车削过程中刀具磨损和破损状态的自动识别

被引：65

作者：

王海丽

马春翔

邵华

胡德金

机构：

[1] 上海交通大学机械与动力工程学院

来源：

上海交通大学学报 | 2006年 / 12期

关键词：

刀具状态监控; 声发射; 电动机功率; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TG51 [车削加工及车床（旋床）];

学科分类号：

080204 [车辆工程];

摘要：

采用机床主电动机功率法和声发射(AE)法来获取切削过程中发出的刀具磨损和破损信号,建立了刀具状态试验系统.在试验数据的基础上,建立了功率信号的自回归时序模型,在提取作为刀具磨损特征量的模型参数时考虑了切削用量的影响.针对刀具破损时功率信号时域幅值变化的随机性,提出用延时方差法来处理功率信号,数据分析结果表明,这种方法是可行的.针对切削过程中发出的AE信号,采用时频分析的方法进行处理,提取出反映刀具破损的特征量,最后利用2个并行的自适应共振神经网络ART-2实现了刀具状态的自动识别,识别成功率达到95%.

引用

页码：2057 / 2062

页数：6