【摘 要】
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碳纤维增强树脂基复合材料（Carbon fibre reinforced plastics,CFRP）有着抗疲劳、耐高温、低密度和耐腐蚀等许多优良特性,被广泛应用于航空航天领域。由于材料本身非均质性特点,在实际机器人磨削加工过程中容易造成表面加工质量低下与加工效率低等问题。为此,本文通过CFRP试块机器人砂带磨削加工建立了基于声发射的磨削加工-监测系统,对磨削加工过程中产生的声发射信号进行深入分析
【基金项目】
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国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题”重点专项:大型复杂构件多机器人装备智能协同加工理论与方法（项目号:2019YFA0706703）；
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碳纤维增强树脂基复合材料（Carbon fibre reinforced plastics,CFRP）有着抗疲劳、耐高温、低密度和耐腐蚀等许多优良特性,被广泛应用于航空航天领域。由于材料本身非均质性特点,在实际机器人磨削加工过程中容易造成表面加工质量低下与加工效率低等问题。为此,本文通过CFRP试块机器人砂带磨削加工建立了基于声发射的磨削加工-监测系统,对磨削加工过程中产生的声发射信号进行深入分析,并建立基于深度置信网络（Deep belief network,DBN）的粗糙度预测模型对其表面加工质量进行精确预测。具体研究工作包括:1)针对声发射信号非稳态非线性的波形特性,提出了一种基于小波包分解和集合经验模态分解的机器人砂带磨削声发射信号特征提取方法,探究了声发射信号在多阶小波域的节点信号和多阶本征模函数信号子带时频域下的幅值与能量变化规律。之后,通过上述分解信号子带共提取了436组声发射信号在时频域下的特征样本。2)针对声发射信号进行分解之后获得的多维信号时频特征样本量庞大会导致模型迭代速率低,且输入与目标之间的相关程度不同影响模型预测精度的问题,提出了一种基于最大互信息与最小冗余度的声发射信号特征参量评估方法,能够直接通过分析数据本身的联系程度,过滤与机器人砂带磨削加工CFRP表面粗糙度相关性较高的信号特征。3)通过上述筛选的声发射信号特征样本,本文建立了一种基于GA-DBN的CFRP表面粗糙度预测模型。实验结果显示,模型预测值与真实值基本一致,GA-DBN模型的RMSE和MAPE分别为0.173和3.86%,预测精度显著优于其他模型,泛化性能良好。且当声发射信号特征作为样本输入时GA-DBN模型的R~2和MAPE分别为0.973和3.75%,实际预测效果优于工艺参数。
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