基于声发射的磨加工在线监测系统关键技术研究

发布时间：2017-04-17 07:14

  本文关键词：基于声发射的磨加工在线监测系统关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：磨削加工中,主动测量、砂轮动平衡、在线监测构成了现代磨削加工监控系统的三大部分,可以进一步提高磨削加工精度、加工效率及数控磨床的安全性。磨削加工中砂轮与工件的高速磨削会产生AE(声发射)信号,以磨削加工AE信号为研究对象,可实现磨削加工的在线监测。本文在对现代磨削加工监控系统的功能集成及系统构成分析研究的基础上,着重对其中基于声发射实现磨加工在线监测的关键技术展开了系统的研究与试验。论文主要研究内容有以下几个方面:首先,针对磨加工在线监测系统的功能要求,分析了本课题所要解决的主要技术难点及关键技术,设计了总体研究方案:采用Labview搭建基于AE的磨削加工在线监测仿真系统;针对适用于实际加工用的磨削加工在线监测系统,提出基于FPGA+工控机平台的开发思路。其次,开展对磨削加工在线监测关键技术的研究。(1)AE信号的分析处理技术研究。分析了磨削加工有效AE及噪声信号的特点,提出了采用分段滤波技术的方法增强对不同材料工件磨削加工的适应性,选取合适的AE信号特征参量作为信号强度指标。(2)磨削加工自学习状态判断技术研究。以磨削循环过程为依据,提出了磨削加工状态判断的实现方案,并对应于分段滤波技术,设计开发自学习模式用以确定信噪比最高的频段。通过自学习模式,系统可以自动选择磨削加工AE信号强度与噪音强度对比度最大的频段作为状态判断的数据通道。最后,针对基于Labview的磨削加工在线监测仿真系统,利用双线程思想,设计AE信号采集、处理判断的双线程方案。通过两种双线程方式,设计磨削加工在线监测仿真系统并进行功能测试与实时性实验分析,验证了本文研究的磨削加工在线监测关键技术实现方法的可行性与正确性;针对面向工业应用的FPGA+工控机的磨削加工在线监测平台,利用Quartus II完成FPGA中数据处理核心部分的程序设计,对FPGA中数据处理核心程序进行时序仿真实验,对其功能与实时性进行了分析。本文面向磨削加工监控全过程,在分析研究现代磨削加工监控系统的功能集成及系统构成的基础上,重点研究了基于AE的磨削加工在线监测关键技术。搭建了基于Labview的磨削加工在线监测仿真系统并进行试验分析;面向工业应用,对FPGA+工控机的磨削加工在线监测平台的FPGA核心滤波程序进行设计与试验分析。
【关键词】：声发射 FPGA 磨削加工 在线监测 Labview
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG58;TP274
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-14
• 1.1 引言11
• 1.2 本课题研究的目的及意义11-12
• 1.3 磨加工监控系统应用现状12
• 1.4 本课题主要研究内容12-13
• 1.5 本章小结13-14
• 2 基于声发射的磨加工在线监测系统的构建14-26
• 2.1 磨加工监控系统14-16
• 2.2 声发射监测技术16-20
• 2.2.1 声发射信号16-18
• 2.2.2 声发射监测原理18-20
• 2.3 基于AE的磨加工在线监测系统组成20-21
• 2.4 基于Labview和PC的开发平台21-23
• 2.5 基于FPGA+工控机的开发平台23-25
• 2.6 本章小结25-26
• 3 磨加工AE信号的信号分析处理技术研究26-37
• 3.1 磨削声发射信号特点及分析参数选取26-27
• 3.1.1 磨削声发射信号的频率特点26
• 3.1.2 磨削声发射信号的分析参数选取26-27
• 3.2 磨削声发射信号处理的方案研究27-32
• 3.2.1 磨加工AE信号分段滤波技术研究27-31
• 3.2.2 磨加工AE信号特征参量提取与强度调整技术研究31-32
• 3.3 磨加工AE信号分析处理Labview程序模块开发32-36
• 3.3.1 AE信号分段滤波模块的设计开发32-34
• 3.3.2 AE信号均方根电压提取及强度调整模块的设计开发34-35
• 3.3.3 子VI的生成及AE信号分析处理模块的综合35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 4 磨削加工自学习状态判断技术研究37-44
• 4.1 磨削加工状态判断原理研究37-39
• 4.2 磨削加工自学习状态判断方法研究与Labview模块设计39-43
• 4.2.1 磨削加工自学习模式39-41
• 4.2.2 基于Labview的磨加工状态判断模块开发41-43
• 4.3 本章小结43-44
• 5 基于声发射的磨加工在线监测系统程序设计及实验分析44-70
• 5.1 磨加工在线监测系统功能流程设计44-46
• 5.2 基于Labview的磨加工在线监测双线程程序设计46-57
• 5.2.1 Labview中的双线程技术46-47
• 5.2.2 局部变量法设计数据采集线程47-48
• 5.2.3 生产/消费者模式设计数据采集线程48-49
• 5.2.4 基于Labview的磨加工在线监测双线程程序实验分析49-57
• 5.2.4.1 实时性分析51-52
• 5.2.4.2 功能测试52-57
• 5.3 AE信号的滤波处理在FPGA+工控机平台下的实现与实验分析57-68
• 5.3.1 FIR带通滤波器系数的确定58
• 5.3.2 基于FPGA的带通滤波器模块设计58-66
• 5.3.3 基于FPGA的磨加工AE信号滤波程序实验分析66-68
• 5.4 本章小结68-70
• 6 结论与展望70-72
• 6.1 结论70-71
• 6.2 展望71-72
• 参考文献72-75
• 致谢75-77
• 硕士期间的科研成果及发表学术论文情况77

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