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文檔簡介
1、磨削是一個動態(tài)的、非線性的加工過程,影響因素眾多,傳統(tǒng)方法難以獲得表面粗糙度精確的數(shù)學模型。表面粗糙度在線檢測一直難以解決。
本文構建了一套基于聲發(fā)射信號的磨削表面粗糙度在線智能檢測系統(tǒng)。建立了基于聲發(fā)射的砂輪磨損狀態(tài)在線識別模型和磨削表面粗糙度在線智能檢測模型。
本文對磨削過程中的砂輪磨損狀態(tài)聲發(fā)射信號去噪處理進行了研究,提出了小波分解系數(shù)平均值的特征統(tǒng)計分析方法,對聲發(fā)射信號特征提取,可以清晰地描述出砂輪磨損狀態(tài)
2、中聲發(fā)射信號的細節(jié)特征。
根據(jù)磨削表面粗糙度形成的影響因素以及現(xiàn)有磨削表面粗糙度模型,研究了在砂輪不同磨損狀態(tài)下,砂輪線速度、工件進給速度、磨削深度和磨削力比對表面粗糙度的影響以及規(guī)律。
本文建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的砂輪磨損狀態(tài)識別模型,利用小波分解系數(shù)平均值的特征統(tǒng)計分析法,提取砂輪磨損狀態(tài)聲發(fā)射信號的細節(jié)特征,將此特征作為網(wǎng)絡輸入。
以砂輪磨損狀態(tài)、砂輪線速度、工件進給速度、磨削深度和磨削力比作為輸入,
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