异形螺杆加工刀具状态监控及在线补偿技术研究

论文摘要

刀具状态监控是异形螺杆加工过程关键的技术之一，对刀具状态监控可以降低制造成本，减少制造环境的危害，保证产品质量。为此，论文针对异形螺杆加工刀具，建立了刀具磨、破损数学模型，开发了刀具监控系统，实现了刀具磨损在线补偿和破损预报。 论文主要研究内容： (1)异形螺杆加工过程刀具状态的分析及信号检测。在异形螺杆加工刀具磨、破损机理分析的基础上，对各种典型加工过程状态信号进行对比，以能够充分反映刀具磨、破损状态的振动信号和功率信号作为研究对象，经过传感器安装、采样程序的编制、数据模／数转换，完成了信号检测。 (2)基于小波分析的振动信号特征提取。加工过程中振动信号在某个频带内幅值的变化，能够充分表征刀具的当前情况。采用小波变换技术构造滤波器组并提取刀具磨、破损特征信号。利用该特征信号建立了振动幅值变化与刀具状态的映射关系，从而计算出基于振动信号的刀具状态特征值，定性的识别出刀具磨、破损状态。 (3)基于统计分析的功率信号特征提取。原始功率信号能够很好的反映螺杆加工中切削参数的变化，但其中所包含的刀具磨损信息却没有明显的体现出来。因此，本文采用统计分析技术，通过对信号均方根处理提取出刀具磨损特征信号。该特征信号既反映出了切削参数的变化规律，同时又明显的反映出了刀具磨损的变化规律。因此，依据该信号计算得到的刀具磨损特征值能够定性的识别出刀具磨损状态。 (4)刀具磨、破损数学模型的建立。在建立刀具磨损数学模型时，本文提出了具有多信息、多参数融合的智能建模方法。该方法以振动、功率特征信号作为系统输入，刀具磨损量作为系统的输出，基于ANFIS建立输入输出的映射关系，从而建立刀具磨损模型，定量的识别出螺杆加工中刀具磨损的程度。 在建立刀具破损数学模型时，为了实现实时预测振动信号特征值的变化情况，本文按照非线性系统辨识步骤，进行非线性特征检验，选择模型描述方法，采用最小二乘法进行参数估计，最终得到加工长度和振动信号特征值这一非线性系统方程，并实现破损特征值的预测。 (5)刀具监控系统的开发。首先，开发了刀具长度补偿算法，基于该算法和建

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• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 刀具状态检测及在线补偿技术的现状与发展趋势
• 1.2.1 刀具状态的主要检测方法
• 1.2.2 刀具状态智能监控技术
• 1.2.3 刀具监控系统实用化研究
• 1.3 截面无瞬心包络法加工异形螺杆的基本原理
• 1.4 异形螺杆包络铣削过程中刀具磨、破损特点及其影响
• 1.4.1 刀具磨损特点
• 1.4.2 刀具破损特点
• 1.4.3 刀具磨、破损在螺杆加工中的影响
• 1.5 本文研究目的、意义和主要工作内容
• 1.5.1 研究目的和意义
• 1.5.2 论文主要工作
• 第二章 理论背景
• 2.1 引言
• 2.2 时序统计分析
• 2.2.1 概述
• 2.2.2 数学基础
• 2.2.3 功率谱分析
• 2.2.4 频谱-方差分析
• 2.3 小波分析
• 2.3.1 概述
• 2.3.2 连续小波变换
• 2.3.3 离散小波变换
• 2.3.4 基于小波分析的滤波器构建
• 2.4 系统辨识
• 2.4.1 概述
• 2.4.2 单变量模型的系统辨识
• 2.4.3 多变量模型的系统辨识
• 2.5 小结
• 第三章 异形螺杆加工中刀具磨损状态识别
• 3.1 引言
• 3.2 螺杆加工过程中刀具状态信号的检测
• 3.2.1 螺杆铣床振动信号的检测
• 3.2.2 螺杆铣床功率信号的检测
• 3.2.3 采样程序及信号采集
• 3.3 异形螺杆加工刀具磨损规律分析
• 3.3.1 刀具磨损量测量
• 3.3.2 刀具磨损规律分析
• 3.4 振动信号的小波分析
• 3.4.1 基于Dubechies小波函数的滤波器组
• 3.4.2 振动信号的小波分解与重构
• 3.5 基于振动信号的刀具磨损状态识别
• 3.5.1 刀具磨损特征信号的提取及分析
• 3.5.2 基于特征信号求取刀具磨损特征值
• 3.6 功率信号的统计分析
• 3.6.1 螺杆加工过程的功率信号分析
• 3.6.2 刀具磨损特征信号的提取
• 3.7 基于功率信号的刀具磨损状态识别
• 3.7.1 特征信号的分析
• 3.7.2 基于特征信号求取刀具磨损特征值
• 3.8 小结
• 第四章 异形螺杆加工中刀具磨损智能建模
• 4.1 引言
• 4.2 ANFIS系统
• 4.2.1 ANFIS结构
• 4.2.2 混合学习算法
• 4.3 输入输出数据
• 4.3.1 输入数据
• 4.3.2 输出数据
• 4.4 刀具磨损模型辨识
• 4.5 刀具磨损模型检验
• 4.6 小结
• 第五章 异形螺杆加工中刀具破损状态监控
• 5.1 引言
• 5.2 参与切削的切削刃长度计算
• 5.2.1 求解切削刃长度的数学模型
• 5.2.2 各刀齿矢径的求解
• 5.2.3 单个刀齿切削时的切削长度计算
• 5.2.4 加工一个瓣形内刀具切削长度的分布
• 5.3 刀片破损原因分析
• 5.4 加工刀具破损状态的检测方法
• 5.4.1 振动信号的自功率谱分析法
• 5.4.2 刀具破损的频谱-方差分析
• 5.5 刀具破损状态模型的建立
• 5.5.1 刀具破损监控方案
• 5.5.2 刀具破损预报举例
• 5.6 刀具破损监控算法设计
• 5.6.1 系统的软件选择
• 5.6.2 系统工作流程
• 5.7 小结
• 第六章 刀具监控系统开发及实验研究
• 6.1 引言
• 6.2 刀具补偿方法和刀具破损判定准则的建立
• 6.2.1 基于刀具长度补偿的刀补方法
• 6.2.2 刀具破损判定准则
• 6.3 刀具监控系统设计
• 6.3.1 系统硬件设计
• 6.3.2 系统软件设计
• 6.4 刀具监控系统与螺杆铣床数控系统的联接
• 6.4.1 数控系统工作原理
• 6.4.2 数控系统内部总线上数据信息的传输
• 6.4.3 基于PLC的联接方式
• 6.5 现场实验
• 6.6 小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间发表的学术论文及获奖情况
• 作者简介