【摘 要】
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刀具状态的实时辨识对提高数控加工效率和质量、降低加工成本具有重要作用。对于单件小批量生产模式下的复杂零件,加工过程中的几何形状和切削参数不断变化,为刀具状态的准确
【基金项目】
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2013年国家重大专项（2013ZX04001-021）
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刀具状态的实时辨识对提高数控加工效率和质量、降低加工成本具有重要作用。对于单件小批量生产模式下的复杂零件,加工过程中的几何形状和切削参数不断变化,为刀具状态的准确辨识带来很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于切削力信号-几何信息-工艺信息的铣削加工刀具状态辨识方法。采集加工过程中不同刀具状态的切削力信号,并对其做时域和时频分析,提取切削力信号的特征量,与加工工艺信息和零件几何信息相关联,建立输入向量,构建基于BP神经网络的刀具状态辨识模型并训练,在实际加工中通过神经网络模型实现刀具状态的实时辨识。经过试验
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