磨削温度在线监控系统的预报建模

对磨削弧区温度进行在线监控，是磨削加工自动化必不可少的重要环节。针对磨削温度的变化特征有其不同的影响因素，对人工神经网络预报模型及灰色理论预报模型应用于磨削温度在线预报中的优缺点进行了分析，提出了一种新发展的ANN－GM（1，1）综合预报模型，并通过理论分析和工艺监控试验研究了该模型的合理性、适用性及应用范围等。     

磨削弧区温度在线监测技术研究

设计了一种可以在生产现场的强背景干扰下在线监测磨削弧区温度的新方法。并通过实际磨削测温实验及烧伤跟踪实验对该方法的可行性进行了分析。结果表明,该方法简单、实用,可实现磨削温度的在线监测,特别适用于断续式ＣＢＮ砂轮磨削过程的温度监测。     

声发射技术在磨削烧伤预报中的应用研究

本文对磨削加工中声发射信号特性进行了深入分析，并且建立了自回归时序模型，实现了磨削烧伤的在线监测和预报。     

磨削弧区温度在线临测技术研究

设计了一种可以在发生现场的强前景干扰下在线监测磨削弧区温度的新方法。并通过实验磨削测温实验及烧伤跟踪实验对该方法的可行性进行了分析。结果表明，该方法简单、实用，可实现磨削温度的在线监测，特别适用于断续式ＣＢＮ砂轮磨削过程监测。     

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。     

磨削过程计算机集成智能监控系统

利用神经网络建立了磨削过程计算机集成智能监控系统,该系统将磨削过程监测、故障诊断和反馈控制组成一个有机整体.通过在线提取磨削声发射(AE)信号RMS峰值、FFT峰值、信号标准偏差以及信号累积幅值增量,可以实现磨削烧伤、磨削颤振、砂轮钝化等故障的在线实时诊断.通过反馈控制系统实现磨削参数的实时调整,提高了磨削加工的性能、效率和磨削质量的稳定性.实测结果证明了该系统的有效性.     

一种高速精密数控车磨复合加工机床的研发

本文阐述了该设备的整机设计理念及结构,采用整机主体结构的优化设计实现高动态刚性和最小热变形,并应用了高精度工件主轴及夹具、内圆、锥面高速磨削主轴、在线测量模块、在线磨削监控及动平衡系统、金刚石CBN修整主轴等国内外先进科技手段,通过多种先进加工技术耦合最终实现了该设备的功能。为用户提供了包含了在线测量、硬车、内圆磨削、锥面磨削、球道磨削及三个磨削工位砂轮的修整的过程监测系统的成套精密磨削解决方案。     

外圆磨削在线优化

基于基本的磨削模型,利用小生境蚁群算法和小生境粒子群算法,对磨削进给量和磨削深度进行在线优化。并采用Matlab编程,利用声发射信号和优化模型,对磨削过程进行仿真,实现了外圆磨削实际磨削过程的在线监测和优化。对提高磨削质量和磨削效率,实现磨削过程的在线监测和智能化控制有着极大的推动作用。     

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。     

基于神经网络的高效强力砂带磨削温度的研究

磨削温度高是产生磨削烧伤的主要原因,建立一个合理准确的磨削温度在线预测系统,对满足核电高压容器的高效深磨质量要求至关重要,为此建立了基于神经网络的高效深切磨削温度预测模型,并与热电偶法测得的温度进行了试验比较,发现此预测模型能达到较高的预测精度,表明了此方法有较大的实用性。