基于声发射信号的外圆切入磨削去除率监测

针对精密外圆切入磨削加工的在线监测需求,提出一种采用声发射信号实现轴类零件材料去除率在线监测的方法。根据声发射信号强度与磨削力之间的联系,建立了声发射信号均方根曲线的预测模型,利用该预测模型研究了砂轮进给阶段和驻留阶段磨削系统时间常数的理论计算方法,推导了声发射信号均方根曲线与工件材料去除率的关系;编写了在线监测软件,利用声发射传感器实现了精密外圆切入磨削的材料去除率预测。实验证明,所建立的声发射信号均方根曲线模型具有良好的预测精度,基于该模型能够实现磨削系统时间常数在线评估,并实现精密轴类零件材料去除率的实时在线监测。     

基于声发射信号的精密外圆切入磨削效率优化

针对精密外圆切入磨削加工时磨削效率问题进行研究。建立了磨削进给量与磨削时间的关系方程,进而得到磨削深度与时间的关系方程;建立了声发射信号的磨削理论模型,在线识别砂轮运动去除状态,通过加工试验分析磨削时间对磨削表面粗糙度和加工精度的影响;结合试验得到的声发射均方根信号进行曲线拟合,编写磨削时间在线分析软件,减少无效的磨削时间,提高磨削效率。试验结果表明:该方法能够在满足加工工艺的前提下,提高精密磨削切入磨的效率。     

基于时间常数外圆切入磨削砂轮钝化的监测方法

基于外圆切入磨削力模型研究,提出了一种在线监测功率信号的时间常数算法,并利用时间常数对外圆切入磨削砂轮钝化状态进行识别。为提高计算准确性,选取了进给阶段稳定功率信号和驻留阶段功率信号变化率对时间常数进行计算。通过不同磨削工艺参数和不同修整工艺参数实验,验证了利用功率信号的时间常数方法对砂轮钝化监测的有效性。     

基于磨削力模型的外圆切入磨削声发射信号研究

磨削过程中磨削力与声发射信号均方根值有较强的对应关系,对工件表面加工质量有很大影响。为便于研究外圆切入磨削质量和效率,在基于外圆切入磨削力的数学模型研究基础上,建立了声发射信号AERMS与径向进给速度、砂轮线速度及工件线速度的关系模型。通过磨削实验研究结果,验证了上述方法的有效性和实用性。     

球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测研究

针对磨削表面粗糙度声发射预测精度和可靠性较低的问题,对球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测进行了研究。在球墨铸铁QT700-2平面磨削表面粗糙度声发射预测实验200组数据的基础上,提取了包含磨削声发射信号经验模态分解4个本征模函数的相关系数,和磨削声发射信号波形幅值、均方根值、方差、峰值频率、频谱峰值、功率谱峰值、峭度、偏度、AE信息熵等13个磨削声发射信号特征参数;建立了遗传优化的支持向量回归机GA-SVR和粒子群优化的支持向量回归机PSO-SVR这2个预测模型;在这200组磨削表面粗糙度声发射实验数据中,把随机提取的13个声发射信号特征参数输入到这2个预测模型中,进行了反复训练和预测,以提高其可靠性。研究结果表明:GA-SVR和PSO-SVR的磨削表面粗糙度声发射预测精度较高;这为磨削声发射在线智能监测汽车发动机球墨铸铁QT700-2曲轴磨削表面粗糙度打下了基础。     

采用遗传算法优化神经网络的铸铁表面粗糙度声发射预测

表面粗糙度是汽车发动机曲轴精密磨削加工中的一个非常重要的指标,在线监测表面粗糙度是曲轴智能磨削成功的标志。应用美国声学物理公司PAC的PCI-2声发射实验仪器测量磨削声发射信号,采用遗传算法优化BP神经网络,以磨削声发射信号均方根和快速傅里叶变换峰值为特征值,对平面磨削曲轴球墨铸铁材料QT700-2表面粗糙度成功进行了预测。与表面粗糙度的实测结果表明相对误差可控制在6.22%以下。     

声发射技术在修整工艺和磨削工艺参数选择上的应用

磨削过程中磨削力与AE声发射信号有较强的对应关系,对工件表面加工质量有很大影响。首先,以单因素实验法改变修整工艺的某个参数,得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的变化规律;随后通过正交实验法,修整工艺参数以"三因数三水平"得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的变化规律;之后探讨了利用AE声发射信号监测砂轮的磨损状态;最后通过正交实验法,磨削工艺参数以"三因素三水平"法得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的关系,为提高外圆磨床磨削质量和效率、选择最佳的工艺参数给出了指导。     

ELID精密镜面外圆磨削技术的应用

在线电解修整（ELID）精密镜面磨削有效地实现了许多难加工材料的平面精密加工和高效加工。本文介绍了ELID磨削技术在精密镜面外圆磨削上的应用。通过采用金属基超硬磨料砂轮在线电解修整对硬质合金,碳化硅陶瓷进行精密镜面外圆磨削,得到了表面粗糙度Ra=0.025-0.0028μm的加工表面。     

ELID精密镜面外圆磨削技术的应用

在线电解修整(ELID)精密镜面磨削有效地实现了许多难加工材料的平面精密加工和高效加工.本文介绍了ELID磨削技术在精密镜面外圆磨削上的应用.通过采用金属基超硬磨料砂轮在线电解修整对硬质合金、碳化硅陶瓷进行精密镜面外圆磨削,得到了表面粗糙度Ra=0.025～0.028μm的加工表面.     

圆弧形砂轮精密修整及其声发射在线监测技术

针对球面、非球面及自由曲面超精密磨削加工用圆弧形金刚石砂轮难以精密修整的问题,提出基于旋转绿碳化硅（GC）磨棒的端部在位精密修整方法及修整过程的声发射在线监测技术。基于圆弧形金刚石砂轮的结构特性,制订圆弧形金刚石砂轮的在位精密修整与修整过程的声发射在线监测技术方案。依据修整与在线监测方案,对D64圆弧形金刚石砂轮进行修整实验及其声发射信号采集,修整后跳动误差小于10μm,比修整前减小30μm左右,砂轮精度显著提高。利用声发射信号均方根值获取砂轮修整结束的特征预警阈值,实现了旋转GC磨棒端部在位精密修整过程的在线监测以及修整结束时间的准确判断,可以有效提高球面非球面磨削加工过程的效率。     

磨削烧伤声发射智能监测的研究进展

根据磨削加工中声发射监测的特点,在论述信号分析方法的基础上,重点综述了声发射技术在磨削烧伤智能监测中的研究进展;并揭示了声发射监测在砂轮钝化、工件表面粗糙度等领域的最新研究成果。最后阐述了基于声发射监测的智能磨削系统的发展现状,展望了智能声发射监测技术在磨削加工中的发展前景。     

在外圆切入磨削中砂轮圆角磨损的研究

一、引言在磨削加工中,砂轮的磨损会影响磨削零件的表面质量。在外圆切入磨削中,砂轮磨损主要具有两种形式——周边磨损和圆角磨损。砂轮的周边磨损会影响零件的尺寸精度,而砂轮的圆角磨损会影响零件上所规定的圆角半径。另外,磨削零件的表面粗糙度也会因砂轮磨损而引起的钝化作用而升高。为了保证零件磨削加工的质量,所以有必要对砂轮的圆角磨损进行监测和控制。外圆切入磨削除了在其它方面的运用之外,它极为广泛地应用于曲轴的精密磨削中,曲     

基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测

表面粗糙度是评价磨削加工质量的重要指标,表面粗糙度预测是实现表面粗糙度在线控制的前提。针对现有神经网络方法在预测外圆纵向磨削表面粗糙度方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测方法。在分析了影响外圆纵向磨削表面粗糙度预测主要因素的基础上,建立了基于支持向量回归机的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型。应用实例的仿真结果表明,所建立的预测模型具有较强的泛化能力和较高的预测精度。     

表面粗糙度模糊神经网络在线辨识模型

为解决零件加工中表面粗糙度在线检测困难这一问题,提出一种基于模糊神经网络的零件表面粗糙度在线辨识方法,并以外圆纵向磨削为例,建立表面粗糙度模糊神经网络在线辨识模型.首先研究前人建立的外圆纵向磨削零件表面粗糙度理论公式及经验公式,得出加工中的工件速度、砂轮速度、磨削深度和纵向进给量对零件表面粗糙度有直接影响,并进一步提出以在线测得的加工中工件与砂轮的速度比、磨削深度和纵向进给量作为零件表面粗糙度辨识模型的输入.由于加工过程极其复杂,无法建立加工中零件表面粗糙度与加工参数之间的精确数学模型,故将模糊神经网络引入建模过程中.同时,由于加工中零件表面粗糙度的对数与加工参数的对数存在线性关系,故模型中采用了T-S型模糊推理.此模型应用于实际磨削加工中,建模型精度可达97%,这进一步证明此在线辨识方法的可行性.     

基于进化神经网络外圆纵向磨削表面粗糙度的在线预测

将人工神经网络引入磨削加工领域。针对BP算法存在收敛速度慢，容易陷入局部极小值以及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的进化神经网络预测模型。实验和仿真结果表明。基于进化计算的BP神经网络可以克服单纯使用BP神经网络易陷入局部极小值等问题，预测精度较高，对提高外圆纵向磨削加工的自动化程度具有重要的意义。通过在线监测磨削拳数。所提供的预测方法可以实现对工件表面粗糙度的在线预测。     

基于贝叶斯网络的平面磨削状态智能监测技术研究

为解决平面磨削过程中工件表面粗糙度预测和砂轮钝化监测困难的问题,利用贝叶斯网络建立了平面磨削状态智能监测模型。该模型在获取系统磨削用量和工件材料的基础上,在线提取磨削声发射信号的峭度系数,可以有效预测工件粗糙度和识别砂轮钝化状态,为数控系统调节加工参数提供参考。该模型在平面磨床的磨削监测试验中取得了良好的效果。     

基于信息融合的精密磨削砂轮磨损状态在线识别方法研究

高质量非球面光学元件批量制造是目前精密磨削技术力求实现的目标。为了提高非球面光学元件精密磨削的加工效率,必须在加工过程中动态识别砂轮磨损状态,在砂轮接近或达到寿命周期时对其进行修整。寻求一种经济可行的方式,实现砂轮寿命周期在线评估,利用声发射、砂轮振动、磨削力等多种类型加工过程信号,提取和选择能够全面、灵敏反应砂轮磨损状态的特征,基于Dempster-Shafer证据理论,进行多源信息融合,实现精密磨削砂轮磨损状态在线识别。     

磨削粗糙度在线检测方法的实验研究

本文对基于摩擦声发射信号的磨削粗糙度在线检测方法进行了实验研究。实验结果表明，采用声发射传感器探头与磨削表面摩擦产生的声发射信号的特征可以对磨削表面粗糙度进行评价，建立了摩擦声发射信号特征与磨削表面粗糙度之间的对应关系，并通过实验对该方法的可行性进行了实测。结果表明，探针与工件表面摩擦声发射信号的FFT和RMS特征与磨削粗糙度有很好的对应关系，可用于磨削表面粗糙度的在线检测。     

砂轮与工件初始接触的声发射检测及高精度对刀仪的开发

一、引言准确地检测出砂轮和工件的初始接触时间，对于磨削加工，尤其是超精密磨削加工中的尺寸控制、加工效率，以及砂轮与工件的保护等都是非常重要的。曾经有人通过振动加速度信号的变化、电机负载电流的变化以及涂料的变化来检测砂轮与工件的初始接触状况，操作人员往往借助于听磨削声音或看磨削火花来对刀，这些方法所存在的共性是检测精度低，不能满足高精度检测的需要。本文采用的是近年来在刀具破损检测等用到的声发射（AE）技术，试图更准确、快速地检测出砂轮与工件初始接触时间。实验是在精密平面磨床上进行的，利用声发射信号…     

磨削液对陶瓷结合剂CBN砂轮磨削性能影响

分析了磨削液对陶瓷结合剂CBN砂轮磨削性能的影响，使用3种磨削液在精密外圆磨床M1420E上进行了磨削加工实验，用加工表面微观形貌、表面粗糙度R。值、工件表面残余应力以及砂轮径向磨损量对磨削液效能进行评价。结果表明，轻质润滑油不仅能提高工件表面质量，降低表面粗糙度值，而且砂轮磨损量明显降低，乳化液和化学合成液对磨削性能的影响各有利弊，润滑油是陶瓷结合剂CBN砂轮磨削的优选磨削液。