【摘要】：隨著制造業(yè)的發(fā)展,刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)已成為制約現(xiàn)代自動化機床、乃至推動制造業(yè)智能化發(fā)展的一項關(guān)鍵技術(shù),日益受到國內(nèi)外研究人員的重視。實時地監(jiān)測刀具狀態(tài)可提高零件加工質(zhì)量和機床的加工效率,保證系統(tǒng)在最優(yōu)參數(shù)下運行,減少機床事故的發(fā)生,實現(xiàn)機床的高度集成化和無人化。因此,刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究是非常迫切且重要的。為了定量的描述刀具磨損階段并實現(xiàn)磨損量的預(yù)測,本文提出了基于分形理論的刀具磨損狀態(tài)識別與磨損量預(yù)測方法。首先,通過正交試驗法針對不同切削條件安排切削試驗,在采集的聲發(fā)射信號的基礎(chǔ)上,應(yīng)用改進小波閾值函數(shù)方法實現(xiàn)信號的降噪預(yù)處理;其次,提出了基于多重分形理論的刀具磨損狀態(tài)特征提取方法;最后,應(yīng)用最小二乘支持向量機實現(xiàn)磨損狀態(tài)識別和磨損量的預(yù)測。研究內(nèi)容主要有以下幾個方面:(1)根據(jù)刀具磨損形式及過程建立了合理的刀具磨損試驗系統(tǒng),對刀具初期、正常、急劇磨損狀態(tài)下的信號進行采集。將試驗所采集到的聲發(fā)射信號作為研究對象,通過頻譜分析確定聲發(fā)射信號的頻帶分布范圍,再采用改進小波閾值法對原始聲發(fā)射信號進行降噪處理,且通過信噪比改善量和均方誤差驗證降噪效果。(2)鑒于分形理論在刻畫系統(tǒng)非線性過程的獨特優(yōu)勢,提出了基于多重分形理論的刀具磨損特征提取方法。運用經(jīng)典多重分形理論和多重分形去趨勢波動分析討論了其分形特性、自相似性、標(biāo)度不變性和長程相關(guān)性;對比分析了刀具在不同切削條件下多重分形譜參數(shù)隨磨損量變化所呈現(xiàn)的變化規(guī)律;篩選出能靈敏表征刀具磨損狀態(tài)的多重分形譜參數(shù)α_0,Δα和(35)h(7)q(8)作為特征量,并通過散點圖驗證多重分形特征參數(shù)表征不同刀具磨損階段的有效性。(3)提出了基于多重分形特征與最小二乘支持向量機的刀具磨損狀態(tài)識別與預(yù)測方法。對比了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和最小二乘支持向量機的識別準(zhǔn)確率,最小二乘支持向量機優(yōu)于其他兩種算法,平均識別準(zhǔn)確率達97.78%;基于多重分形特征運用回歸算法預(yù)測了刀具20s后的刀具磨損量,磨損量預(yù)測結(jié)果能有效用于刀具監(jiān)測。此外,該方法可推廣到不同工況條件下的磨損量預(yù)測,具有較強的實用性。
【圖文】：

第 1 章 緒 論文主要研究內(nèi)容究內(nèi)容題將基于分形理論和支持向量機等非線性手段，對刀具磨損狀態(tài)識別和磨損量究。整個研究過程包括：選擇合理的加工過程和監(jiān)測信號，制定科學(xué)試驗系統(tǒng)同切削條件下的信號進行分析，，對信號初步降噪并以分形理論對濾波后信號進，最后構(gòu)造特征與磨損狀態(tài)的映射模型進行磨損狀態(tài)識別分類與回歸分析。研 1-1 所示。

技術(shù)路線
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TG71

【參考文獻】

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本文編號：2607004