【摘 要】
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刀具是数控机床的关键组件,其磨损直接影响工件表面质量和加工尺寸的精度。传统依据经验或者定量法的换刀方式不仅增加操作者的劳动强度,而且使刀具的使用寿命和被加工件的加工效率下降,严重制约数控机床在智能制造领域的发展。因此,研究刀具无突发失效的性能退化风险评估,对于预防性刀具更换策略的制定具有重要意义。针对刀具无突发失效的性能退化过程,本文依据采集的振动信号和考虑外载冲击的振动信号,进行性能健康指标计算
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刀具是数控机床的关键组件,其磨损直接影响工件表面质量和加工尺寸的精度。传统依据经验或者定量法的换刀方式不仅增加操作者的劳动强度,而且使刀具的使用寿命和被加工件的加工效率下降,严重制约数控机床在智能制造领域的发展。因此,研究刀具无突发失效的性能退化风险评估,对于预防性刀具更换策略的制定具有重要意义。针对刀具无突发失效的性能退化过程,本文依据采集的振动信号和考虑外载冲击的振动信号,进行性能健康指标计算与退化概率建模,结合考虑刀具状态和退化后果的严重度,评估有无外载冲击的刀具性能退化风险,并以退化概率、退化状态和退化后果为变量,分析其对性能退化风险的灵敏度,为刀具可靠性管理提供依据。主要研究内容如下:（1）依据采集的刀具振动信号,对有无外载冲击的刀具退化概率建模。采集加工中心精铣模具的振动信号,将其与正态随机冲击信号融合得到考虑外载冲击的刀具振动信号,应用小波半软阈值函数对振动信号降噪,结合相关性、单调性和鲁棒性提取时域特征,采用经验模态分解和奇异值分解提取时频域特征,利用时频特征融合构建马氏距离,采用CUMSUM（Cumulative Sum）方法计算性能健康指标,经拟合检验与最小二乘参数估计,构建刀具退化概率模型。（2）刀具性能退化后果及严重度评估。构建工件表面粗糙度与刀具振动信号有效值的分布拟合模型,以不同时刻工件表面粗糙度与其精度的比值表示性能退化后果,根据失效阈值和性能健康指标计算刀具性能退化率,采用支持向量机对频域能量分类,结合频域能量均值和方差计算各频段频域能量的归一化权重,采用性能退化率、显著频域能量及其权重构建退化状态指标;综合退化状态与性能退化后果,评估有无外载冲击的性能退化严重度。（3）结合刀具退化概率和性能退化严重度,基于风险原理评估刀具性能退化风险;以退化状态和性能退化后果为变量,分析其对性能退化严重度的灵敏度;综合退化状态、退化后果与蒙特卡罗仿真对应的退化概率,分别分析其对性能退化风险的灵敏度,为刀具可靠性增长提供依据。
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