基于稀疏分解和支持向量機(jī)的高速銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測.pdf

1、近年來高速銑削加工技術(shù)憑借其出眾的加工精度、加工效率和表面質(zhì)量等優(yōu)勢在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在高速銑削加工中，銑刀在超高轉(zhuǎn)速下進(jìn)行不連續(xù)切削，刀具磨破損迅速，直接影響加工精度與產(chǎn)品質(zhì)量，嚴(yán)重時(shí)甚至損壞機(jī)床和工件，引起事故。因此，對高速銑削加工過程中刀具的磨損狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)的在線監(jiān)測意義重大。本文借助于先進(jìn)的傳感技術(shù)，在稀疏表示和模式識別的基礎(chǔ)上提出了一種新的故障診斷方法，以達(dá)到對刀具磨損狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，提高生產(chǎn)系統(tǒng)的安全性。論文的主體工

2、作包含以下幾點(diǎn):
　　(1)學(xué)習(xí)并總結(jié)了近年來在高速銑削加工領(lǐng)域針對于刀具磨破損狀態(tài)監(jiān)測的各種科學(xué)方法，并介紹了各個(gè)科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者的研究進(jìn)展，研究了刀具磨損的機(jī)理和分類問題，為該課題的開展奠定扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。
　　(2)基于壓縮感知和稀疏表示的理論，結(jié)合形態(tài)分量分析和增廣拉格朗日變量分離算法，構(gòu)造對偶BP優(yōu)化模型，并使用SALSA算法對優(yōu)化模型進(jìn)行求解，達(dá)到了對信號的脈沖成分和諧波成分進(jìn)行分離的目的.隨后對該算法的分離效果進(jìn)

3、行仿真分析和驗(yàn)證。
　　(3)搭建高速銑削加工實(shí)驗(yàn)平臺，介紹了該平臺的理論構(gòu)成和各模塊的使用情況，并進(jìn)行了傳感信號的采集與儲存。針對加工過程中振動(dòng)信號的特點(diǎn)及其在頻域上的稀疏特性，對振動(dòng)信號進(jìn)行稀疏分解和形態(tài)分量分析，分離出振動(dòng)信號中的脈沖成分和諧波成分。對分離后的信號分量分別提取脈沖密度和高次諧波頻率與基頻的幅值比等特征，并分別與刀具磨損形成的向量之間的相關(guān)性，探索這些特征的物理意義和在刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測上的實(shí)用性。
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