基于小波分析的高速CNC集成制造工况健康监控技术研究

论文摘要

随着高速加工技术的发展,制造过程中的工况监控所遇到的问题也越来越突出,且直接影响了生产效率,因此对高速CNC集成制造过程进行监控,才能保证产品质量,提高加工效率,延长刀具使用寿命,确保人员和设备的安全。把结构健康监控的概念引入到高速CNC集成制造系统中,可用一些工况信息（如切削力、扭矩、功率、主轴变速、振动、热变形等）来描述数控加工过程中的机床的各种状态。高速CNC集成制造健康监控涉及到主轴发热监测、滚珠丝杠发热监测、刀具磨损状态监测、工件加工状态监测等。本文着重研究刀具的工况健康监控方法,提出的方法也使用与其他方面。本文利用振动传感器对刀具磨损信号进行采集,并对所采集的信号进行分析处理,通过对比不同磨损程度的刀具信号,提取与刀具磨损相关的特征值。时域方面,提取出信号的均方根作为特征值;时频域方面,采用了小波包分解频带能量监测法,对振动信号进行了频段能量统计,提取出信号的特征频段能量作为特征值。再此基础上建立基于BP神经网络和D-S证据理论相结合的车刀故障综合诊断模型,丰富和发展了刀具磨损监控技术。最后在上述研究的基础上,构建了VC与MATLAB混合编程开发系统数据处理平台

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• §1-1 课题研究的背景及意义
• §1-2 国内外相关技术研究现状综述
• 1-2-1 高速切削加工技术的研究历史与现状
• 1-2-2 工况监测发展及其研究现状
• 1-2-3 结构健康监控的概念及国内外研究状况
• 1-2-4 小波理论的发展现状
• §1-3 课题研究的内容
• 第二章 高速 CNC 集成制造工况健康监控方法研究
• §2-1 CNC 集成制造过程的复杂工况分析
• 2-1-1 数控系统的体系结构
• 2-1-2 数控加工系统的工况分析
• 2-1-3 加工系统的工况监控的基本结构
• §2-2 高速CNC 集成制造工况健康监控方法
• 2-2-1 电主轴发热监测
• 2-2-2 滚珠丝杠发热监测
• 2-2-3 工件加工状态监测
• §2-3 高速CNC 集成制造刀具切削状态监控方法
• 2-3-1 刀具状态监控方法
• 2-3-2 基于振动的刀具状态监控
• 2-3-3 基于切削力的刀具状态监控
• 2-3-4 基于声发射信号的刀具状态监控
• 2-3-5 基于多传感器信息融合的刀具监控
• 2-3-6 传感器的选择
• §2-4 本章小结
• 第三章 高速 CNC 集成制造工况健康监控的信号处理技术
• §3-1 时域信号分析方法
• §3-2 频域信号分析方法
• §3-3 信号的小波分析
• 3-3-1 连续小波变换
• 3-3-2 离散小波变换
• 3-3-3 多分辨率分析
• 3-3-4 小波包变换
• 3-3-5 小波包频带能量分析
• §3-4 本章小结
• 第四章 高速 CNC 集成制造刀具切削状态健康监控试验
• §4-1 试验装置及方法步骤
• 4-1-1 刀具切削状态监控系统
• 4-1-2 传感器选择
• 4-1-3 数据采集卡
• 4-1-4 试验对象及参数
• 4-1-5 试验步骤
• §4-2 振动信号分析
• 4-2-1 振动信号的时域特征
• 4-2-2 振动信号频域特征
• 4-2-3 振动信号的小波包分析
• §4-3 刀具状态识别
• 4-3-1 BP 神经网络的局部诊断
• 4-3-2 D-S 信息融合的多传感器刀具磨损
• §4-4 本章小结
• 第五章 基于 VC 平台的高速 CNC 集成制造工况健康监控系统
• §5-1 监控系统开发环境
• 5-1-1 Visual C++ 6.0 和MATLAB 简介
• 5-1-2 VC 与MATLAB 混合编程
• §5-2 监控系统设计的内容
• 5-2-1 监控系统的结构
• 5-2-2 信号采集模块
• 5-2-3 特征提取模块
• 5-2-4 状态识别及诊断决策模块
• 5-2-5 数据库管理模块
• 5-2-6 监控系统测试
• §5-3 本章小结
• 第六章 结论与展望
• §6-1 主要结论
• §6-2 下一步工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间所取得的相关科研成果