基于雙譜與分形技術及神經(jīng)網(wǎng)絡的刀具智能診斷技術研究.pdf

1、在加工過程中，刀具磨損狀態(tài)影響加工產(chǎn)品的質量。對刀具磨損進行較準確的監(jiān)測與界定是目前國內外自動化加工中一個急待解決的課題，刀具狀態(tài)監(jiān)測是實現(xiàn)自動化加工和無人化加工的關鍵技術。因此，預測刀具的磨損和破損顯得十分重要。 針對刀具磨損過程中振動信號與聲發(fā)射信號的非平穩(wěn)時變特點，提出了關于雙譜分析的刀具狀態(tài)監(jiān)測信號特征抽取方法，分析了刀具各種磨損狀態(tài)的雙譜特點。通過實驗研究表明雙譜分析方法能有效地監(jiān)測刀具狀態(tài)。雙譜分析可以識別系統(tǒng)的非線

2、性特征，能夠克服功率譜的局限性和不足。相同工作狀態(tài)下信號的雙譜及其等高線圖具有相似性，不同工作狀態(tài)下信號的雙譜及其等高線圖具有明顯的可分性。這種方法在設備工作狀態(tài)監(jiān)測方面將會有良好的應用前景。 本文建立了銑刀磨損狀態(tài)監(jiān)測的實驗系統(tǒng)，通過實驗使用振動傳感器采集了刀具在各種磨損情況下的大量數(shù)據(jù)，在對這些數(shù)據(jù)進行分析時，本文以分形幾何理論基礎，采用了一種用分形維數(shù)描敘信號復雜性的方法，從工程應用角度介紹了離散時間序列盒維數(shù)的計算方法，