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文檔簡(jiǎn)介
1、刀具在機(jī)械制造加工過(guò)程中是最基本的生產(chǎn)要素,其狀態(tài)的好壞直接影響加工工件的精度、粗糙度以及加工系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的可靠性和穩(wěn)定性。隨著生產(chǎn)設(shè)備自動(dòng)化程度的提高,特別是柔性制造系統(tǒng) (FMS)的出現(xiàn),人們對(duì)加工過(guò)程的在線監(jiān)測(cè)的重視程度越來(lái)越大。
因此如何識(shí)別刀具狀態(tài)并及時(shí)更換已磨損、破損的刀具是保證產(chǎn)品質(zhì)量和保證設(shè)備自動(dòng)化加工過(guò)程正常進(jìn)行的關(guān)鍵問(wèn)題之一。
本文以加工中心端銑刀為研究對(duì)象,構(gòu)建了一個(gè)具有通用性的可擴(kuò)展的刀
2、具狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng);本文將聲發(fā)射信號(hào)作為橋梁,對(duì)各種刀具狀態(tài)下聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行小波包分解,然后提取各頻段的特征能譜系數(shù)作為模式識(shí)別的特征向量,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強(qiáng)的非線性映射能力進(jìn)行模式識(shí)別,并建立了一個(gè)基于LabVIEW的加工中心刀具監(jiān)測(cè)系統(tǒng),準(zhǔn)確判斷刀具狀態(tài),建立精確的刀具磨損、破損的信息采集的特征模型。本文的主要工作和創(chuàng)新有:
1.搭建刀具狀態(tài)聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng),經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)刀具聲發(fā)射信號(hào)是一類瞬態(tài)的非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào);根據(jù)小
3、波包分析良好的時(shí)頻局部化特性,應(yīng)用小波包分解提取信號(hào)特征的方法提取聲發(fā)射信號(hào)的特征能譜系數(shù),分析結(jié)果表明小波包分解提取各頻段的特征能譜系數(shù)能正確地反映刀具磨損、破損狀態(tài)特征。
2.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強(qiáng)的非線性映射功能,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)刀具狀態(tài)和聲發(fā)射信號(hào)特征向量之間的映射關(guān)系,進(jìn)行刀具狀態(tài)的模式識(shí)別。這樣可以克服其他識(shí)別方法過(guò)分依賴經(jīng)驗(yàn)和背景知識(shí)的缺點(diǎn)。同時(shí),還討論了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)、輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取規(guī)則和網(wǎng)
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