本文關鍵詞：基于刀具受力狀態(tài)的車床加工進度信息采集方法

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【摘要】：在制造業(yè)信息化推進的進程中,車間底層數(shù)據(jù)采集已成為車間信息化改造的關鍵環(huán)節(jié);車床加工進度信息作為車間底層主要數(shù)據(jù),是支持實現(xiàn)制造過程可視化監(jiān)控和優(yōu)化運行的重要信息。目前,部分作業(yè)車間的加工進度信息采集仍然采用“人工+紙質(zhì)”的方式,存在加工進度信息實時性差、人為主觀干擾性強、管理不規(guī)范等問題,給制造車間的管理帶來了較大的困難,阻礙制造企業(yè)信息化的有效推進。本文借鑒國內(nèi)外研究成果,結合現(xiàn)有加工進度信息采集的特點,對基于刀具受力狀態(tài)的車床加工進度信息采集方法進行了探索和研究。首先,根據(jù)車床加工進度信息的特點和分類,對車床加工進度信息進行描述,并結合車床刀具受力狀態(tài)特點,提出基于刀具受力狀態(tài)的車床加工進度信息采集方法總體思路。該方法采用三向測力儀對機床刀具受力狀態(tài)信號進行采集,并對受力狀態(tài)信號進行特征建模,根據(jù)加工進度特征向量模型和支持向量機(SVM)分類訓練器實現(xiàn)對加工進度信息的識別。然后,通過一種結構簡單、便于使用和維護的可換刀具車削測力儀,實現(xiàn)對車床刀具受力狀態(tài)原始信號的采集,并對原始信號進行形態(tài)濾波;在此基礎上,建立受力狀態(tài)信息特征模型。該模型通過對受力狀態(tài)信息進行時域分析得到時域特征元素,頻域分析得到頻域特征元素,小波分析得到小波特征元素,實現(xiàn)對加工進度特征信息的描述。最后,在以上加工進度特征向量模型建立的基礎上,采用支持向量機(SVM)的方法對加工進度信息進行識別,并在重慶某機加車間進行應用驗證,驗證了該方法的有效性和實用性。
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TG51

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