基于时间序列的超硬材料复杂形面磨削模型研究

来源 :郑州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lanshi2008
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金刚石滚轮是一种主要应用于成型砂轮修整的具有复杂型面的高精密超硬金刚石刀具。圆弧和直线构成了金刚石滚轮的复杂形面轮廓。金刚石滚轮的精度直接决定了被修整的砂轮的精度,从而间接影响了砂轮所加工工件的精度。目前常采用金刚石砂轮磨削法对金刚石滚轮进行精密修形。该方法严重依赖人工操作,成本高,效率低,行业内对自动加工的需求极为迫切。针对该问题,本文提出通过建立切入磨削接触模型和纵向磨削接触模型对磨削接触状态进行识别从而对加工参数进行优化。基于这个需求,选用声发射来监测磨削接触过程,分别用EEMD模态分解和VMD变分模态分解方法对纵向磨削和切入磨削过程的声发射信号进行平稳化处理,并利用VMD能量重构法建立切入磨削接触模型;利用深度学习中的时间序列分析方法建立纵向磨削接触模型。本文的主要工作如下:(1)结合目前在光学曲线磨床上用纵向磨削法对金刚石复杂形面上较长直线段进行修形,用多次切入点磨削对复杂形面上的圆弧面进行修形的实际情况。建立切入磨削过程接触状态模型来实现消空程功能从而优化切入过程的进给速度,减少自动磨削时的空程时间;建立纵向磨削过程接触状态模型来优化进给量从而保证金刚石砂轮和金刚石滚轮的持续接触磨削。(2)分析了目前常用的几种磨削监测手段,证明了用声发射信号来监测磨削接触状态的有效性。并对采集的纵向磨削过程声发射信号和切入磨削过程声发射信号用多种方法分析处理,包括时频域分析方法等。(3)建立了基于VMD能量重构法的切入磨削接触模型。将原始声发射信号用VMD方法分解为若干分量,选取其中的IMF4分量替代原始信号重构信号能量进行磨削接触状态判断。与常规的接触判别方法时域阈值法和有效值阈值法进行对比,发现用VMD能量重构法识别金刚石砂轮磨削金刚石滚轮接触状态要显著优于其他方法。(4)建立了基于BiLSTM-Attention的纵向磨削接触模型。先用EEMD模态分解方法对采集的非平稳非线性声发射时间序列信号进行平稳化处理,分解为若干分量,并通过相关性分析去除掉相关性较低的分量;用重叠率为50%的汉宁窗将剩下的模态分量进行加窗操作,并按帧提取特征值。构建BiLSTM-Attention算法模型架构从而建立接触状态识别模型。该模型在BiLSTM的基础上引入了Attention注意力机制来提取隐含信息。实验结果表明,该模型要显著好于其他模型。
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