考虑电流和振动的涂层铣刀磨损规律实验研究

随着切削技术向着高速、高效和干式加工等方向发展,刀具涂层和切削状态监测技术成为影响切削技术发展的主要因素,研究刀具涂层以及刀具磨损引起的切削状态改变对促进制造业发展具有重要意义。利用铣削实验得到了相同切削条件下,不同涂层的3把硬质合金刀具的加工磨损情况。通过分析各个刀具磨损过程中铣削力信号、主轴电流信号以及切削振动信号的变化,得到了无涂层、Ti Al N涂层以及Al Ti N涂层刀具在切削过程中表现出的磨损规律。结果表明:Al Ti N涂层的耐磨性能更好,3把刀具的主轴电流有效值和切削振动信号质心频率的变化均有效反映了刀具磨损情况。在立铣加工过程中,可以将上述两种特征值用于刀具磨损实时在线监测。     

异形螺杆铣削过程刀具磨损建模研究

介绍了一种螺杆铣削过程刀具磨损建模的方法。该方法针对螺杆加工中变切削参数的工况，提取了振动信号和功率信号的刀具磨损特征值，并建立了信号特征值与刀具磨损量之间的映射关系，从而得到刀具磨损模型。实验证明，由此建立的刀具磨损模型。能够排除切削参数变化的干扰，可以较好地反映加工中刀具磨损状态。同时也为具有时变切削参数特性的加工过程刀具磨损状态监控提供了新的研究方法。     

稀疏分解在高速铣削刀具状态监测中的应用

高速铣削因具有高效、高精度、高表面质量以及可加工高硬材料的特点,近年来在先进加工、模具制造等领域具有广泛的应用。然而较高的主轴转速和高硬材料的加工会造成刀具磨损迅速,从而造成零部件加工质量的下降,因此高速铣削刀具状态监测就显得尤为重要。刀具振动信号的特征提取中,降低存储空间和运行时间是关键。稀疏分解具有占用空间少、运算快和噪声剔除的效果较好等特点,因此文章从稀疏分解的基础理论出发,探索稀疏分解应用于高速铣削振动信号的特征提取,从而实现刀具磨损状态监测。结果表明稀疏分解能有效提取振动信号特征,实现刀具磨损状态的准确判断。     

基于WOA-VMD-SVM数控机床刀具健康状态评价体系的建立

刀具的健康状态直接影响着数控机床的加工性能。对刀具的磨损、破损等健康状态因素进行前期预测和判断,可有效防止因刀具健康状态异常而导致加工质量不稳定等问题。根据刀具在机加工过程中因磨损状况而引起机床机械特性的变化展开分析与研究,即通过采集与刀具健康状态相关联的机床主轴振动信号,并对该信号进行处理和特征提取,建立基于WOA-VMD-SVM刀具健康状态预测识别模型。经实验分析与验证,所建立的模型具有很高的识别准确率,其准确率高达96.8%,高于SVM模型和GA-SVM模型,由此表明该模型能够高效、准确地对刀具磨损状态进行识别和分类。     

异形螺杆数控铣削刀具磨损智能建模研究

介绍了一种在线估算螺杆数控铣削中刀具磨损量的新方法。该方法基于螺杆铣削过程变切削参数的工况,提取了振动信号和功率信号的刀具磨损特征值,基于自适应神经—模糊推理系统建立了刀具磨损数学模型。实验证明,由此建立的刀具磨损模型能够排除切削参数变化的干扰,可以较好的反映加工中刀具磨损状态,同时也为具有时变切削参数特性的加工过程刀具磨损状态监控提供了新的研究方法。     

异型螺杆铣削过程刀具磨损状态检测研究

针对异型螺杆铣削加工，采用振动信号特征值作为检测刀具磨损的参量。利用小波分析构建滤波器组，对振动信号进行多尺度分解和多分辨率逼近，提取出刀具磨损特征信号。特征信号处理结果反映了刀具磨损变化规律，振动幅值大小反映了刀具磨损状况，从而实现了刀具磨损状态在线实时检测。     

基于铣削力与神经网络刀具磨损状态识别研究

以铣削难加工材料——高锰钢加工过程为研究对象。建立了以铣削力作为监测信号的铣刀磨损监测实验系统。应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理。并提取了信号的能量特征作为神经网络的输入向量。基于神经网络极强的非线性映射能力及分类能力。选用小波包分析与BP网络结合的方式对刀具磨损状态进行识别。建立了模式识别BP网络结构,构造了网络训练样本及测试样本。对网络进行了训练、仿真及验证测试,结果表明该网络能够对刀具磨损状态进行准确的识别。对刀具的在线监测具有良好的现实意义。     

基于模糊聚类的数控车削加工刀具磨损检测研究

将模糊聚类分析原理应用于数控车削加工刀具磨损检测,对数控车削加工刀具磨损的各阶段力信号和振动信号进行采集,通过小波滤波及功率谱的谱分析,找到车削加工过程中刀具磨损的典型参数变化。通过提取信号特征值进行模糊聚类,实现了数控车削加工刀具磨损的状态识别。     

基于LabVIEW的刀具磨损监测分形识别平台

将分形应用在刀具状态监测中,随着刀具磨损量的增加,刀具与工件之间的磨损加剧,振动信号的波形变化越来越不规则,信号的分形维数逐渐增大.盒维数和信息维数变化较小,但变化趋势明显;关联维数的变化相对较大,新刀的关联维数最小,报废刀的关联维数明显增大.识别结果表明,刀具在整个磨损历程中振动信号分形维数的变化规律,其大小能较好地反映刀具不同磨损状态,运用振动信号的分形维数可以有效实现刀具磨损状态的监测.     

VGG13卷积神经网络在刀具磨损监测中的应用

刀具磨损对工件加工精度和表面质量有很大影响,为保证零件加工质量,需对刀具磨损状况进行监测。在实际加工生产中采集工件铣削时的振动信号和力信号,利用短时傅里叶变换,将一维信号转化为二维谱图,建立刀具磨损阶段与频谱图的对应关系,利用Pytorch搭建VGG13卷积神经网络,将频谱图作为卷积神经网络模型输入进行训练,得到刀具磨损监测模型。通过实验对方案可行性及模型准确度进行测试,实验结果表明,利用卷积神经网络进行刀具磨损状态监测的准确度能够达到98%以上,可为实际生产中的刀具磨损状态监测提供参考。