BTA深孔鉆削鉆頭磨損狀態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、在制造業(yè)智能化、信息化的背景下，通過(guò)在生產(chǎn)制造過(guò)程中采集與制造相關(guān)的信息數(shù)據(jù)，利用這些信息數(shù)據(jù)達(dá)到對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并在這些數(shù)據(jù)中得到生產(chǎn)過(guò)程出現(xiàn)的問(wèn)題時(shí)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程做出調(diào)整有著重要的作用。機(jī)械切削加工中，刀具作為直接與加工表面接觸的部分，刀具也是整個(gè)加工系統(tǒng)中最薄弱的環(huán)節(jié)，要使自動(dòng)化的加工過(guò)程高效穩(wěn)定地進(jìn)行，研究和開發(fā)加工過(guò)程中刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)就顯得尤為重要。而現(xiàn)有的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)大多針對(duì)車削、銑削加工，很少有針對(duì)深孔鉆削的刀具狀態(tài)

2、監(jiān)測(cè)方法
　　本文針對(duì)BTA深孔加工的特點(diǎn)，整個(gè)加工過(guò)程在封閉的環(huán)境中進(jìn)行，刀具的磨損狀態(tài)無(wú)法直接觀察，由主軸電機(jī)電流與鉆頭磨損之間內(nèi)在關(guān)系，直接從電機(jī)驅(qū)動(dòng)器中采集了鉆削過(guò)程中主軸電機(jī)電流信號(hào)作為監(jiān)測(cè)信號(hào)，并介紹了一種將信號(hào)進(jìn)行連續(xù)小波變換的信號(hào)分析方法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別方法相融合的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。
　　建立了基于深孔鉆削數(shù)控機(jī)床的數(shù)控系統(tǒng)通訊模塊的主軸電機(jī)電流信號(hào)采集系統(tǒng)，通過(guò)鉆削實(shí)驗(yàn)獲取了主軸電機(jī)電流信號(hào)，對(duì)采集

3、得到的主軸電流信號(hào)進(jìn)行初步分析，記錄了鉆削過(guò)程鉆頭磨損量，獲取了鉆頭的磨損規(guī)律信息。
　　結(jié)合鉆頭在不同磨損階段的主軸電流信號(hào)特征以及信號(hào)時(shí)域分析和頻域分析的不足，為了描述信號(hào)頻率隨時(shí)間的變化規(guī)律，獲取鉆頭的磨損規(guī)律信息及變化特征，采用連續(xù)小波變換，得到不同磨損階段的小波尺度譜。并在連續(xù)小波變換中，通過(guò)不同小波基函數(shù)的特征，確定了最佳小波基函數(shù)，利用小波信號(hào)熵的方法確定了最優(yōu)小波分解層數(shù)。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，鉆頭在不同磨損階段的小波尺度

4、譜表現(xiàn)出了很明顯的不同，很好的反映了信號(hào)頻率隨時(shí)間變化規(guī)律。在信號(hào)小波尺度譜中高頻成分隨時(shí)間逐漸減小，而中頻成分則在逐漸增加，很好的映射了鉆頭磨損規(guī)律。
　　針對(duì)小波尺度譜在不同磨損階段的明顯不同，直接將小波尺度譜作為狀態(tài)特征，省去了在模式識(shí)別前的前處理過(guò)程，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地識(shí)別圖像的特性，特征提取和模式識(shí)別過(guò)程都在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中完成。將采集到的信號(hào)的小波尺度譜，一部分作為訓(xùn)練集，一部分作為訓(xùn)練集，通過(guò)訓(xùn)練和測(cè)試結(jié)果確定了網(wǎng)絡(luò)結(jié)