【摘 要】
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铣削加工是常用的加工方式之一,其刀具的磨损状态直接影响到工件的加工表面质量和尺寸精度。针对铣刀磨损状态的在线监测,本文采用协整建模的方法实现了切削力信号的参数化建
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铣削加工是常用的加工方式之一,其刀具的磨损状态直接影响到工件的加工表面质量和尺寸精度。针对铣刀磨损状态的在线监测,本文采用协整建模的方法实现了切削力信号的参数化建模,并通过智能诊断的技术实现了刀具磨损状态的分类。具体的研究内容如下:对铣削过程切削力信号的协整建模进行了深入的研究。针对当前刀具状态监测中非参数化特征提取无法给出精确的数学模型的缺点,通过广义单位根检验、协整性检验和协整向量估计,建立了不同磨损状态下的切削力信号协整模型,以更为清晰地反映磨损状态的动态变化。基于切削力信号协整过程的平稳性检验实现了刀具磨损状态的辨识。根据铣削力信号的周期性时变的特点,本文分别将三种磨损状态的铣削力信号代入其他两种磨损状态的协整模型中,对得到的协整过程进行平稳性检验,通过判断其平稳性来实现不同磨损状态的辨识。研究表明这种识别方法可以有效避免铣削力信号周期时变的干扰。基于协整向量特征,采用支持向量机分类技术实现了铣刀磨损状态的辨识。以不同磨损状态的协整向量为特征,分别用人工神经网络BP、隐马尔科夫和支持向量机模型对其进行训练和辨识。研究结果表明,对于低维的小样本特征,支持向量机的识别效果明显优于其他两种模型。以上研究表明,采用协整建模的方法可以更为精确的反映刀具磨损过程中的动态变化特性。同时,协整建模结合支持向量机模型可以在小样本低维特征的条件下更为准确识别刀具的不同磨损状态。这些研究的开展对于提高刀具磨损监测的准确性以及切削过程的加工效率和工件质量具有重要的意义。
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