本文關(guān)鍵詞：基于切削力的車刀磨損在線監(jiān)測(cè)方法與技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 刀具磨損 在線監(jiān)測(cè) 切削力 信號(hào)特征 核主元分析 支持向量回歸

【摘要】：切削加工過程中必然存在著刀具的磨損,刀具的磨損影響已加工表面質(zhì)量和尺寸精度,嚴(yán)重時(shí)造成工件報(bào)廢,過去主要由熟練工人判斷刀具的磨損狀態(tài),而近年來隨著切削加工過程自動(dòng)化、無人化的發(fā)展,迫切需要實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè),以擺脫對(duì)熟練工人的依賴。本文主要研究了通過靜、動(dòng)態(tài)切削力在線監(jiān)測(cè)刀具磨損的方法和技術(shù)。首先進(jìn)行了在不同切削參數(shù)下切削50鋼的車刀磨損試驗(yàn),重點(diǎn)測(cè)量了刀具在不同磨損狀態(tài)下的靜、動(dòng)態(tài)切削力,同時(shí)也測(cè)量了相應(yīng)的加工表面粗糙度,研究了刀具磨損對(duì)切削力、切屑和已加工表面質(zhì)量的影響。其次,為了獲取能反映刀具磨損狀態(tài)的特征信號(hào),對(duì)不同磨損狀態(tài)下的切削力進(jìn)行了時(shí)、頻域分析,研究了切削力時(shí)域信號(hào)的均值、方差、均方根、力的比率、偏度和峭度等隨刀具磨損而變化的規(guī)律;研究了切削力信號(hào)在頻域中頻率重心、頻率方差隨刀具磨損的變化規(guī)律;研究了小波多分辨分析提取頻段能量及頻段能量占總能量的比率隨刀具磨損的變化的規(guī)律;研究了基于AR模型提取殘差方差和模型系數(shù)隨刀具磨損的變化規(guī)律;用相關(guān)系數(shù)法優(yōu)選出與刀具磨損敏感的特征,共27個(gè)(不含切削參數(shù))。然后,將優(yōu)選出的樣本特征隨機(jī)分成兩組,分別用于訓(xùn)練和測(cè)試,訓(xùn)練樣本經(jīng)過核主元分析(KPCA)處理得到最終的訓(xùn)練樣本及投影方向向量,用測(cè)試樣本構(gòu)造出中心化的核矩陣并向該方向投影得到最終的測(cè)試樣本,結(jié)果顯示27維特征向量經(jīng)KPCA處理后變成4維,大大提高了后續(xù)的求解速度。最后,使用KPCA處理過的訓(xùn)練樣本對(duì)核化的ν-SVR模型進(jìn)行訓(xùn)練,利用網(wǎng)格搜索法與交叉驗(yàn)證法先粗后精地確定了最佳的模型參數(shù),用KPCA處理過的測(cè)試樣本對(duì)其識(shí)別精度進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的均方根誤差為0.0229mm,平方相關(guān)系數(shù)為0.9628,同時(shí)研究了在訓(xùn)練樣本數(shù)量不斷減少的情況下,模型的識(shí)別精度。此外,本文還設(shè)計(jì)了相應(yīng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并對(duì)其后臺(tái)程序設(shè)計(jì)進(jìn)行了說明。
【關(guān)鍵詞】：刀具磨損 在線監(jiān)測(cè) 切削力 信號(hào)特征 核主元分析 支持向量回歸
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TG506;TG712
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 課題來源9
• 1.2 課題目的與意義9-10
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-17
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容及總體結(jié)構(gòu)17-18
• 2 車刀磨損的試驗(yàn)研究18-28
• 2.1 試驗(yàn)條件18-21
• 2.2 試驗(yàn)結(jié)果與討論21-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 3 車刀磨損特征的提取28-50
• 3.1 時(shí)域統(tǒng)計(jì)分析29-33
• 3.2 頻域分析33-37
• 3.3 小波多分辨分析37-44
• 3.4 AR時(shí)序分析44-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 4 基于KPCA對(duì)特征向量的降維和優(yōu)化50-60
• 4.1 KPCA基本原理50-54
• 4.2 KPCA主元數(shù)目確定及其算法步驟54
• 4.3 KPCA實(shí)例計(jì)算54-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 5 基于v-SVR模型識(shí)別車刀的磨損量60-76
• 5.1 V-SVR的原理60-64
• 5.2 V-SVR的求解步驟64-65
• 5.3 模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)65
• 5.4 V-SVR模型的實(shí)例求解65-71
• 5.5 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)71-75
• 5.6 本章小結(jié)75-76
• 6 總結(jié)與展望76-78
• 6.1 全文總結(jié)76-77
• 6.2 研究展望77-78
• 致謝78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83

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本文編號(hào)：1095921