面向精加工的面铣刀磨损监测方法研究

发布时间：2021-10-08 16:52

　　发展刀具磨损监测技术,不仅能提高数控加工过程的可靠性与安全性,降低加工缺陷发生的几率,提高生产效率,还能更加充分利用刀具的寿命,提升经济效益。精加工作为切削加工的最后一道工序,加工质量直接关乎零件最终是否合格,精加工下的刀具磨损状态监测不可不重视,实现精加工刀具磨破损状态的监测,对实现高精,高效,高质量加工的作用不言而喻。本文以精加工面铣削的盘铣刀为研究对象,开展恒切深精加工与变切深精加工两种工艺下铣刀磨损监测方法研究。首先分析了精加工面铣工艺特点和刀具磨损特点,确定了以刀片主要铣削部位——刀尖和副切削刃边缘角所在切削区域的磨损宽度之和为磨损量化指标。设计了精加工模拟实验方案和监测方法。从时域和频域分析了精铣刀全寿命加工过程监测电流信号和振动信号的变化特点,寻找对刀具磨损敏感的信号为刀具磨损特征提取提供信号选择依据。研究了基于贝叶斯分类的恒切深精加工铣刀磨损状态辨识方法。复合使用电流信号和振动信号,从时域和频域角度提取磨损特征,应用距离评价技术筛选出了敏感性系数最大的5个特征建立磨损特征向量,基于贝叶斯分类算法训练了刀具磨损辨识模型,并进行辨识准确性验证。最后建立了变切深精加工铣刀磨损... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题概述
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
2 精加工面铣刀磨损特点与监测原理
    2.1 面铣削精加工工艺与刀具磨损特点
    2.2 基于主轴电流和铣削振动的刀具磨损监测原理
    2.3 面铣削精加工试验设计
    2.4 本章小结
3 恒切深精加工铣削过程监测信号预处理
    3.1 刀具磨损过程与表面粗糙度变化分析
    3.2 电流信号与振动信号截取
    3.3 电流信号伴随刀具磨损的变化分析
    3.4 振动信号伴随刀具磨损的变化分析
    3.5 本章小结
4 基于贝叶斯分类的恒切深精加工铣刀磨损状态辨识
    4.1 基于贝叶斯分类的铣刀磨损状态辨识原理
    4.2 铣刀磨损特征提取
    4.3 基于距离评价技术的铣刀磨损特征优选
    4.4 铣刀磨损状态辨识模型的训练和验证
    4.5 本章小结
5 变切深精加工铣刀磨损预测方法研究与验证
    5.1 461 工厂变切深精铣工艺
    5.2 变切深精加工磨损预测方法研究
    5.3 变切深精加工铣刀磨损预测验证
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波神经网络的切削刀具状态监测[J]. 冯冀宁,刘彬,刁哲军,张春生.  中国机械工程. 2004(04)
[2]基于后刀面磨损带面积的铣刀磨损模型的建立[J]. 李锡文,杜润生,杨叔子.  华中科技大学学报. 2001(04)
[3]振动信号的微型机在线分析与监视[J]. 杨叔子.  振动.测试与诊断. 1985(02)



本文编号：3424569