基于切削加工声音信号的刀具状态监测技术基础研究.pdf

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南京航空航天大学 硕士学位论文 基于切削加工声音信号的刀具状态监测技术基础研究 姓名：潘旭辉 申请学位级别：硕士 专业：机械制造及其自动化 指导教师：黎向锋;左敦稳 座机电话号码 南京航空航天大学硕士学位论文 摘 要 金属切削加工是机械制造中应用最为广泛的加工方式。而加工过程中对刀 具磨损状态的监控是保证生产顺利进行的关键。随着FMS、CIMS 等自动化技术 的发展，迫切需要新型、实用、可靠的刀具磨损监控系统。 在切削加工中有一个非常重要的信号：切削声信号。人们在研究切削声的 声学特性时发现，不同的刀具磨损状态，切削的声辐射也有所不同。因此我们 选择切削声信号作为刀具磨损状态识别的监测信号。 本文首先总结了声音信号在时域、频域和小波分析的常用分析方法，然后 建立了切削声信号的采集装置，获取了车削加工中刀具在不同磨损状态下的切 削声信号。接着，采用小波分解的方法把信号划分成不同频带，提取不同频带 能量占信号总能量的百分比作为刀具磨损状态识别的特征量。同时，建立了三 层BP 神经网络作为刀具磨损状态识别分类器，通过试验确定了最优化的BP 神 经网络结构，利用获得的样本信号对神经网络进行训练和仿真测试，得到了良 好的识别效果。最后利用数字图像处理的方法提取了刀具磨损图像的磨损边缘 和磨损量，，编写了刀具磨损状态自动识别程序，并用实验验证了其可靠性。 关键词：刀具磨损，切削声信号，小波分析，神经网络，数字图像处理 i 基于切削加工声音信号的刀具状态监测技术基础研究 Abstract Metal cutting is the most common process manner in mechanical manufacture. It's so essential to monitor the tool condition in

  本文关键词：基于切削加工声音信号的刀具状态监测技术基础研究，由笔耕文化传播整理发布。