【摘 要】
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刀具磨损是影响加工精度的重要因素之一,磨损过程包含复杂的物理和化学变化,因此如何对刀具行之有效地进行状态监测对保证正常生产具有重大意义。切削过程中形成的振动信号蕴藏大量与刀具磨损相关的信息,且对微弱变化较为敏感。针对此问题,本文以车刀为研究对象,通过多个加速度传感器采集切削过程中机床加工区域不同位置的振动信号,提取可表征不同磨损状态的信号特征并进行融合,最后进行磨损状态识别研究。本文主要研究内容如
【基金项目】
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广东省科技计划智能制造装备领域智能装备制造核心零部件项目“全直驱高速高精密车滚复合数控机床装备”,课题编号为2019B090918003
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刀具磨损是影响加工精度的重要因素之一,磨损过程包含复杂的物理和化学变化,因此如何对刀具行之有效地进行状态监测对保证正常生产具有重大意义。切削过程中形成的振动信号蕴藏大量与刀具磨损相关的信息,且对微弱变化较为敏感。针对此问题,本文以车刀为研究对象,通过多个加速度传感器采集切削过程中机床加工区域不同位置的振动信号,提取可表征不同磨损状态的信号特征并进行融合,最后进行磨损状态识别研究。本文主要研究内容如下:（1）搭建车刀磨损状态监测试验平台,在此基础上进行车削试验并采集振动信号,利用单因素分析法研究切削三要素对刀具磨损速率和工件已加工表面粗糙度Ra的影响。（2）分别利用基于代价函数改进的小波包分解法和多分辨奇异值分解（SVD）包对振动信号进行处理并提取能量占总能量比值特征,对比结果表明:经多分辨SVD包处理后提取的能量占总能量比值特征表征刀具磨损能力更优。（3）研究分析了3种特征融合方式反映刀具不同磨损状态的能力,结果表明:用多分辨SVD包对多个传感器数据分解得到的不同分量信号能量占总能量比值进行特征融合的方式反映能力最优。此外,对比分析了有无进行特征融合对刀具磨损状态识别准确率的影响,结果表明:经特征融合后识别准确率有较为明显的提高,证明了对特征进行融合的必要性及有效性。（4）对引导聚集算法（Bagging）和图像识别领域的学习向量化（LVQ）网络进行研究分析,构造并训练Bagging-LVQ神经网络模型用于车刀磨损状态识别,利用Bagging-LVQ和传统LVQ神经网络对本文所有试验进行监测识别,结果表明:本文提出的Bagging-LVQ神经网络对刀具磨损状态监测识别的准确率均高于传统LVQ神经网络。
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