車削加工離線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與質(zhì)量辨識(shí)研究.pdf

1、制造業(yè)離不開(kāi)先進(jìn)制造技術(shù)，隨著機(jī)械加工系統(tǒng)自動(dòng)化、智能化水平的不斷提高，為確保加工過(guò)程能夠安全可靠的進(jìn)行，必須對(duì)加工過(guò)程進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，加工過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性直接影響了加工產(chǎn)品的質(zhì)量。車削過(guò)程幾乎都是在無(wú)人操作下自動(dòng)運(yùn)行，這時(shí)車削過(guò)程的有效監(jiān)測(cè)與加工質(zhì)量的自動(dòng)辨識(shí)就顯得非常必要。本文旨在對(duì)振動(dòng)與電流信號(hào)的分析，提取影響加工質(zhì)量的敏感特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)車削加工的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與質(zhì)量辨識(shí)。主要工作如下：
　　首先，確定以CA6140車削加工過(guò)程為研究對(duì)

2、象，選擇振動(dòng)傳感器、電流互感器作為信號(hào)檢測(cè)元件，針對(duì)不同傳感器的結(jié)構(gòu)和特性及車床結(jié)構(gòu)，結(jié)合TST信號(hào)采集系統(tǒng)，建立車削加工方式下的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。分析車削加工振動(dòng)模型、電機(jī)電流模型及模型與加工質(zhì)量參數(shù)間的關(guān)系，分別選擇直線度與表面粗糙度作為衡量加工軸類零件的質(zhì)量指標(biāo)。采用均勻?qū)Ρ葘?shí)驗(yàn)法進(jìn)行車削加工實(shí)驗(yàn)，利用對(duì)比實(shí)驗(yàn)研究特征數(shù)據(jù)變化的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，研究不同加工條件下信號(hào)的變化規(guī)律及其影響因素，為車削加工狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究成功奠定了基礎(chǔ)。
　　

3、其次，對(duì)車削加工過(guò)程中的傳感器信號(hào)進(jìn)行時(shí)域、頻域分析。將小波包分解、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馀c信息熵相結(jié)合等信號(hào)處理方法應(yīng)用于振動(dòng)信號(hào)與電流信號(hào)的特征提取，從時(shí)域和頻域提取影響加工質(zhì)量的敏感特征。小波包分解：能清楚的看到信號(hào)在各個(gè)頻段的變化情況，尤其是特征頻段的能量分布情況與質(zhì)量參數(shù)間的匹配關(guān)系；經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓簞t能自適應(yīng)地將信號(hào)中真實(shí)存在的不同尺度波動(dòng)或趨勢(shì)逐級(jí)分解出來(lái)，掌握信號(hào)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)及其變化趨勢(shì)，以相對(duì)熵作為反映加工質(zhì)量變化的敏感特征。特征選

4、取的好壞直接影響后續(xù)辨識(shí)模型的準(zhǔn)確性，對(duì)辨識(shí)結(jié)果有著至關(guān)重要的影響。因此，這些信號(hào)處理方法所提取的有效特征為車削加工質(zhì)量辨識(shí)HMM模型提供了基礎(chǔ)。
　　最后，利用多種信號(hào)處理方法所提取的多個(gè)狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，采用自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依據(jù)一定準(zhǔn)則來(lái)融合多個(gè)狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，對(duì)傳感器特征進(jìn)行矢量量化，量化編碼特征包含了全面、準(zhǔn)確的車削狀態(tài)信息，為建立HMM辨識(shí)模型做好前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。根據(jù)反映車削狀態(tài)信息的量化編碼，建立了各車削加工質(zhì)量狀態(tài)下的HM