磨床砂轮磨损及钝化程度的在线检测系统研究
发布时间:2021-01-30 20:12
磨削加工是最常用的加工方法之一。在磨削加工中,砂轮工作表面的状态时刻在变化,随着加工时间的不断加长,磨粒出现磨损、破碎和脱落,砂轮表面的加工状态发生变化,工件的加工精度和表面质量会受到影响。若此时不能及时的对砂轮进行磨损补偿和修整,将会对影响到工件的加工质量和磨削加工的效率。因此,研究快速的在线检测砂轮的磨损和钝化情况,对提高磨削质量、加工效率和自动化程度具有重大的意义。本文综合利用差压技术和误差分离技术,研究并建立了通过检测来自磨削冷却液喷嘴端面与砂轮工作表面之间液体压力的变化实现对砂轮的磨损和钝化情况在线检测的新方法和新系统。该系统能够有效的解决了液压法中供液泵压力波动和主轴的运动误差对检测精度和稳定性的影响。本文的研究成果主要有以下几个方面:(1)通过对差压技术和误差分离技术的理论分析,建立了在线检测系统原理框图,并分析了影响测量系统精度和灵敏度的主要因素。(2)对磨床砂轮磨损量与钝化在线检测系统的主要部件进行了合理的选取、主喷嘴和测量喷嘴的设计与制造等。建立了基于Lab VIEW技术的磨床砂轮磨损量与钝化在线检测实验系统,利用信号分析与数据处理技术减小或消除了影响测量系统精度的...
【文章来源】:长春工业大学吉林省
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1.1片式气压法测量图
第 1 章 绪 论[29-31]提出了利用液体压力测量的液压检置一个压力传感器,使其与砂轮的表面喷嘴喷入砂轮工作表面和传感器之间到这个间隙后,就会被砂轮挤压,产生的变化包含了砂轮的形貌变化参数,所而反映出砂轮工作表面的形貌变化。
为间隙的变化包含了砂轮的形貌变化参数,所以可以化,进而反映出砂轮工作表面的形貌变化。图 1.2 液压法系统原理图压力传感器检测到的压力值与砂轮表面测量端口间隙定的线性关系。如图 1.3 所示。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于机器视觉的曲线磨削砂轮修形精度的检测[J]. 赖小平,许黎明,范灏,王嗣阳,胡德金. 机械制造. 2015(07)
[2]圆度误差分离技术国内外研究现状与展望[J]. 张玉梅. 赤峰学院学报(自然科学版). 2014(02)
[3]基于CCD传感器的砂轮轮廓测量系统设计[J]. 袁勃,张桂香,陈根余,周聪,邓将. 传感器与微系统. 2014(01)
[4]磨削加工技术的现状与进展[J]. 邵水军,闫勇刚. 科技信息. 2011(12)
[5]三测头法误差分离技术的理论与试验[J]. 张镭,赵莹,张玉. 机械工程学报. 2009(06)
[6]超高速磨削加工及其关键技术[J]. 张洪波,石俊强,陈奕. 机械工程师. 2009(06)
[7]微纳米级差压式气针传感器的研制[J]. 王凤伟,张辉,邓善熙,唐海勇,曾汉平. 仪器仪表学报. 2009(02)
[8]基于计算机视觉的砂轮磨损状态的在线检测[J]. 顾铁玲,王海丽,胡德金,罗玉梅. 机械科学与技术. 2007(09)
[9]精密超精密加工技术综述[J]. 吴云锋,陈洁. 新技术新工艺. 2007(06)
[10]多步法圆度误差分离的演化形式及其谐波抑制分析[J]. 雷贤卿,李言,李济顺,周彦伟,潘为民. 工业仪表与自动化装置. 2006(01)
博士论文
[1]基于机器视觉的砂轮廓形测量系统研究[D]. 赵萍.沈阳工业大学 2013
[2]关于砂轮地貌双目视觉检测技术的基础研究[D]. 张小锋.南京航空航天大学 2007
硕士论文
[1]磨床砂轮磨损及钝化程度在线检测[D]. 刘夏.长春工业大学 2016
[2]基于结构光视觉的砂轮轮廓三维测量系统的研究[D]. 李晓聪.哈尔滨工业大学 2015
[3]砂轮磨损量及钝化程度的在线监测系统的研究[D]. 崔博.长春工业大学 2015
[4]砂轮磨损量与钝化程度的在线监测技术[D]. 谢新旺.长春工业大学 2014
[5]基于声发射技术磨削表面粗糙度在线检测研究[D]. 石建.长春理工大学 2014
[6]基于图像在线识别检测的数字化精密曲线磨削关键技术研究[D]. 王怀.上海交通大学 2008
[7]砂轮磨损机理分析及砂轮堵塞的实验研究[D]. 刘海渔.湖南大学 2006
[8]基于计算机双目视觉的砂轮地貌检测与分析研究[D]. 顾毓敏.南京航空航天大学 2006
本文编号:3009515
【文章来源】:长春工业大学吉林省
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1.1片式气压法测量图
第 1 章 绪 论[29-31]提出了利用液体压力测量的液压检置一个压力传感器,使其与砂轮的表面喷嘴喷入砂轮工作表面和传感器之间到这个间隙后,就会被砂轮挤压,产生的变化包含了砂轮的形貌变化参数,所而反映出砂轮工作表面的形貌变化。
为间隙的变化包含了砂轮的形貌变化参数,所以可以化,进而反映出砂轮工作表面的形貌变化。图 1.2 液压法系统原理图压力传感器检测到的压力值与砂轮表面测量端口间隙定的线性关系。如图 1.3 所示。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于机器视觉的曲线磨削砂轮修形精度的检测[J]. 赖小平,许黎明,范灏,王嗣阳,胡德金. 机械制造. 2015(07)
[2]圆度误差分离技术国内外研究现状与展望[J]. 张玉梅. 赤峰学院学报(自然科学版). 2014(02)
[3]基于CCD传感器的砂轮轮廓测量系统设计[J]. 袁勃,张桂香,陈根余,周聪,邓将. 传感器与微系统. 2014(01)
[4]磨削加工技术的现状与进展[J]. 邵水军,闫勇刚. 科技信息. 2011(12)
[5]三测头法误差分离技术的理论与试验[J]. 张镭,赵莹,张玉. 机械工程学报. 2009(06)
[6]超高速磨削加工及其关键技术[J]. 张洪波,石俊强,陈奕. 机械工程师. 2009(06)
[7]微纳米级差压式气针传感器的研制[J]. 王凤伟,张辉,邓善熙,唐海勇,曾汉平. 仪器仪表学报. 2009(02)
[8]基于计算机视觉的砂轮磨损状态的在线检测[J]. 顾铁玲,王海丽,胡德金,罗玉梅. 机械科学与技术. 2007(09)
[9]精密超精密加工技术综述[J]. 吴云锋,陈洁. 新技术新工艺. 2007(06)
[10]多步法圆度误差分离的演化形式及其谐波抑制分析[J]. 雷贤卿,李言,李济顺,周彦伟,潘为民. 工业仪表与自动化装置. 2006(01)
博士论文
[1]基于机器视觉的砂轮廓形测量系统研究[D]. 赵萍.沈阳工业大学 2013
[2]关于砂轮地貌双目视觉检测技术的基础研究[D]. 张小锋.南京航空航天大学 2007
硕士论文
[1]磨床砂轮磨损及钝化程度在线检测[D]. 刘夏.长春工业大学 2016
[2]基于结构光视觉的砂轮轮廓三维测量系统的研究[D]. 李晓聪.哈尔滨工业大学 2015
[3]砂轮磨损量及钝化程度的在线监测系统的研究[D]. 崔博.长春工业大学 2015
[4]砂轮磨损量与钝化程度的在线监测技术[D]. 谢新旺.长春工业大学 2014
[5]基于声发射技术磨削表面粗糙度在线检测研究[D]. 石建.长春理工大学 2014
[6]基于图像在线识别检测的数字化精密曲线磨削关键技术研究[D]. 王怀.上海交通大学 2008
[7]砂轮磨损机理分析及砂轮堵塞的实验研究[D]. 刘海渔.湖南大学 2006
[8]基于计算机双目视觉的砂轮地貌检测与分析研究[D]. 顾毓敏.南京航空航天大学 2006
本文编号:3009515
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3009515.html