shù),更好的解決模態(tài)混疊現(xiàn)象。通過一個(gè)仿真實(shí)驗(yàn),以及兩個(gè)銑床切削實(shí)驗(yàn),并以分解誤差、正交指數(shù)和相關(guān)系數(shù)為評價(jià)指標(biāo),驗(yàn)證了本文方法的有效性,且改進(jìn)EEMD算法相較其他方法具有更高的分解精度。其次,在應(yīng)用改進(jìn)EEMD對銑床切削實(shí)際傳感器信號進(jìn)行分解和特征提取的基礎(chǔ)上,提出將信號特稱通過區(qū)間值轉(zhuǎn)化的形式,轉(zhuǎn)為D-S證據(jù)理論可識別的信息,再采用證據(jù)融合理論對不同類型數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行融合,從而識別刀具的磨損狀態(tài)。最后,本文通過進(jìn)行銑床切削實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)對上述方法的實(shí)際應(yīng)... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：98 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

前刀面、后刀面磨損示意圖[15]

往往由初期磨損、正常磨損和急劇磨損三個(gè)過程組成損階段，刀具表面粗糙度較大，后刀面與加工工件接損較快。正常磨損階段，刀具表面與工件接觸面積增均勻速度增加。正常磨損階段是刀具的有效工作階段加工過程穩(wěn)定增加。（a）前刀面磨損 （b）后刀圖 1- 1 前刀面、后刀面磨損示意圖[15]Fig.1- 1 Rake wear and flank wear

圖 1- 3 刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)[16]Fig.1- 3 The worn criterion of tool一數(shù)值后，切削力、切削溫度加工表面超出尺寸精度，甚至定程度，不能繼續(xù)使用，這個(gè)面平均磨損值 VB 是較為常用磨損帶寬 VB 作為刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)作為刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)，如圖 1- 3 所可通過三個(gè)刃尖之間的直線距 R’，然后再帶入公式(1-1)計(jì)算，γ 為刀具主后角。該方法可適作額外的三維變換。'VB ( R R )(cot tan )況傳感器信號監(jiān)測、信號特征提

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]EMD算法研究及其在信號去噪中的應(yīng)用[D]. 王婷.哈爾濱工程大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于DS證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法研究與應(yīng)用[D]. 王力.太原理工大學(xué) 2015
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本文編號：3005390