基于多传感器时空信息融合的刀具磨损状态监测方法研究

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刀具状态监测在机床健康状态诊断中起着至关重要的作用,对于提高生产率、提高零件质量和降低自动化制造系统的成本具有重要意义。目前主要通过多个传感器信息融合对刀具磨损状态进行监测,然而在刀具磨损特征提取时忽略了多传感器数据是时空序列数据的特点,缺乏对多传感器数据的时空特性的考虑,导致在特征提取时存在空间和时间信息的丢失,从而影响刀具磨损监测模型的性能。因此,论文基于多传感器数据的时空特性分析,提出了基于多传感器时空信息融合刀具状态监测方法,主要工作内容如下:首先,对刀具磨损机理和磨钝标准进行阐述,进一步以铣削和高速干切滚齿为例进行多传感器数据采集方案的设计,利用搭建的试验平台采集刀具磨损生命周期内多传感器信号数据和标签数据,形成多传感器数据集。然后,从试验所获取的多传感器信号数据进行多传感器数据的时空特性分析,分析多传感器数据中的非鉴别信息对于刀具磨损监测模型的影响。其次,针对多传感器时空特征提取方法存在时间和空间信息丢失的问题,提出了基于时空特征并行提取策略和轻量化融合方法框架。首先,分别独立提取原始时空序列数据中多通道之间的局部空间信息和单通道之间的局部时间依赖关系作为空间特征和时间特征,同时利用数学公式进行统计特征提取,并对提取的特征进行有效性评估。然后,提出了一种基于多特征集的轻量化特征融合方法,对多个特征集进行轻量化特征融合,进一步对融合特征进行定性和定量的分析。在此基础上,基于最小二乘向量回归建立时空特征信息和刀具磨损状态的映射关系,实现刀具磨损的预测,并且基于铣削案例验证时空特征信息融合的刀具状态预测方法的有效性和准确性。最后,结合上述取得的理论成果,进行多传感器时空信息融合用于刀具状态监测方法的适用性研究。通过基于齿轮表面质量对滚刀磨损状态分类来分析所提方法在滚齿加工场景下的分类效果。同时,开发基于虚实映射的刀具磨损状态监测系统,通过建立滚齿加工场景,对其运动关系进行匹配关联,实现刀具与工件的运动仿真,然后设计基本加工信息模块和刀具磨损预测模块,最终实现加工过程数据监测以及刀具磨损监测等功能。
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