基于深度學(xué)習(xí)的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究.pdf

1、隨著機械加工過程向自動化、智能化的不斷發(fā)展，機械故障智能化監(jiān)測技術(shù)的研究就至關(guān)重要。刀具是機械加工中最重要的加工要素之一，刀具磨損不但直接影響了工件的尺寸精度和表面質(zhì)量，也會間接影響加工效率和生產(chǎn)成本等。如何通過更加有效的方法去監(jiān)測刀具磨損已成為大批學(xué)者的研究重點，所以關(guān)于刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究具有巨大的潛力和應(yīng)用價值。
　　本文以高速銑削過程中刀具的磨損狀態(tài)為研究對象，利用刀具在不同磨損狀態(tài)下的銑削力信號對不同監(jiān)測技術(shù)進(jìn)行研

2、究。具體研究內(nèi)容主要有:
　　(1)建立了高速銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測的試驗系統(tǒng)，通過試驗的壓力傳感器采集了大量的力信號數(shù)據(jù);
　　(2)通過對銑削力信號在時域、頻域以及時頻域上進(jìn)行特征提取和特征選擇，選擇13個典型特征作為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量;
　　(3)建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測模型;
　　(4)把深度學(xué)習(xí)理論引入到刀具磨損監(jiān)測領(lǐng)域，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的高速銑削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測方法。本文的主要