基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)控車削過程中零件表面粗糙度的在線預(yù)測.pdf

1、機(jī)械零件的表面精度是除了其尺寸精度和形狀位置精度之外用于衡量零件加工質(zhì)量的又一重要指標(biāo)。數(shù)控機(jī)床作為先進(jìn)的機(jī)械制造設(shè)備，在對(duì)產(chǎn)品尺寸精度和形狀位置精度的控制上有著比傳統(tǒng)機(jī)床所不可比擬的優(yōu)勢。然而困擾著它的自動(dòng)化水平進(jìn)一步提高的障礙仍然是對(duì)切削過程中零件表面粗糙度的穩(wěn)定控制。 本文從表面粗糙度的形成機(jī)理和評(píng)價(jià)體系入手，分析了數(shù)控精車削過程中影響表面粗糙度值的原因及切削參數(shù)與它們之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其主要問題是它們相互作用下所引起的刀具

2、與工件之間的相對(duì)振動(dòng)，從而產(chǎn)生相對(duì)偏移，導(dǎo)致了零件表面的粗糙度值的不穩(wěn)定，且徑向振動(dòng)對(duì)表面粗糙度的影響要明顯大于其它方向的振動(dòng)影響。根據(jù)現(xiàn)代切削振動(dòng)信號(hào)的測試?yán)碚摚灾屏藢?shí)驗(yàn)設(shè)備，采用壓電式加速度傳感器提取出不同數(shù)控精車工況下與表面粗糙度值存在相關(guān)聯(lián)系的加速度幅值信號(hào)，經(jīng)過自編虛擬儀器軟件的后續(xù)處理后，輸入到具有較強(qiáng)非線性映射能力且經(jīng)過事先訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行表面粗糙度值的預(yù)測。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)事先訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不