小波—神经网络在自由曲面数控加工监控中的应用

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该文对模具自由曲面数控加工中过切产生的原因及分类进行了详细的分析,抽象出两种过切模型,即反映切削过程突变的阶梯过切和反映切削过程渐变的斜坡过切.并对自由曲面数控加工刀具破损的产生原因及故障表现形式进行了深入的研究.为了实现监控的智能化,还对切入、切出信号进行了分析和研究.该文采用小波分析技术,对曲面过切、刀具破损、切入与切出等加工状态进行了实验研究,首次应用小波能量法在小波分析的不同频段上提取相应的故障特征,将此特征参数作为神经网络的输入参数,从而识别出相应的加工状态.此方法对刀具齿数、刀具直径、切削深度和斜坡角度的改变均有良好的适应性,解决了监控系统中故障现象和加工条件改变的统一定量描述问题,建立起一套集数据采集、故障识别、报警与控制于一体的自由曲面数控加工在线监控系统.
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