【摘 要】
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病态刀具是指长期加工中发生破损或严重磨损造成刀具失效的一类故障刀具。刀具状态监控是保证机械加工过程顺利进行以实现智能化加工的关键技术之一,对保证产品加工质量、提高生产效率及实现流水线自动化生产具有重要意义,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具状态监控系统已成为研究热点。在众多刀具状态监控方法中,声音监测信号直接来源于工作区,具有安装条件要求低、信号灵敏度高及响应速度快等优势,有利于准确快速地对刀具状
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病态刀具是指长期加工中发生破损或严重磨损造成刀具失效的一类故障刀具。刀具状态监控是保证机械加工过程顺利进行以实现智能化加工的关键技术之一,对保证产品加工质量、提高生产效率及实现流水线自动化生产具有重要意义,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具状态监控系统已成为研究热点。在众多刀具状态监控方法中,声音监测信号直接来源于工作区,具有安装条件要求低、信号灵敏度高及响应速度快等优势,有利于准确快速地对刀具状态进行诊断,是一种比较新颖的监控手段。由于刀具钻削声音频率低,在复杂的工作环境中极易受到各种噪声因素干扰,如何在干扰噪声下提取与刀具状态相关的特征量,构建新颖实用的刀具状态识别模型是病态刀具诊断的关键。对此,本文完成了以下课题研究工作:（1）基于对刀具几何结构、破损形式及其形成原因的剖析,首先将病态刀具分为崩刀和严重磨损两个类型。然后以生产线卧式钻床为例,提出了钻削声音信号监测刀具状态的技术方案并搭建数据采集平台,完成了对不同状态刀具钻削声音信号的分类采集。（2）研究了刀具状态特征提取的相关监测技术。基于对经预处理监测信号时域和频域的统计特征量提取,提出采用小波包分解技术采集各频带小波包的能量占比值作为刀具状态敏感数据,构建了刀具状态识别的特征量样本数据集合。（3）提出了基于ELM的病态刀具模式识别模型,并以人工神经网络BP模型和RBF模型为参照做了对比研究。研究表明,经过600组样本数据训练建立刀具识别模型后,再通过300组数据测试模型识别精度,对比研究的结果验证了ELM模型对刀具状态识别具有较好的准确率,而且实时性更高。（4）借助MATLAB软件实现了一个基于钻削声音的原型病态刀具识别系统。初步测试与使用实践表明,上述提出的基于ELM模型的刀具状态监控系统是合理与可行的。
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