本文關(guān)鍵詞：基于DSP技術(shù)的刀具磨損監(jiān)測方法研究

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【摘要】：航空零件的制造是航空領(lǐng)域一個重要的組成部分。加工刀具的質(zhì)量直接影響著加工零件的質(zhì)量和精度,過早或過遲的更換刀具都會對加工工藝過程和產(chǎn)品質(zhì)量造成不小的損失。刀具在線監(jiān)控技術(shù)是提高質(zhì)量,降低成本的重要途徑之一,具有一定的理論意義和實際應(yīng)用價值。本文對國內(nèi)研究現(xiàn)狀和應(yīng)用前景進行了闡述,分析了刀具磨損過程和刀具磨損標準。對基于DSP刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的總體方案進行了設(shè)計,對一些關(guān)鍵器件的進行了選擇,包括聲發(fā)射器和前置放大器的選擇。系統(tǒng)的硬件設(shè)計是本文的重點,主要有放大器、調(diào)理電路板、數(shù)字電路板、顯示報警板、調(diào)理電路板模塊、限幅保護電路、濾波選擇電路、差動放大電路和串口設(shè)計。數(shù)字電路板包括AD轉(zhuǎn)換器、DSP和FPGA電路處理部分。報警顯示模塊包括LED液晶顯示、參數(shù)設(shè)置和單片機處理部分。系統(tǒng)硬件經(jīng)方案設(shè)計、選擇計算、計算機仿真,最后通過實驗驗證了該系統(tǒng)的可行性。本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合,運用到刀具磨損監(jiān)測中。采用小波包分解法提取刀具磨損中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號特征能量,構(gòu)成特征向量,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行初步的識別診斷;為提高識別準確性,選取D-S證據(jù)理論對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果進行決策級融合。實驗結(jié)果表明,該方法可以用于DSP刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中,是刀具磨損監(jiān)測中一種切實有效的算法。
【關(guān)鍵詞】：刀具磨損 聲發(fā)射 DSP技術(shù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) D-S證據(jù)理論
【學(xué)位授予單位】：沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V261
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 刀具磨損監(jiān)測方法研究的背景和意義12-13
• 1.1.1 刀具磨損監(jiān)測方法研究的背景12
• 1.1.2 刀具磨損監(jiān)測方法研究的意義12-13
• 1.2 刀具磨損監(jiān)測方法的研究狀況13-15
• 1.2.1 刀具磨損監(jiān)測方法發(fā)展狀況13-14
• 1.2.2 國內(nèi)外刀具磨損監(jiān)測方法的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文的主要工作內(nèi)容15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第2章 刀具磨損及檢測機理17-23
• 2.1 刀具磨損簡介17-21
• 2.1.1 刀具磨損的分類17-18
• 2.1.2 刀具的磨損過程18-20
• 2.1.3 刀具磨頓標準20-21
• 2.2 聲發(fā)射檢測在刀具磨損狀態(tài)檢測中的應(yīng)用21-22
• 2.2.1 聲發(fā)射信號的介紹21
• 2.2.2 切削過程中的聲發(fā)射信號21-22
• 2.2.3 刀具在切削過程中聲發(fā)射信號的采集22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于DSP的刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計的總體方案23-29
• 3.1 設(shè)計要求23
• 3.2 硬件的設(shè)計23-24
• 3.3 軟件算法的設(shè)計24-26
• 3.4 關(guān)鍵器件的選擇26-28
• 3.4.1 傳感器的選擇26-27
• 3.4.2 前置放大器的選擇27-28
• 3.5 本章小結(jié)28-29
• 第4章 硬件部分的設(shè)計29-52
• 4.1 調(diào)理電路板的硬件設(shè)計29-37
• 4.1.1 調(diào)理電路板的總體硬件設(shè)計29
• 4.1.2 調(diào)理電路部分電源電路29-30
• 4.1.3 限幅保護電路30
• 4.1.4 濾波選擇電路30-31
• 4.1.5 帶通濾波電路31-35
• 4.1.6 差動放大電路35
• 4.1.7 調(diào)理電路測試35-37
• 4.2 數(shù)字電路板的硬件設(shè)計部分37-49
• 4.2.1 數(shù)字電路板硬件的總體設(shè)計37-38
• 4.2.2 AD模塊38-39
• 4.2.3 FPGA設(shè)計部分39-43
• 4.2.4 DSP設(shè)計部分43-48
• 4.2.5 電路板的制作48-49
• 4.3 顯示報警板設(shè)計49-51
• 4.3.1 顯示報警板的總體設(shè)計49-50
• 4.3.2 顯示報警板的硬件設(shè)計50
• 4.3.3 顯示報警板的實物50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第5章 信號提取及實驗分析52-62
• 5.1 實驗方案52-53
• 5.2 聲發(fā)射信號的特征提取53-54
• 5.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征級監(jiān)測54-58
• 5.4 基于D-S證據(jù)理論的決策級監(jiān)測58-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻64-68
• 致謝68-69
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文69

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