基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线监测

针对无法精确掌控机械加工过程中刀具磨损状态的现状,提出一种基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线动态监测模型。该模型对采集的振动、力、声发射传感器信号进行特征提取后,将特征按传感器类型划分为独立样本。划分后的独立样本分别对同一个刀具磨损量进行回归预测,进而对每一个独立样本预测得到的刀具磨损量进行加权综合决策,最终决策出刀具磨损量。实验结果表明：刀具磨损在线动态监测模型能够有效地提高刀具磨损动态预测精度,平均预测准确率可达97.9%;与现有研究方法相比,预测准确率至少提升4%以上,预测时间仅为0.016 s,具有较大优势。     

滚珠丝杠滚道研磨工艺试验研究

为探究滚珠丝杠滚道的研磨工艺,应用自主研制的滚珠丝杠研磨工装及研磨试验台,对单根丝杠进行分段研磨试验,重点研究了丝杠行程误差、滚道表面粗糙度及表面残余应力随研磨周期的变化情况。结果表明,使用自制的研磨工装可有效改善滚珠丝杠的行程误差,减小左右滚道粗加工时存在的粗糙度差异。其中,左右滚道全程变动量分别下降46.5%、24.2%,表面粗糙度Ra分别达到0.2658μm、0.2843μm。此外,研磨前滚道表面残余应力在-200MPa以下,随研磨周期数增加,滚道表面残余应力增大,研磨后表面残余压应力可达-450MPa以上,有利于疲劳寿命。试验验证了自主研制的丝杠研磨装置及丝杠研磨工艺的有效性,并为深入研究研磨参数对滚道表面的影响提供了借鉴意义。