數(shù)控機(jī)床鉆孔加工刀具過(guò)載保護(hù)控制系統(tǒng).pdf

1、在機(jī)械制造業(yè)中，很多零部件都需要進(jìn)行深孔加工，但是在鉆削過(guò)程中經(jīng)常發(fā)生故障。由于各種原因刀具會(huì)被損壞，從而生產(chǎn)了很多廢品，也會(huì)對(duì)機(jī)床造成破壞。針對(duì)以上問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)刀具過(guò)載保護(hù)控制系統(tǒng)對(duì)刀具進(jìn)行保護(hù)。
　　根據(jù)深孔加工過(guò)程的特點(diǎn)和現(xiàn)有的設(shè)備，本文采用間接監(jiān)測(cè)信號(hào)方法，決定對(duì)電機(jī)的功率信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。我們利用相應(yīng)的傳感器和840D數(shù)控機(jī)床采集到了電機(jī)的功率信號(hào)。
　　分析了功率信號(hào)中含有的干擾信號(hào)的特點(diǎn)，我們提出了基于小波

2、包的防脈沖干擾滑動(dòng)平均消噪法對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理。
　　針對(duì)采集到的功率信號(hào)的非平穩(wěn)性和隨機(jī)性，我們運(yùn)用 Mallat算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解和重構(gòu)，提取出能反映刀具切削狀態(tài)的特征參數(shù)。
　　對(duì)比了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)劣，我們建立了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，從而識(shí)別出了刀具的三種切削狀態(tài)。
　　最后我們根據(jù)識(shí)別結(jié)果，編寫了PLC程序，在刀具發(fā)生故障前，使機(jī)床停機(jī)。最終做出了一個(gè)完整的刀具過(guò)載保護(hù)控制系統(tǒng)