钻头磨损检测与剩余寿命评估

被引:12
作者
敖银辉
汪宝生
机构
[1] 广东工业大学机电工程学院
关键词
刀具磨损; 小波包分解; 特征选择; 剩余寿命预测;
D O I
暂无
中图分类号
TG713.1 [];
学科分类号
080201 ;
摘要
对钻头的磨损程度进行实时检测有助于对钻削加工过程实施预防性维护,提醒及时换刀。针对自动化生产中的刀具监测问题,给出一个基于主轴电流检测的钻头磨损状态分析和剩余寿命预测的应用策略。通过主轴电流传感器采样加工过程的电流信号,使用一个滑动窗口从连续采样数据中得到真实加工段数据,采用小波包分解的方法进行特征提取。基于Fisher标准筛选出最能表达磨损过程的若干特征。最后利用逻辑回归法和自回归滑动平均模型相结合的方法评估当前钻削加工的可靠性,预测钻头的剩余寿命。试验证明此方法的有效性,可为换刀决策提供依据。
引用
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页码:177 / 181
页数:5
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共 1 条
[1]   小波包隐Markov模型刀具状态识别研究 [J].
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南华大学学报(自然科学版), 2007, (03) :13-15+19