刀具状态在线监控策略研究

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1、上海交通大学硕士学位论文刀具状态在线监控策略研究姓名：程敢峰申请学位级别：硕士专业：机械工程指导教师：邵华;程熙20041101刀具状态在线监控策略研究摘要本文对刀具状态声发射信号监控策略有关的理论和方法进行了探索围绕刀具磨损和破损的检测及识别问题进行了切削试验研究在此基础上运用信号处理技术针对刀具磨损和破损时的声发射信号进行了特征提取和在线识别的探索本文的主要研究T作有1刀具磨损和破损切削试验研究设计和建立了刀具状态声发射信号的检测系统该系统采用高时域分辨率的数字示波器宽带声发射传感器在此基础上进行了

2、刀具磨损和破损试验采集了大量的刀具正常磨损和破损时的声发射信号2信号特征的分析和提取经过对切削试验数据的分析和处理进一步探明了切削用量和刀具后刀面磨损与声发射信号的关系AE信号的能量随刀具后刀面磨损量的增加而增加同时也随着切削用量的增加而增加另外刀具后刀面的磨损引起AE信号在10K赫兹处的能量密度增加3状态识别策略的研究探索了用BP神经网络进行刀具状态识别的方法并基于声发射信号特征值和切削参数实现了变切削工况的刀具状态ANN识别识别正确率达到81%关键词刀具状态监控声发射BP神经网络STUDYONSTR

3、ATEGYOFTOOLCONDITIONMONITORINGABSTRACTThemainpurposeofthisdissertationistostudythestrategyoftoolconditionmonitoring.Inthispapersomemethodsareproposedafteranalyzingtherelativetheorythoroughly.Tosolvethetoolconditionmonitoringproblem,manyexperimentsareperf

4、ormedusingAEsensortoobtainthetoolconditionsignals.Basedontheexperimentdata,toolconditionrecognitionmodeliscarefullystudied.Themaincontributionsofthispaperareshownasfollows:1.Experimentalstudyontoolwearandbreakage.Atoolconditionmonitoringexperimentsystem,

5、usingAEsensorhighresolutiondigitaloscilloscopeisdeveloped.Byusingthissystem,agreatmassofnormalcuttingconditionsignals,toolswearsignalsandtoolbreakagesignalsarecollectedundercarefullydesignedexperiments.2.Studyonfeatureextraction.Afteranalyzingalargequant

6、ityofexperimentaldata,itisdiscoveredthatthecuttingparametersandtoolflankwearhavesomeinfluenceontheRMSofAEsignals.1.Studyonthemodelsoftoolconditionrecognition.Basedoninvestigationthepresentstateoftoolconditionrecognition,adaptiveresonantBPneuralnetworkobt

7、ainedsystematicstudy.AfterstudyingthepropertiesandtheparametersoftheBPneuralnetwork,weusethisnetworkintoolwearrecognitionandgetidealresults.KEYWORDStoolconditionmonitoring,AEsensor,BPneuralnetwork上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留使用论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构

8、送交论文的复印件和电子版本允许论文被查阅和借阅本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文嫌舉僅论文属于保密在年解密后适用本不保质请在以上方框内打学位论文作者签名程敢峰指导教师签名邵华程熙日期2004年12月30日30日日期2004年12月上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引