【摘 要】
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滚刀状态对滚齿加工有着十分重要的影响,滚刀故障而没及时发现不仅会导致加工齿轮的精度和质量下降,不合格率提高;长此以往将会造成滚齿机床难以挽回的伤害。为实现滚齿机振动控制、提高滚齿加工质量,本文以滚齿机滚刀为研究对象,探寻滚刀振动响应机理,开展滚齿加工过程中滚刀振动信号的去噪方法研究和滚刀故障状态识别方法研究。论文主要工作包括:（1）滚刀振动响应数学模型建立。基于欧拉梁理论建立滚刀振动平衡方程,推导
【基金项目】
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工信部“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项“乘用车变速器总成高效加工与装配柔性生产线”（项目编号:2018ZX04025001）； 人工智能与实体经济深度融合创新项目“基于人工智能的滚齿机床研发与应用”； 重庆市智能制造项目“面向齿轮加工数字化车间的智能制造技术研发与应用示范”（项目编号:cstc2018jszx-c
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滚刀状态对滚齿加工有着十分重要的影响,滚刀故障而没及时发现不仅会导致加工齿轮的精度和质量下降,不合格率提高;长此以往将会造成滚齿机床难以挽回的伤害。为实现滚齿机振动控制、提高滚齿加工质量,本文以滚齿机滚刀为研究对象,探寻滚刀振动响应机理,开展滚齿加工过程中滚刀振动信号的去噪方法研究和滚刀故障状态识别方法研究。论文主要工作包括:（1）滚刀振动响应数学模型建立。基于欧拉梁理论建立滚刀振动平衡方程,推导出滚刀各阶固有频率和各阶主振型计算公式。由模态分析法推导滚刀坐标系下滚刀沿任意方向的振动位移计算公式,并基于坐标变换原理建立工件坐标系X方向和Z方向的振动位移和加速度响应数学模型。（2）基于改进CEEMDAN和粗糙集的非平稳振动信号降噪方法研究。针对滚齿加工实际工况滚刀振动信号成分复杂、随机噪音的特点,提出一种结合CEEMDAN、粗糙集和小波阈值的非平稳振动信号降噪方法,以挖掘被噪音掩盖的微弱故障信息。该方法针对EMD分解的模态混叠、CEEMDAN默认参数不适用于滚刀振动信号问题,建立CEEMDAN分解参数选择准则,可基于信号自身特性选择CEEMDAN的关键参数;针对目前研究单一指标易造成识别偏差的问题,提取反映IMFs状况的多类特征,并基于粗糙集的特征评价方法对提取的多类特征进行评价,进一步获取IMFs的综合评价;基于综合评价指标区分带噪与不带噪IMFs,最终利用不同的小波基函数对含噪音IMFs进行降噪;分析降噪信号的包络谱和时频谱,判断滚刀振动信号降噪成分,对比其他降噪方法,其降噪效果显著。（3）基于萤火虫参数优化和堆叠稀疏自编码机的滚刀故障诊断状态识别方法研究。提出一种基于堆叠稀疏自动编码机构建的深度神经网络的智能故障诊断方法,以避免传统状态识别算法过分依赖人工特征提取和先验知识的问题,实现滚刀端到端的滚刀故障类型智能识别。在降噪的基础上,构建频域样本数据集;通过萤火虫参数寻优算法获取堆叠稀疏自编码机的网络结构参数;逐层训练稀疏自动编码器,最后使用BP算法从全局角度对模型参数进行反向微调完成模型训练。最后将训练完成的模型用于滚刀的故障状态识别,对比其他故障识别分类器,结果表明该方法有着较高的故障识别率;整个故障诊断过程以原始采集滚刀振动数据为对象,人工干预较少,实现了基于滚刀振动信号的端到端的智能故障诊断。
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