【摘 要】
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数控机床是装备制造业中常用到的工业设备,因其可靠性不高,在实际使用中,常会发生一些故障和失效,因此提高数控机床的可靠性十分有必要。数控机床载荷谱可以用在可靠性设计、可靠性建模和可靠性试验等多个方面,对数控机床载荷谱的研究可以提高数控机床的可靠性,提升装备制造业的实力。随着我国制造业水平的不断提高,数控机床的应用范围也越来越广,实际切削工况也越来越复杂,常规典型工况的确定方法有正交试验法和切削力经验
【基金项目】
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国家自然科学基金（面上）“不规则应力载荷区域的加工中心电主轴可靠性加速试验优化设计理论与方法”（项目编号:51975249）；
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数控机床是装备制造业中常用到的工业设备,因其可靠性不高,在实际使用中,常会发生一些故障和失效,因此提高数控机床的可靠性十分有必要。数控机床载荷谱可以用在可靠性设计、可靠性建模和可靠性试验等多个方面,对数控机床载荷谱的研究可以提高数控机床的可靠性,提升装备制造业的实力。随着我国制造业水平的不断提高,数控机床的应用范围也越来越广,实际切削工况也越来越复杂,常规典型工况的确定方法有正交试验法和切削力经验公式结合概率密度函数等概率区间划分法,其确定的典型工况代表性低,无法反映真实的切削工况;另外,对切削力信号进行雨流计数后,采用核密度估计方法对均幅值的频率分布直方图进行拟合时,核函数带宽选取不合适,拟合效果不佳,导致编制的载荷谱不能真实全面地反映切削力数据。针对上述问题,本文系统地研究了数控车床典型工况的载荷谱编制方法。主要包括:聚类方法确定典型工况、多层小波降噪、Topsis综合评价方法确定核函数最优带宽、搭建BP神经网络核密度估计带宽模型求取最优带宽、数控车床二维载荷谱编制。论文主要研究内容如下:（1）为了获取数控车床的典型工况,对现场采集的数控车床切削工艺数据进行整理,提出了利用聚类分析方法确定典型工况。选取进给量、背吃刀量和切削速度为聚类分析三要素,先通过系统聚类方法对现场跟踪采集到的372种工况进行聚类,求得聚类个数范围为[30,40],本文选取聚类个数为36,并且求取了初始聚类中心。再利用k-means聚类方法进行快速聚类,不断迭代更新,获得了最终聚类中心,将其作为数控车床典型工况,最终确定了36组典型工况,更加符合实际切削工况。（2）搭建了数控车床切削力测试系统,求得最小采样频率为1000 HZ,对采集到的切削力信号进行了去除奇异值和消除趋势项处理。针对切削力信号中存在的噪声信号,采用多层小波降噪法进行降噪,针对传统的降噪效果评价指标:均方根误差（RMSE）、信噪比（SNR）、平滑度（r）没有联系,不能综合评价降噪效果的问题,提出了基于灰关联分析的多准则决策小波降噪法,对一到六层小波降噪法进行灰关联分析多指标综合评价,求得各种降噪方法降噪效果与最优降噪效果的关联度,发现四层小波降噪法降噪效果与最优降噪效果的关联度最高,因此选取四层小波降噪法对切削力信号进行降噪。（3）采用雨流计数法对切削力信号统计计数,求得切削力信号均值-幅值雨流矩阵,从而绘制了切削力幅值频率直方图和均值频率直方图。利用核密度估计对幅值频率直方图和均值频率直方图进行拟合,核密度估计中传统的带宽确定方法为经验法则法和交叉验证法求取核函数带宽,本文采用Topsis综合评价方法对不同带宽的核密度估计效果进行综合评价,从而确定最优带宽。另外,本文还引入了BP神经网络来求取最优带宽,搭建了BP神经网络核密度估计带宽模型,将前30种典型工况共90组数据作为训练集,后6种典型工况共18组数据作为测试集,通过对模型的不断训练,发现决定系数R~2大于0.75,BP神经网络核密度估计带宽模型预测效果良好,大大提高了最优带宽的求取效率。（4）编制了数控车床切削力二维载荷谱,将36种典型工况合并成一个总工况,利用BP神经网络模型求得主切削力、背向力和进给力的均值分布核密度估计最优带宽和幅值分布核密度估计最优带宽。采用二维高斯核函数对雨流计数后的均幅值频率直方图进行拟合,将均值和幅值等间距地划分为十级,并将载荷循环次数外推至10~6,获得了主切削力、背向力、进给力的幅值和均值二维谱。
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