【摘 要】
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刀具是切削过程的直接执行者,它的好坏直接影响加工质量、加工成本和生产效率等等,因此,研究刀具磨损的实时监测对提高产品的市场竞争力有着深远的意义。声发射技术是今年来兴起
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刀具是切削过程的直接执行者,它的好坏直接影响加工质量、加工成本和生产效率等等,因此,研究刀具磨损的实时监测对提高产品的市场竞争力有着深远的意义。声发射技术是今年来兴起了一项无损检测技术,本文以刀具状态监测系统为研究对象,探讨刀具磨损的过程及原因,利用声发射信号对刀具磨损状态的监测进行了研究,设计了刀具状态监测系统的基本方案,并根据方案实现了基于声发射的刀具磨损监测系统的实验平台,实现了对刀具信号的采集、分析和处理。在C++Builder的环境下,对采集到的不同磨损状态下刀具的声发射信号分别进行时域分析、频域分析和小波分析。通过对现场采集的声发射进行处理,根据刀具磨损状态的特征,总结规律,得到信号中与刀具磨损变化相应的特征,以此作为刀具状态在线监测判别的根据。对BP网络的状态识别算法进行了实验研究,利用提取到的特征参数建立与刀具磨损状态之间的非线性映射关系,讨论了网络隐层数、隐层神经元数的选取和网络训练,验证了神经网络对于刀具磨损状态分类精度、分类速度方面的有效性,为现有的刀具磨损状态的监测问题提供了一条新的途径。
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