錯(cuò)齒BTA鉆頭作為深孔鉆床上的一種常用刀具,通過(guò)刀齒切削與導(dǎo)向條自導(dǎo)的方式完成零件的深孔加工,鉆削過(guò)程勢(shì)必造成鉆頭上刀齒和導(dǎo)向條的磨損。而鉆頭的磨損不僅會(huì)影響到工件的精度和質(zhì)量,還會(huì)增加加工成本并降低生產(chǎn)效率。所以研究深孔鉆削過(guò)程中的鉆頭磨損監(jiān)測(cè)技術(shù)具有現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)際價(jià)值。文中根據(jù)深孔鉆削的特殊性,建立了用于采集主軸電機(jī)扭矩信號(hào)的深孔鉆削實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并系統(tǒng)的研究了基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BTA鉆頭磨損監(jiān)測(cè)技術(shù)。分別從時(shí)域和頻域兩個(gè)角度深入研究了在深孔鉆削過(guò)程中主軸電機(jī)扭矩信號(hào)及其特征值與BTA鉆頭磨損量之間的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)扭矩信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征與鉆頭磨損之間呈現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性;頻域中的扭矩信號(hào)功率譜密度也與鉆頭磨損量之間呈現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性,頻域統(tǒng)計(jì)特征展現(xiàn)出與鉆頭磨損歷程基本一致的變化趨勢(shì)。討論了小波變換的多分辨特性以及Mallat算法的基本原理。采用Daubechies 4正交小波對(duì)主軸電機(jī)扭矩信號(hào)及其功率譜進(jìn)行了多分辨分析,研究了小波分解信號(hào)及其統(tǒng)計(jì)特征隨鉆削深度的變化規(guī)律。從主軸電機(jī)扭矩信號(hào)的低頻小波分解系數(shù)與重構(gòu)功率譜包絡(luò)中獲取了與鉆頭磨損之間相關(guān)性較強(qiáng)的特征,為鉆頭磨損狀態(tài)的識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。針對(duì)BTA鉆頭在兩種磨損狀態(tài)下特征模式分布重疊的特點(diǎn),提出采用LSTM來(lái)解決鉆頭磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)的思想,系統(tǒng)的研究了LSTM在鉆頭磨損監(jiān)測(cè)中的基本原理及算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程,提出了基于LSTM的BTA鉆頭磨損監(jiān)測(cè)方法,分別使用時(shí)域特征、時(shí)域和頻域特征、小波分解特征和多類特征融合樣本集建立相應(yīng)的LSTM模型,并對(duì)建立好的模型進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試,實(shí)際結(jié)果表明:當(dāng)輸入矢量分別為時(shí)域特征、時(shí)域和頻域特征以及多類特征融合樣本時(shí),相應(yīng)模型的分類效果能很好地滿足實(shí)際的監(jiān)測(cè)要求;當(dāng)輸入矢量為小波分解特征樣本時(shí),相應(yīng)模型的分類效果也能較好地滿足實(shí)際的監(jiān)測(cè)要求。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP183;TG713.1
【部分圖文】：

圖 1-1 智能化生產(chǎn)設(shè)備Fig.1-1 Intelligent production equipment深孔鉆床是一種精度與效率都非常高的專用孔穎且復(fù)雜的深孔零部件，這些零部件對(duì)加工時(shí)

圖 1-2 常用刀具監(jiān)測(cè)方法Fig.1-2 Common tool monitoring methods提出了一種基于紋理描述符的刀具磨損監(jiān)控策短時(shí)離散傅里葉變換譜作為二維紋理圖像。然

導(dǎo)向套BTA 鉆頭授油器鉆桿圖 2-1 BTA 深孔鉆加工系統(tǒng)工作原理Fig.2-1 BTA deep hole machining system working孔鉆削系統(tǒng)的加工區(qū)域處于密封的空間內(nèi)，
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本文編號(hào)：2860303