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磨削加工中,主动测量、砂轮动平衡、在线监测构成了现代磨削加工监控系统的三大部分,可以进一步提高磨削加工精度、加工效率及数控磨床的安全性。磨削加工中砂轮与工件的高速磨削会产生AE(声发射)信号,以磨削加工AE信号为研究对象,可实现磨削加工的在线监测。本文在对现代磨削加工监控系统的功能集成及系统构成分析研究的基础上,着重对其中基于声发射实现磨加工在线监测的关键技术展开了系统的研究与试验。论文主要研究内容有以下几个方面:首先,针对磨加工在线监测系统的功能要求,分析了本课题所要解决的主要技术难点及关键技术,设计了总体研究方案:采用Labview搭建基于AE的磨削加工在线监测仿真系统;针对适用于实际加工用的磨削加工在线监测系统,提出基于FPGA+工控机平台的开发思路。其次,开展对磨削加工在线监测关键技术的研究。(1)AE信号的分析处理技术研究。分析了磨削加工有效AE及噪声信号的特点,提出了采用分段滤波技术的方法增强对不同材料工件磨削加工的适应性,选取合适的AE信号特征参量作为信号强度指标。(2)磨削加工自学习状态判断技术研究。以磨削循环过程为依据,提出了磨削加工状态判断的实现方案,并对应于分段滤波技术,设计开发自学习模式用以确定信噪比最高的频段。通过自学习模式,系统可以自动选择磨削加工AE信号强度与噪音强度对比度最大的频段作为状态判断的数据通道。最后,针对基于Labview的磨削加工在线监测仿真系统,利用双线程思想,设计AE信号采集、处理判断的双线程方案。通过两种双线程方式,设计磨削加工在线监测仿真系统并进行功能测试与实时性实验分析,验证了本文研究的磨削加工在线监测关键技术实现方法的可行性与正确性;针对面向工业应用的FPGA+工控机的磨削加工在线监测平台,利用Quartus II完成FPGA中数据处理核心部分的程序设计,对FPGA中数据处理核心程序进行时序仿真实验,对其功能与实时性进行了分析。本文面向磨削加工监控全过程,在分析研究现代磨削加工监控系统的功能集成及系统构成的基础上,重点研究了基于AE的磨削加工在线监测关键技术。搭建了基于Labview的磨削加工在线监测仿真系统并进行试验分析;面向工业应用,对FPGA+工控机的磨削加工在线监测平台的FPGA核心滤波程序进行设计与试验分析。