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切削加工过程中刀具磨损的智能监测技术研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 The Investigation of Intelligent Tool Wear Monitoring Techniques for Metal Cutting Process
【作者】 高宏力;
【导师】 许明恒; 傅攀;
【学位授予单位】 西南交通大学;
【学科专业名称】 机械制造及其自动化
【学位年度】 2005
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西南交通大学
【网络出版投稿时间】 2006-03-06
【关键词】 刀具磨损; 模式识别; 神经网络; 特征选择;
【英文关键词】 Tool wear; Pattern recognition; Neural network; Feature selection;
【中文摘要】 刀具作为金属切削过程的直接执行者,在工件的切削加工过程中不可避免地存在着刀具磨损和破损现象,刀具状态的变化直接导致产品质量下降和生产成本增加,进而影响产品的市场竞争力。针对这一问题,本文开展了以下研究工作: 1.研究了试验方法对神经网络识别精度的影响,提出了采用全因子组合的试验方法对刀具磨损监测进行研究,获得了网络建模所需的完整数据,为研究成功奠定了坚实的基础。 2.分析了信号特征随不同因素变化的规律,提出了基于标准模块的刀具磨损监测方法和基于动态树理论的刀具磨损监测方法。这两种方法完全消除了加工参数变化对信号特征的影响,提高了监测系统的识别精度,能够构建任意加工条件下的刀具磨损监测系统。 3.在对切削力信号、振动信号及声发射信号进行时域分析、频域分析、时间序列分析和小波分析的基础上,提出了采用变化特征监测多加工条件下刀具磨损的新方法,并采用综合系数方法选择监测特征,实现了特征的自动选择,提高了监测精度,有利于建立自适应的刀具监测系统。 4.分析了BP神经网络应用于刀具磨损监测的特点,提出了采用B样...
【英文摘要】 Tool wear and tool breakage are inevitably phenomenon occurring in the process of metal cutting, the transformation of tool-state directly cause product quality declining, production cost increasing, and gradually affect the ability of market competition of products. Therefore it is necessary to do researches on the tool wear monitoring technique in NC machining process.This thesis deals with the following research efforts:1. The effect of experimental method on recognition precision of neural network is ...
【更新日期】 2006-04-15

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