本文關鍵詞：鉆孔動力頭鉆削刀具磨損監(jiān)測方法研究

  更多相關文章： 刀具磨損 有限元仿真 小波分析 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：鉆削加工是制造業(yè)金屬機械加工中較為普遍的一道工藝。鉆孔動力頭作為鉆削加工的通用設備,在工業(yè)自動化生產(chǎn)流水線上得到了廣泛的應用。而麻花鉆是鉆削加工常用的刀具,其磨損失效不僅會給工件的尺寸加工造成較大偏差,而且磨損嚴重可能導致的停機會降低自動化生產(chǎn)的效率,甚至損壞機器設備。能夠及時監(jiān)測到鉆頭的磨損狀態(tài),并在發(fā)生磨損失效造成故障前及時預警,自動化流水線鉆削加工對此有著迫切需求。因此研究和設計鉆孔動力頭鉆削刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)具有重要意義。論文首先對鉆削加工刀具麻花鉆的幾何結(jié)構(gòu)和磨損形式做了簡要介紹,將刀具磨損過程分為正常磨損、過度磨損和崩刃三類。然后利用有限元分析軟件deform對鉆削加工過程中的鉆削力和能量進行模擬,分析了鉆削加工過程中各參量的變化情況。論文接著以鉆削力信號和電機電流信號作為監(jiān)測對象,搭建實驗平臺進行數(shù)據(jù)采樣分析。用時-頻域分析方式和小波包分析的方法,對監(jiān)測的信號進行特征提取。最后論文使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP模型和RBF模型以及支持向量機模型對刀具的磨損狀態(tài)進行模式識別,經(jīng)過若干樣本數(shù)據(jù)的訓練后建立模型,再通過大量數(shù)據(jù)進行檢驗模型識別的準確率。對比兩種神經(jīng)網(wǎng)絡模型檢驗樣本數(shù)據(jù)的結(jié)果,表明RBF模型的收斂性和訓練效率要優(yōu)于BP模型,提取的特征值能夠較好的反映刀具磨損特點。而支持向量機模型縮小了模式識別經(jīng)驗風險與期望風險的差距。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG52

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