【摘要】：刀具是數(shù)控機床的重要零部件,其性能直接影響著生產(chǎn)加工精度。為實現(xiàn)機床刀具磨損程度的在線分級評估,提出一種刀具磨損狀態(tài)的評估方法,該方法結(jié)合隨機森林與主成分分析模型,建立不同工況下主軸電機電流傳感器信號樣本與刀具磨損等級的非線性映射關(guān)系。在不同加工條件下進行刀具性能試驗,采集主軸電機的電流信號和銑削加工參數(shù)。對信號利用小波包分解、時域統(tǒng)計、頻域分析提取特征,利用隨機森林得到刀具磨損的分級評估結(jié)果。該方法可有效解決樣本不平衡的問題,與常見的組合分類方法 Ada Boost所得結(jié)果相比,該模型能準確地反映刀具的磨損程度,魯棒性更好。該方法僅利用數(shù)控機床內(nèi)置傳感器實現(xiàn),無需改動機床結(jié)構(gòu),不影響主軸動態(tài)加工性能,可廣泛應(yīng)用于工業(yè)數(shù)控機床刀具的磨損評估。
[Abstract]:Tool is an important part of NC machine tools, and its performance directly affects the machining accuracy. In order to realize on-line grading evaluation of tool wear degree, an evaluation method of tool wear state is proposed, which combines stochastic forest and principal component analysis model to establish the signal sample of current sensor of spindle motor under different working conditions and to evaluate the wear degree of tool. Nonlinear mapping relation of tool wear grade.Tool performance test is carried out under different machining conditions,current signal of spindle motor and milling parameters are collected.Wavelet packet decomposition,time-domain statistics,frequency-domain analysis and feature extraction are used to extract the signal.Random forest is used to get the result of tool wear grading evaluation.This method can effectively solve the problem. Compared with the results of Ada Boost, this model can accurately reflect the wear degree of cutting tools and has better robustness. This method is realized only by using the built-in sensors of NC machine tools, without changing the structure of the machine tool and without affecting the dynamic machining performance of the spindle. It can be widely used in industrial NC machine tools. Wear assessment.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室;上海航天設(shè)備制造總廠;
【基金】：國家科技重大專項資助項目(2014ZX04015-021)
【分類號】：TG71

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本文編號：2209524