模糊模式识别在铣刀磨损监测中的应用

本研究通过分析铣刀渐进磨损过程的特点,从切削力、主轴端振动位移、主轴端振动加速度和主轴电机功率等信号中提取了8个反映刀具磨损状态的特征参数,提出用模糊模式识别多传感器信息融合技术监测铣刀后刀面磨损带宽度。在立式加工中心上的实验表明,模糊模式识别多传感器信息融合技术能够满足铣刀磨损监测要求,具有较强的有效性和工程实用性。     

基于BiLSTM的铣刀磨损状态监测模型

机械加工中刀具磨损退化直接影响工件质量和生产效率,在线监测刀具状态对于提高生产可靠性和降低刀具成本具有重要意义。为实现铣刀磨损状态在线监测,通过采集的主轴振动和主轴电机驱动电流作为监测信号;使用小波阈值降噪消除信号中的环境噪声干扰成分,并通过冗余提升小波变换保留信号的精确频率局部化信息,以提取更为丰富的频率特征;引入BiLSTM双向长短周期记忆网络对特征信号的时间信息进行编码,通过全连接层预测刀具磨损状态。通过铣刀的全寿命实验验证本文设计的铣刀磨损状态监测模型,结果表明,BiLSTM双向长短周期记忆网络可以有效评估铣刀磨损状态。     

在线检测铣刀磨损的实验研究

本文介绍了用加速度传感器和声发射(AE)传感器两种方法研究铣刀磨损的在线检测问题。文中对加速度信号进行了功率谱分析和均方根值分析;对AE信号进行了计数率分析和AE均值分析。结果表明,用加速度传感器可以在线检测出铣刀的破损。当切削用量基本不变或其变化规律已知时,两种方法均可检测出铣刀的磨损状态。     

用振动信号的双谱估计法监测刀具状态的可行性实验

以铣削加工为研究对象探讨了振动信号的双谱分析在刀具状态监测中的应用问题，研究结果表明：应用振动信号的双相干系数法可以有效地监测铣削加工过程中的刀具状态。     

基于铣床主轴弯扭力学信号的铣刀磨损状态监测方法研究

为了及时检测出急剧磨损的铣刀,提高加工效率,保证工件精度和表面质量,设计了一种基于机床主轴弯矩与扭矩信号的铣刀磨损状态监测方法,利用主轴上的扭矩和弯矩传感器对加工过程中的刀具进行实时在线测量,并对采集到的数据进行处理。试验结果表明,将切削力信号融合提取特征作为输入信号,可以提高刀具磨损状态识别的准确性,能够直接和准确地反映刀具磨损状态。     

基于切削电流系数的铣刀磨损状态监测

基于切削力系数的铣刀磨损状态监测方法提出了与切削参数独立的刀具磨损指标。由于存在干扰机床正常加工、实时性不佳、传感器安装不便和成本过高等问题,限制了其在实际工业环境中的应用。针对上述问题,结合切削力与主轴电流的关系,提出一种基于主轴切削电流系数的铣刀磨损状态监测方法。首先,融合切削力系数和主轴电流的优点,建立铣削电流模型;其次,根据切削电流模型进行切削电流系数辨识,记录新刀状态下切削系数;然后,使用切削系数实时估计相同加工工况下新刀切削电流,监测实际切削电流偏离估计值的程度,判断铣刀磨损状态;最后,通过实验与力信号对比验证该方法的正确性。实验结果表明,该方法可以替代基于切削力系数的磨损状态监测方法,能有效、实时、无干扰、便利和低成本地识别新刀、正常和严重3种磨损状态。     

基于谐波频率点能量占比指标的铣刀磨损监测

为满足铣刀磨损状态监测需求,文章基于振动信号和二阶同步提取变换理论提出了谐波频率点能量占比指标和主谐波频率点能量占比指标.同时,文章利用3把磨损状态不同的T45铣刀开展了相应的铣削试验.试验结果表明:所提指标能有效地评估铣刀磨损的严重程度,可应用于铣刀磨损的状态监测中.     

基于高阶累积量的特征提取方法研究

提出一种基于高阶累积量和双谱估计的声发射信号特征生成方法，为铣刀的磨损提供新的征兆。实验表明，高阶累积量对铣刀的磨损非常敏感，可以有效地用于铣刀的磨损监测中。双谱估计可用于铣刀磨损的诊断。     

基于卷积神经网络的铣刀后刀面磨损状态预测方法研究

为了监测高温合金材料加工时的铣刀后刀面磨损状态,提出了基于卷积神经网络的刀具磨损状态预测方法,建立了基于机床主轴电流与功率信号实时监测的刀具磨损状态预测系统。通过建立与机床数控系统的通信,采集加工过程中的电流和功率信号,采用主成分分析法(PAC)对采集的参数进行特征提取,选择对刀具磨损值影响较大的主成分作为卷积神经网络的输入,实现对刀具磨损状态的准确预测。铣削实验结果表明,该方法具有较高的预测准确率。     

自适应随机共振算法的立铣刀磨损信号检测

在对刀具磨损信号的检测过程中,强噪加工环境使得所需特征信号显得非常微弱,给提取微弱特征信号带来了难题,基于此问题提出了利用自适应随机共振算法对立铣刀在磨损过程中产生的磨损信号进行检测,用加速度传感器和力传感器采集振动信号和切削力信号,再将提取的信号进行时频域的特征值提取,以此来分别建立遗传算法和粒子群算法优化的自适应随机共振模型,最后将这两种模型都用在对立铣刀的磨损检测中。实验结果表明,遗传算法和粒子群算法均可检测出立铣刀转动频率和刀齿切入频率,以及这两种频率下所对应的立铣刀磨损信号,为日后立铣刀磨损状态在线监测系统的建立奠定了基础。     

Cutting Force Model for a Small-diameter Helical Milling Cutter

In the milling process, the major flank wear land area (two-dimensional measurement for the wear) of a small-diameter milling cutter, as wear standard, can reflect actual changes of the wear land of the cutter. By analyzing the wearing characteristics of the cutter, a cutting force model based on the major flank wear land area is established. Characteristic parameters such as pressure parameter and friction parameter are calculated by substituting tested data into their corresponding equations. The cutting force model for the helical milling cutter is validated by experiments. The computational and experimental results show that the cutting force model is almost consistent with the actual cutting conditions. Thus, the cutting force model established in the research can provide a theoretical foundation for monitoring the condition of a milling process that uses a small-diameter helical milling cutter.     

基于时域特性的铣刀磨损状态信息提取

在分析铣削加工过程特点的基础上，采用后刀面磨损带面积为铣刀磨损的评价指标，建立了基于切削力和主轴电机功率的铣刀磨损模型，探讨了基于时域特性的铣刀磨损状态信息提取的相关技术。理论分析和实验结果表明，切削力和主轴电机功率的量纲一系数Cv的变化与铣刀后刀面磨损带的磨损过程直接相关。采用切削力和主轴电机功率的量纲一系数Cv作为铣刀后刀面磨损带面积的监测信号能真实地反映其磨损过程。     

曲面铣削过程加工路径对切削力和磨损的影响研究

针对不同走刀路径下的复杂曲面加工过程进行球头铣刀铣削Cr12MoV加工复杂曲面研究,分析不同走刀路径下铣削力和刀具磨损的变化趋势。试验结果表明:通过对比分析直线铣削和曲面铣削过程中的最大未变形切屑厚度,可以得出单周期内曲面铣削的力大于直线铣削过程的力,铣削相同铣削层时环形走刀测得的切削力普遍大于往复走刀测得的切削力;以最小刀具磨损为优化目标,运用方差分析法分析得出不同走刀路径的影响刀具磨损的主次因素,同时利用残差分析方法建立球头铣刀加工复杂曲面刀具磨损预测模型,并通过试验进行验证。     

离子镀TiCN和TiN工具涂层的微结构与切削性能

采用电弧离子镀技术在硬质合金铣刀和钻头上镀覆了TiCN和TiN涂层,研究并比较了两种涂层的微结构与力学性能,以及涂层铣刀的高速切削性能和涂层钻头的切削性能。结果表明,TiCN和TiN涂层同为单相的Na-Cl型结构,并都呈现(111)择优取向的柱状晶,TiCN涂层的硬度为34.6GPa,远高于TiN涂层25.1GPa的硬度。在高速铣削条件下,TiCN涂层铣刀的后刀面磨损速率仅为TiN涂层铣刀的约三分之一。TiCN涂层钻头在钻孔数为TiN涂层钻头两倍时的磨损量仍低于TiN涂层钻头。TiCN涂层的高硬度及在较高切削线速度下的减摩作用是这种涂层刀具寿命提高的重要原因。     

铣削TC4钛合金的刀具磨损对比试验

TC4钛合金是典型难加工材料之一,极易造成工具磨损。本文通过铣削TC4钛合金试验,跟踪铣削过程中铣刀每个齿的磨损量及磨损形态,比较了不同细晶粒硬质合金铣刀的磨损过程。结果表明,铣刀切削刃发生崩刃会直接缩短铣刀的使用寿命。     

基于复映测量的球头刀具磨损数据处理及其软件开发

在铣削加工中,刀具磨损对产品加工质量有重要的影响,以球头刀具磨损为研究对象,为了建立刀具磨损模型,采用复映测量手段获取刀具磨损,在复映测量获得刀具磨损的过程,针对复印测量的球头铣削刀具磨损数据提出了数据处理的方法,并以Visual C++为开发平台实现了基于复映测量的刀具磨损数据处理模块,为基于复映测量的刀具磨损建模提供了基础,所提出的刀具磨损数据处理方法可有效对刀具磨损数据进行分析建立刀具磨损模型。     

变密度微织构球头铣刀切削性能多目标优化

为深入研究微织构排列形式对微织构理刀具的抗磨减摩机理的影响,分别从理论、仿真及试验等方面对最优的微织构排布形式进行研究。首先,建立微织构在刀具前刀面的数学模型及仿真模型。其次,通过试验验证仿真结果的准确性。仿真及试验研究均发现,变密度微织构球头铣刀的铣削性能优于均匀分布密度的微织构球头铣刀。最后,运用模糊评价法优选最优的铣削性能的微织构球头铣刀,优化结果表明,两排织构间距先为200 μm,再为150 μm,最后为175 μm的微织构球头铣刀的铣削性能最好。该项研究使刀具具有良好的抗磨减磨性,提高加工效率及被加工工件的表面质量。     

虚拟制造中基于刀具磨损的复杂曲面加工误差补偿

基于数控铣削加工仿真系统,研究了在虚拟制造环境下对球头铣刀磨损引起的曲面加工误差的预测与补偿。建立了与加工参数相关的球头铣刀磨损模型,用于预测球头铣刀切削刃的磨损量,提出了球头铣刀铣削加工误差的补偿方法,并通过实验验证了该方法的有效性。     

模具钢铣削中刀具磨损的试验研究

以面铣刀刀片磨损为研究对象,结合类神经网络系统建构高速数控铣削加工的预测模型。以加工参数为模型输入条件,刀腹磨耗为输出条件。采用多因素试验方法,选择切削速度、进给速度、切削深度三个试验参数,利用直交表式的试验计划法设计试验点。依照试验点铣削工件后再测量刀具加工后的刀腹磨耗量,进而求得倒传递网络所需的36组训练范例与11组验证数据。刀腹磨耗预测模式是利用类神经网络中的倒传递网络原理,以田口法求得倒传递网络参数的最优值。试验结果显示,刀腹磨耗随着切削速度、进给速度、切削深度增加而上升。铣削模具钢后,刀具磨耗预测值的平均误差为4.72%,最大误差为11.43%,最小误差为0.31%。整体而言,类神经网络对于铣削加工可进行有效预测。     

基于切削力的铣刀磨损在线监测研究

以实验方法研究了高速钢立铣刀后刀面磨损和铣削力之间的关系,建立了表征后刀面磨损和铣削力之间关系的数学模型,并提出了基于切削力的铣刀磨损监测算法。