干切滚齿机床热误差实时检测与补偿的方法研究

发布时间：2023-03-11 03:38

　　齿轮是工业制造领域的核心关键基础件,高速干切滚齿机又是用于生产小模数、高精度齿轮的重要设备,其加工精度的提高对我国工业现代化进程的发展有十分重要的意义。高速干切滚齿机在加工过程中,由于其使用高压空气代替切削液冷却的方式散热,而空气的导热性能又较差,这不可避免的导致在切削过程中产生的大量热量不能被及时的扩散到周围环境中而使得机床主要构件受热传导、热辐射影响而产生温度梯度分布不均匀的情况,进而导致不规则的热变形。热变形又会使得滚齿机滚刀与齿坯之间x轴方向的距离发生变化,从而影响滚刀切齿时的切削量而产生热误差,使得齿轮加工精度下降。在分析了干切滚齿机热误差产生、发展的原理后,文本首先提出了一种能够根据滚齿机制齿过程中产生的热变形进行及时检测的直接检测法,并在直接检测法的基础上设计了一套对检测到的热误差进行补偿的补偿装置。但考虑到直接检测法需要通过在机床上安装特定的检测装置,并需要在特定的检测位置对滚刀刀架到工件之间的距离进行检测,而检测环节又不可避免的会打乱生产节拍,降低生产效率,同时在床身安装检测装置也会提高机床成本,加大加工难度。所以,针对直接检测法的不足,我们又结合神经网络模型,通过建...

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 机床热误差建模数据获取方法的研究现状
        1.2.2 机床表征信号优选纯化及特征提取方法的研究现状
        1.2.3 热误差建模与补偿方法的研究现状
    1.3 课题来源及论文主要研究内容
2 干切滚齿机热变形机理及其实验系统设计
    2.1 干切滚齿机结构与热误差源分析
    2.2 热变形直接检测法
        2.2.1 硬件设计
        2.2.2 软件设计
    2.3 机床表征信号采集系统设计
    2.4 本章小结
3 基于多域分析的特征提取与选择
    3.1 信号时域特征集合
    3.2 信号频域特征集合
    3.3 信号时频域特征集合
        3.3.1 小波降噪
        3.3.2 EMD分解
        3.3.3 基于小波包与EMD的信号处理方法
    3.4 电流信号多域混合特征集合
    3.5 本章小结
4 基于传统BP神经网络的热误差检测系统
    4.1 BP神经网络
        4.1.1 BP神经网络的结构
        4.1.2 BP神经网络的学习算法
    4.2 基于BP神经网络的干切滚齿机热误差检测模型设计
    4.3 实验结果分析
    4.4 本章小结
5 基于深度学习模型的热误差检测与补偿系统
    5.1 深度学习模型简介
        5.1.1 深度学习的概念
        5.1.2 限制玻尔兹曼机(RBM)
        5.1.3 自动编码器(AE)
        5.1.4 卷积神经网络(CNN)
        5.1.5 深度学习的发展趋势
    5.2 干切滚齿机热误差监测DAE模型
        5.2.1 DAE模型结构
        5.2.2 DAE模型参数优化
    5.3 干切滚齿机热差监测CNN模型
        5.3.1 CNN模型结构
        5.3.2 CNN-DAE训练过程
    5.4 本章小结
6 干切滚齿机的热误差补偿系统设计
    6.1 滚齿机制齿过程中的热误差补偿原理
        6.1.1 干切滚齿机热变形对加工精度影响的定量分析
        6.1.2 干切滚齿机制齿过程中的热误差实时补偿方法分析
    6.2 干切滚齿机热误差实时补偿系统的设计与开发
        6.2.1 干切滚齿机热误差补偿系统硬件设计
        6.2.2 干切滚齿机热误差补偿系统上位机软件设计
    6.3 干切滚齿机热误差实时补偿系统补偿结果分析
    6.4 本章小结
7 结论与展望
    7.1 主要结论
    7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果



本文编号：3759123