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1、基于贝叶斯网络的平面磨削状态智能监测技术研究———林暋峰暋焦慧锋暋傅建中基于贝叶斯网络的平面磨削状态智能监测技术研究林暋峰122暋焦慧锋暋傅建中1.衢州学院,衢州,3240002.浙江大学浙江省先进制造技术重点实验室,杭州,310027摘要:为解决平面磨削过程中工件表面粗糙度预测和砂轮钝化监测困难的问题,利用贝叶斯网络建立了平面磨削状态智能监测模型。该模型在获取系统磨削用量和工件材料的基础上,在线提取磨削声发射信号的峭度系数,可以有效预测工件粗糙度和识别砂轮钝化状态,为数控系统调节加工参数提供参考。
2、该模型在平面磨床的磨削监测试验中取得了良好的效果。关键词:平面磨削;贝叶斯网络;声发射技术;粗糙度预测中图分类号:TG582暋暋暋文章编号:1004—132X(2011)11—1269—05ResearchonIntelligentMonitoringTechniqueofMachiningStateforSurfaceGrinderBasedonBayesianNetwork122LinFeng暋JiaoHuifeng暋FuJianzhong1.QuzhouUniversity,Quzhou,Zh
3、ejiang,3240002.TheZhejiangProvinceKeyLabofAdvancedManufacturingTechnology,ZhejiangUniversity,Hangzhou,310027Abstract:Inordertosolvetheproblemofpredictingworkpiecequalityandidentifyingbluntlevelofwheelinsurfacegrinding,aBayesiannetworkmodelformonitoring
4、grindingstatesofsurfacegrinderwassetup.Themodelcanrealizepredictworkpiecequalityandidentifybluntlevelofwheelbydetectingkurtosisofacousticemissionwithknowngrindingparametersandworkpiecematerial.TheresultsprovidereferenceforNCsystemtooptimizeparameters.T
5、hetechniqueobtainsgoodeffectbyexperimentsonCNCsurfacegrinder.Keywords:surfacegrinder;Bayesiannetwork;acousticemission;predictionofroughness0暋引言专家系统,但存在容错能力较差等缺陷;史金飞[4]磨削技术在机械制造业中占有极其重要的位等将粗糙集理论应用到磨削故障诊断中,但是置,而平面磨床是光学零件、精密量具部件、机床发生多重磨削故障时,其决策表会变得非常庞大。平面
6、导轨等关键零件精密加工的重要设备。由于人工神经网络在粗糙度预测和磨削故障诊断中都[5飊6]磨削往往是零件的终加工工序,所以磨削效果的有应用,有容错能力强和学习能力强等优点,好坏直接影响到产品的最终质量和性能。但平面但是自学习时需要较多的训练数据,在非并行处磨削普遍存在工件表面粗糙度在线检测困难、砂理系统中的运行速度很慢。轮钝化监测困难等直接影响产品质量和生产效率本文采用的贝叶斯网络与传统的模型相比具的问题。有以下优点:贝叶斯网络用图形的方法描述变量国内外学者在磨削加工的状态监测方面进行间的相互关系,
7、可理解性强;贝叶斯网络包含了所[1]了大量研究。范兴国采用多元线性回归分析方有变量之间的因果关系,使得在数据丢失的情况法进行了大量磨削工艺实验和分析,但由于各影下也能很方便地进行学习。由于磨削过程中产生响因素之间存在复杂的关系,给定的模型存在主的声发射信号包含了丰富的磨削加工状态信息,观性且很难恰当表示复杂的关系,磨削过程又具且与磨削状态具有很大的相关性,因此本文将磨有很强的随机性,所以预测粗糙度精度并不高;王削声发射信号中的有效特征提取出来,加入贝叶[2]家忠等将模糊集理论应用于外圆磨削控制中,斯
8、网络,与工件材料、磨削用量等相结合,共同判模糊集理论有逻辑严谨、易于解释等优点,但存在断砂轮钝化状态和工件粗糙度。学习能力差、语言变量与隶属度转换难等缺点;[3]提出一个基于磨削数据库和知识库的1暋平面磨削状态监测系统的构建Trmal等收稿日期:2011—02—221.1暋平面磨削状态监测系统的总体结构基金项目:国家科技重大专项(2009ZX04001-131)本文搭建了平面磨削状态监测系统,它主要·1269·中国机械工程第22卷第11期2011年6月上半月由工控机、
