本文關(guān)鍵詞：基于銑削力的刀具磨損在線監(jiān)測研究

  更多相關(guān)文章： 刀具磨損 切削力 表面粗糙度 小波包分解 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 馬氏距離

【摘要】：隨著社會的快速發(fā)展,世界各國在智能制造領(lǐng)域內(nèi)展開了新一輪的激烈競爭,數(shù)控機床的發(fā)展從一定程度上提升了生產(chǎn)效率和加工質(zhì)量,但我們?nèi)悦媾R著一個難題:切削系統(tǒng)判斷刀具磨損失效后而自動換刀。在傳統(tǒng)制造中,換刀主要靠有經(jīng)驗的操作工人根據(jù)切削聲音、切屑的顏色、手感和加工表面質(zhì)量變化等現(xiàn)象或離線觀察刀具的磨損狀況來決定是否需要換刀,然而在如今先進智能制造時代,必須通過制造系統(tǒng)自動實時監(jiān)測某些切削物理量來判斷刀具磨損,從而及時換刀,以保證加工的連續(xù)性以及加工質(zhì)量,所以解決這世界性難題對提高制造業(yè)水平來說意義非凡。本論文在總結(jié)國內(nèi)外刀具磨損監(jiān)測先進技術(shù)的基礎(chǔ)上,對鈦合金進行單齒銑削實驗,并以切削力信號為主,工件表面粗糙度信號為輔作為監(jiān)測信號,監(jiān)測刀具磨損,其主要內(nèi)容如下:1.總結(jié)國內(nèi)外刀具磨損監(jiān)測現(xiàn)狀,分析銑削鈦合金刀具磨損特點,確定以銑削力為主,工件表面粗糙度信號為輔間接監(jiān)測刀具磨損;設(shè)計單齒銑削鈦合金(TC4)實驗方案,進行多組不同切削參數(shù)實驗測量,并最終獲得了6組具有代表意義的切削力原始信號。2.研究三向切削力時域、頻域、時頻域相關(guān)的特征參數(shù),分析總結(jié)切削力和工件表面粗糙度隨切削去除率的變化規(guī)律;同時分析了各個切削條件下切削力和工件表面粗糙度隨刀具磨損的變化規(guī)律;分析時域,頻域內(nèi)相關(guān)的各特征量隨刀具磨損的變化規(guī)律,分析各頻帶能量值以及主要頻帶的標(biāo)準差值,最后通過特征參數(shù)與刀具磨損的相關(guān)性來提取特征信號。3.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對刀具后刀面磨損VB值與特征信號之間的關(guān)系進行建模和預(yù)測,測試結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對刀具磨損的預(yù)測精度較高,能達到良好的預(yù)測效果;提出基于馬氏距離,設(shè)定閾值來判斷刀具磨損狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：刀具磨損 切削力 表面粗糙度 小波包分解 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 馬氏距離
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG54;TP274
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 1 緒論11-21
• 1.1 課題來源11
• 1.2 課題研究的背景和意義11-12
• 1.2.1 研究背景11-12
• 1.2.2 研究意義12
• 1.3 刀具磨損研究及失效標(biāo)準確定12-16
• 1.3.1 刀具磨損概述12-13
• 1.3.2 刀具破損概述13-15
• 1.3.3 銑刀磨損量的評價指標(biāo)15-16
• 1.4 刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-20
• 1.4.1 刀具磨損直接檢測法16
• 1.4.2 刀具磨損間接檢測法16-20
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容20-21
• 2 銑刀磨損實驗方案的建立21-31
• 2.1 鈦合金性能特點分析21-22
• 2.2 銑削加工簡述22-25
• 2.2.1 銑削加工特點22
• 2.2.2 銑刀銑削力模型的建立22-25
• 2.3 實驗總體方案及準備25-30
• 2.3.1 實驗?zāi)康?/span>25-26
• 2.3.2 實驗裝置及材料的確定26-27
• 2.3.3 實驗方案的確定27-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 3 銑削力信號處理及特征信號提取31-63
• 3.1 時域特征參數(shù)概述31-33
• 3.2 銑削力信號時域特征分析33-44
• 3.2.1 去除率與銑削力最大值大小關(guān)系33-34
• 3.2.2 刀具磨損對銑削力的影響34-37
• 3.2.3 工件表面粗糙度的變化分析37-39
• 3.2.4 刀具壽命分析39-42
• 3.2.5 力信號時域靜態(tài)特征分析42-44
• 3.3 頻域特征參數(shù)概述44-45
• 3.4 銑削力信號頻域分析45-48
• 3.4.1 銑削力功率譜分析45-47
• 3.4.2 銑削力頻域特征參數(shù)分析47-48
• 3.5 時頻域分析概述48-52
• 3.6 銑削力信號時頻域特征分析52-58
• 3.6.1 小波包分析52-57
• 3.6.2 小波頻帶特征分析57-58
• 3.7 特征信號的提取及處理58-62
• 3.7.1 特征信號的處理58-59
• 3.7.2 特征信號相關(guān)性分析和提取59-62
• 3.8 本章小結(jié)62-63
• 4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損預(yù)測63-77
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理63-67
• 4.1.1 人工神經(jīng)元模型63-64
• 4.1.2 常用激活函數(shù)概述64
• 4.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型64-66
• 4.1.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)66-67
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對VB值的預(yù)測67-74
• 4.3 基于馬氏距離對刀具磨損狀態(tài)識別74-76
• 4.4 本章小結(jié)76-77
• 5 結(jié)論與展望77-79
• 5.1 結(jié)論77-78
• 5.2 工作展望78-79
• 致謝79-80
• 參考文獻80-85
• 附錄85-88

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