基于主轴电流和振动信号的铣刀磨损量预测方法研究

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随着机床切削技术不断向高速、高精度发展,刀具作为数控机床加工过程中的重要部件,其状态好坏已成为影响工件尺寸精度、表面质量、加工安全性及生产效率的关键因素。随着智能制造时代的来临,刀具磨损在线监测技术已成为当今先进制造技术的重要研究方向。本文以铣削加工过程中铣刀后刀面磨损量为研究对象,使用多传感器融合的方法采集信号并进行分析处理,利用支持向量回归机模型实现了对刀具磨损量的准确预测,主要工作如下:在信号采集方面,本文在对不同类型信号优缺点进行对比的基础上,选择了主轴三向振动信号和电流信号作为监测对象,搭建了铣削试验平台,完成了铣刀全寿命加工过程的信号和磨损量采集工作。在信号处理方面,在对原始信号进行时域、频域和时频域特征提取后,使用相关系数法进行特征筛选,通过对比4种特征后处理方法,选择高斯加权移动平均法对筛选得到的特征集进行平滑处理。在模型构建与优化方面,通过研究核函数选择对模型拟合和泛化能力的影响,确定使用线性核构建基于遗传算法参数寻优的支持向量回归机模型,初步构建了磨损量预测模型,并在未知实验数据集上验证了其泛化能力。通过与神经网络模型的对比证明了该模型的优越性。针对上述模型局部预测精度低的问题,提出分磨损阶段进行特征筛选并建模,最终在测试集上的平均相对误差为4.99%,平均绝对误差为4.47μm,最大误差为11.16μm,均方误差为28.38μm~2。最后设计实验验证了利用刀具磨损量预测模型对加工进行实时补偿的可行性。
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