切削過(guò)程的能效在線識(shí)別是高能效切削的重要課題之一。如何在線判斷切削狀態(tài)是否處于高能效狀態(tài)是本文的研究目標(biāo)。本文針對(duì)切削過(guò)程能效狀態(tài)識(shí)別問(wèn)題,對(duì)加工系統(tǒng)監(jiān)測(cè)信號(hào)中表征能效狀態(tài)的特征及其提取算法進(jìn)行了探索。本文從銑削力的角度入手,提取銑削力信號(hào)中與能效狀態(tài)相關(guān)的信息,探索銑削加工過(guò)程中能效狀態(tài)屬性及變化規(guī)律,為銑削加工系統(tǒng)的能效狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)提供理論依據(jù)和技術(shù)解決方案。本文設(shè)計(jì)了機(jī)床空載及負(fù)載條件下的能效狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)空載及銑削過(guò)程的能效狀態(tài)進(jìn)行分類。由于銑削力信號(hào)是一種混疊多源狀態(tài)的信號(hào),本文基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、主成分分析和獨(dú)立分量分析提出一種用于分離提取銑削力信號(hào)中能效狀態(tài)特征分量的算法。該算法首先利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將經(jīng)過(guò)預(yù)處理的單通道銑削力信號(hào)分離成多組分量,目的是對(duì)混疊信號(hào)進(jìn)行解耦。然后用主成分分析去除各分量間的相關(guān)性,提取與源信號(hào)相關(guān)的主要分量,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,以加快算法迭代速率及后續(xù)信號(hào)分離的效率。對(duì)降維后的分離用快速獨(dú)立分量分析進(jìn)行處理,分離出組成多組分量的對(duì)應(yīng)的相互獨(dú)立的源信號(hào)。通過(guò)分析銑削力分離源信號(hào)的時(shí)頻特征,提取表征能效狀態(tài)的特征分量,發(fā)現(xiàn)在高能效狀態(tài)... 

【文章來(lái)源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

加工過(guò)程機(jī)床主電動(dòng)機(jī)功率曲線

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文5號(hào)及功率來(lái)反映能效特征的方法。美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校Vijayaraghavan教授[44]的研究團(tuán)隊(duì)指出，傳統(tǒng)節(jié)能策略涉及切削系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)，由于切削機(jī)床千變?nèi)f化，且總體復(fù)雜程度高，建立準(zhǔn)確的能耗模型難度高，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的精度及可操作性差，為此他們提出了機(jī)床基于事件流的自動(dòng)能耗分級(jí)監(jiān)測(cè)方法，如圖1-3所示，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的決策程序，可以改善機(jī)床運(yùn)行過(guò)程中的能效狀態(tài)。該研究成果可以用于在線測(cè)量，但沒(méi)有報(bào)道具體的在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)實(shí)施方案。因此，許多學(xué)者認(rèn)識(shí)到有效的解決方案是在加工過(guò)程中在線監(jiān)測(cè)和識(shí)別能效狀態(tài)[45,46]。其聚焦于與能效狀態(tài)相關(guān)的信號(hào)，可以從多個(gè)信號(hào)（力，溫度，功率，聲發(fā)射，振動(dòng)等）包含信息中推斷能效狀態(tài)[47-49]。國(guó)內(nèi)重慶大學(xué)胡韶華等人[50]在切削系統(tǒng)能效在線監(jiān)測(cè)方面做了大量工作，他提出能效不僅對(duì)機(jī)械系統(tǒng)本身有著重要意義，而且對(duì)環(huán)境的影響也是至關(guān)重要的，因此需要對(duì)切削過(guò)程進(jìn)行能效的在線、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。蔡赟[51,52]做了大量與能效狀態(tài)在線識(shí)別的研究，包括用馬爾可夫模型推斷能效狀態(tài)，用小波變換和獨(dú)立成分分析對(duì)瞬時(shí)能效信號(hào)特征提取，對(duì)能效狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)控。切削過(guò)程能效狀態(tài)評(píng)估、監(jiān)測(cè)及控制策略大多從控制設(shè)備性能、工藝流程與參數(shù)等方面著手，建立了包括加工設(shè)備、系統(tǒng)及過(guò)程參數(shù)的多種節(jié)能模型并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的優(yōu)化算法，這些節(jié)能理論和策略無(wú)疑對(duì)改善加工系統(tǒng)的能耗狀態(tài)、擬定節(jié)能工藝具有重要的指導(dǎo)價(jià)值，但面對(duì)千變?nèi)f化的切削系統(tǒng)和過(guò)程，建立準(zhǔn)確的、全面的定量能效模型用于切削系統(tǒng)的實(shí)時(shí)能效狀態(tài)評(píng)估難度很大，模型的魯棒性、可靠性不能保證，因而也難以真正應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際。而在線能效狀態(tài)監(jiān)測(cè)，則可以從監(jiān)測(cè)傳感器信號(hào)中獲得能效狀態(tài)的信息，避免?

第二章銑削過(guò)程能效狀態(tài)識(shí)別方法102.2銑削過(guò)程能效狀態(tài)識(shí)別算法不同加工條件、機(jī)床加工過(guò)程能量損失是動(dòng)態(tài)的，其能效也是不斷變化的。圖2-2為機(jī)床加工過(guò)程能量流示意圖，從中可以更直觀的看出，機(jī)床能量流失過(guò)程的復(fù)雜性，基于加工過(guò)程能量損失涉及的部件眾多以及損失過(guò)程復(fù)雜，考慮從機(jī)床輸入和輸出端入手，通過(guò)監(jiān)測(cè)機(jī)床輸入功率和銑削力信號(hào)，利用特征分離解耦算法提取銑削力信號(hào)中表征能效狀態(tài)的特征來(lái)評(píng)估機(jī)床能效狀態(tài)。圖2-2機(jī)床加工過(guò)程能量流示意圖Fig.2-2Theenergyflowchartofmachinetoolprocessing能效狀態(tài)隱含在常規(guī)監(jiān)測(cè)信號(hào)中，銑削過(guò)程能效狀態(tài)特征是一種多源耦合狀態(tài)特征，若要實(shí)現(xiàn)能效特征的提取，信號(hào)分解算法尤為重要。為探究加工過(guò)程能效狀態(tài)特征變量，本文提出了針對(duì)銑削力多源耦合信號(hào)的分解流程。信號(hào)分解的流程如圖2-3所示，其目標(biāo)是將通過(guò)算法從混疊的原信號(hào)中分離出獨(dú)立的源信號(hào)，從源信號(hào)中獲取表征銑削過(guò)程能效狀態(tài)的特征變量。圖2-3信號(hào)分解流程圖Fig.2-3Flowchartofsignaldecomposition針對(duì)能效信號(hào)，在分解過(guò)程中需要聚焦三個(gè)方面：第一要保證信號(hào)的真實(shí)性，避原信號(hào)信號(hào)解耦數(shù)據(jù)壓縮及降維信號(hào)分離源信號(hào)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]現(xiàn)代數(shù)控機(jī)床多源能耗特性研究[D]. 胡韶華.重慶大學(xué) 2012
[2]基于盲源分離技術(shù)的工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法研究[D]. 張曉丹.北京交通大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于EEMD的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[D]. 岳槐宇.青島理工大學(xué) 2016
[2]基于EEMD-SVD的FCM聚類的軸承故障診斷[D]. 康樂(lè).燕山大學(xué) 2016
[3]數(shù)控加工切削參數(shù)優(yōu)化的研究[D]. 趙緒平.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3027444