基于DSP技术的刀具磨损监测方法研究

发布时间：2017-08-27 05:09

  本文关键词：基于DSP技术的刀具磨损监测方法研究

  更多相关文章： 刀具磨损 声发射 DSP技术 BP神经网络 D-S证据理论

【摘要】：航空零件的制造是航空领域一个重要的组成部分。加工刀具的质量直接影响着加工零件的质量和精度,过早或过迟的更换刀具都会对加工工艺过程和产品质量造成不小的损失。刀具在线监控技术是提高质量,降低成本的重要途径之一,具有一定的理论意义和实际应用价值。本文对国内研究现状和应用前景进行了阐述,分析了刀具磨损过程和刀具磨损标准。对基于DSP刀具磨损状态监测系统的总体方案进行了设计,对一些关键器件的进行了选择,包括声发射器和前置放大器的选择。系统的硬件设计是本文的重点,主要有放大器、调理电路板、数字电路板、显示报警板、调理电路板模块、限幅保护电路、滤波选择电路、差动放大电路和串口设计。数字电路板包括AD转换器、DSP和FPGA电路处理部分。报警显示模块包括LED液晶显示、参数设置和单片机处理部分。系统硬件经方案设计、选择计算、计算机仿真,最后通过实验验证了该系统的可行性。本文将BP神经网络和D-S证据理论相结合,运用到刀具磨损监测中。采用小波包分解法提取刀具磨损中产生的声发射信号特征能量,构成特征向量,利用神经网络进行初步的识别诊断;为提高识别准确性,选取D-S证据理论对BP神经网络的识别结果进行决策级融合。实验结果表明,该方法可以用于DSP刀具磨损状态监测系统中,是刀具磨损监测中一种切实有效的算法。
【关键词】：刀具磨损 声发射 DSP技术 BP神经网络 D-S证据理论
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V261
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-17
• 1.1 刀具磨损监测方法研究的背景和意义12-13
• 1.1.1 刀具磨损监测方法研究的背景12
• 1.1.2 刀具磨损监测方法研究的意义12-13
• 1.2 刀具磨损监测方法的研究状况13-15
• 1.2.1 刀具磨损监测方法发展状况13-14
• 1.2.2 国内外刀具磨损监测方法的研究现状14-15
• 1.3 论文的主要工作内容15-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第2章 刀具磨损及检测机理17-23
• 2.1 刀具磨损简介17-21
• 2.1.1 刀具磨损的分类17-18
• 2.1.2 刀具的磨损过程18-20
• 2.1.3 刀具磨顿标准20-21
• 2.2 声发射检测在刀具磨损状态检测中的应用21-22
• 2.2.1 声发射信号的介绍21
• 2.2.2 切削过程中的声发射信号21-22
• 2.2.3 刀具在切削过程中声发射信号的采集22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 基于DSP的刀具磨损监测系统设计的总体方案23-29
• 3.1 设计要求23
• 3.2 硬件的设计23-24
• 3.3 软件算法的设计24-26
• 3.4 关键器件的选择26-28
• 3.4.1 传感器的选择26-27
• 3.4.2 前置放大器的选择27-28
• 3.5 本章小结28-29
• 第4章 硬件部分的设计29-52
• 4.1 调理电路板的硬件设计29-37
• 4.1.1 调理电路板的总体硬件设计29
• 4.1.2 调理电路部分电源电路29-30
• 4.1.3 限幅保护电路30
• 4.1.4 滤波选择电路30-31
• 4.1.5 带通滤波电路31-35
• 4.1.6 差动放大电路35
• 4.1.7 调理电路测试35-37
• 4.2 数字电路板的硬件设计部分37-49
• 4.2.1 数字电路板硬件的总体设计37-38
• 4.2.2 AD模块38-39
• 4.2.3 FPGA设计部分39-43
• 4.2.4 DSP设计部分43-48
• 4.2.5 电路板的制作48-49
• 4.3 显示报警板设计49-51
• 4.3.1 显示报警板的总体设计49-50
• 4.3.2 显示报警板的硬件设计50
• 4.3.3 显示报警板的实物50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第5章 信号提取及实验分析52-62
• 5.1 实验方案52-53
• 5.2 声发射信号的特征提取53-54
• 5.3 基于BP神经网络的特征级监测54-58
• 5.4 基于D-S证据理论的决策级监测58-61
• 5.5 本章小结61-62
• 结论62-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-69
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文69

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本文编号：744520