當(dāng)前新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)逐步融合,形成以信息物理系統(tǒng)為基礎(chǔ)的全新制造模式。在未來智能制造環(huán)境下,工廠內(nèi)各類傳感器采集的數(shù)據(jù)將以源源不斷數(shù)據(jù)流形式傳入云端,并借由服務(wù)器分析提取出設(shè)備的隱含狀態(tài)信息,從而對生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化與控制。不同于傳統(tǒng)淺層機器學(xué)習(xí)方法,深度學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)量處理規(guī)模、非線性能力、收斂性等方面優(yōu)勢明顯。本文針對銑削加工過程中刀具磨損問題,應(yīng)用深度學(xué)習(xí)方法建立刀具磨損狀態(tài)識別及磨損量預(yù)測模型,主要研究工作如下:（1）對比了四種常見監(jiān)測信號的優(yōu)劣勢及適用范圍,選取振動信號為監(jiān)測信號。采用小波降噪方法進(jìn)行信號預(yù)處理,從時域、頻域、時頻域三方面開展特征提取工作。對比了四種小波尺度圖,發(fā)現(xiàn)復(fù)Morlet小波尺度圖效果最佳。（2）建立了兩種基于深度學(xué)習(xí)的刀具磨損狀態(tài)識別模型。模型一為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)模型,通過對比在大小不同數(shù)據(jù)集上的建模效果,證明了遷移學(xué)習(xí)在小樣本集上的優(yōu)越性;模型二為堆疊稀疏自動編碼網(wǎng)絡(luò)模型,通過對篩選特征向量集進(jìn)行降維處理并納入到Softmax層進(jìn)行分類。最后對比了兩種傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,證明了深度學(xué)習(xí)模型的高效與精度。（3）建立了基于深度學(xué)習(xí)的刀具磨... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

銑刀磨損均值圖像

圖 3-2 X 方向頻域圖 圖 3-3 小波降噪后 X 方向頻域圖由于銑刀在銑削加工過程中作往復(fù)性地切入切出運動，由此振動信號應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)周期性的振動特性，故而信號主要集中在低頻部分。結(jié)合圖 3-2 可知，銑削振動的頻率成分主要集中在：1 ~ 5000Hz 以及 7000 ~ 12000Hz 中，該段內(nèi)包含倍頻分量，即振動信號的有效成分；而 15000Hz 以上的高頻成分可被視為干擾噪聲。其他方向的振動信號也可得到相同的結(jié)論。依據(jù)以上分析，對振動信號進(jìn)行小波降噪處理時僅需保留低于 12000Hz 的有效信號即可，由于試驗中傳感器的采樣頻率為 50kHz，按照小波多分辨率分析理論，進(jìn)行 1層小波分解信號低頻分辨率為 1 ~ 12500Hz，滿足保留 12000Hz 的條件，故小波降噪時進(jìn)行一層小波包分解即可。本文采用 1 層 db4 小波基函數(shù)對銑削振動信號進(jìn)行分解，選用軟閾值法進(jìn)行降噪處理，降噪后結(jié)果見圖 3-3。將小波降噪前后的頻域圖進(jìn)行對比后發(fā)現(xiàn)，銑削振動信號中大于 15000Hz 的噪聲被很好地濾除，驗證了小波降噪方法的有效性。圖 3-3 中由于第 300 次走刀時刀具已

圖 3-2 X 方向頻域圖 圖 3-3 小波降噪后 X 方向頻域圖由于銑刀在銑削加工過程中作往復(fù)性地切入切出運動，由此振動信號應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)周期性的振動特性，故而信號主要集中在低頻部分。結(jié)合圖 3-2 可知，銑削振動的頻率成分主要集中在：1 ~ 5000Hz 以及 7000 ~ 12000Hz 中，該段內(nèi)包含倍頻分量，即振動信號的有效成分；而 15000Hz 以上的高頻成分可被視為干擾噪聲。其他方向的振動信號也可得到相同的結(jié)論。依據(jù)以上分析，對振動信號進(jìn)行小波降噪處理時僅需保留低于 12000Hz 的有效信號即可，由于試驗中傳感器的采樣頻率為 50kHz，按照小波多分辨率分析理論，進(jìn)行 1層小波分解信號低頻分辨率為 1 ~ 12500Hz，滿足保留 12000Hz 的條件，故小波降噪時進(jìn)行一層小波包分解即可。本文采用 1 層 db4 小波基函數(shù)對銑削振動信號進(jìn)行分解，選用軟閾值法進(jìn)行降噪處理，降噪后結(jié)果見圖 3-3。將小波降噪前后的頻域圖進(jìn)行對比后發(fā)現(xiàn)，銑削振動信號中大于 15000Hz 的噪聲被很好地濾除，驗證了小波降噪方法的有效性。圖 3-3 中由于第 300 次走刀時刀具已

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]車銑刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測及預(yù)測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李威霖.西南交通大學(xué) 2013
[3]基于聲發(fā)射信號多特征分析與融合的刀具磨損分類與預(yù)測技術(shù)[D]. 關(guān)山.吉林大學(xué) 2011
[4]基于HMM的多特征融合鉆頭磨損監(jiān)測技術(shù)的研究[D]. 鄭建明.西安理工大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于分形理論的刀具磨損狀態(tài)識別與磨損量預(yù)測方法研究[D]. 龐弘陽.東北電力大學(xué) 2018
[2]制造物聯(lián)理念下基于深度學(xué)習(xí)的刀具磨損預(yù)測和狀態(tài)識別[D]. 陶韜.華南理工大學(xué) 2018
[3]基于多傳感器融合技術(shù)的刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)的研究[D]. 郭勇.沈陽航空航天大學(xué) 2014
[4]基于HHT的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 董慧.沈陽航空航天大學(xué) 2013
[5]基于條件隨機場的銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 馮曉亮.天津大學(xué) 2012
[6]基于聲發(fā)射法的銑刀磨損狀態(tài)識別研究[D]. 湯為.上海交通大學(xué) 2009
[7]基于聲發(fā)射和振動法的刀具磨損狀態(tài)檢測研究[D]. 莊子杰.上海交通大學(xué) 2009



本文編號：3636931