【摘 要】
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刀具磨损状态的精确监控是保证金属切削加工过程顺利进行的关键,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具磨损状态监控系统一直是研究人员所追求的目标。在众多刀具状态监控方法
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刀具磨损状态的精确监控是保证金属切削加工过程顺利进行的关键,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具磨损状态监控系统一直是研究人员所追求的目标。在众多刀具状态监控方法中,切削声音信号检测技术,以其信号直接来源于切削区,具有灵敏度高、响应快的优点,非常适用于刀具磨损监控。同时与高频声发射信号(AE)相比,切削声音信号相对频率较低,相应的采集装置成本低廉,结构简单,且传声器安放位置可调整,满足监控系统实际生产应用的要求。但是应注意的是,由于切削声音信号频率低,非常容易受到环境噪声、机床噪声等因素的干扰。如何获取高信噪比的刀具状态声音特征是该监控技术的关键。本文首先建立了切削声音信号的采集系统,并通过试验获取了刀具在不同磨损状态下的切削声音信号。基于切削声音信号的时域统计分析和频域功率谱分析,发现时域统计特征均方值与刀具磨损状态有明显对应关系,与刀具磨损相关的特征频率段为2kHz～3kHz。论文还通过试验研究了不同主轴转速、进给速率对刀具磨损状态的影响。基于小波分析,首先将声音信号分为八个不同的频率区间,并以不同频率区间段能量占信号总能量的百分比作为识别刀具磨损状态的特征向量。然后探索了基于BP神经网络的刀具状态识别方法。最后在LABVIEW环境下调用MATLAB神经网络程序,初步实现了刀具磨损的识别。
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