基于EMD和ANN的大型磨床磨削颤振在线检测方法研究的任务书.docx

基于EMD和ANN的大型磨床磨削颤振在线检测方法研究的任务书
任务书
一、背景
现代高精度磨床高效率高精度磨削技术的迅猛发展，给机械制造业提高了产品质量的门槛，成为制造业技术领域的热点发展方向，而磨削颤振问题是磨床磨削技术中不可避免的问题，会造成工件几何外型、表面质量、磨削刀具的寿命等方面的影响。因此，磨削颤振的在线检测技术已经成为磨床研究的重要方向之一。
二、任务目标
本次任务旨在研究基于EMD和ANN的大型磨床磨削颤振在线检测方法。具体任务目标如下：
1.实现磨床状态的在线监测
基于嵌入式系统，建立大型磨床磨削颤振在线监测平台，将振动、加速度、电流等传感器采集的状态数据传输至监测平台中，实现对磨床状态的实时在线监测。
2.实现EMD算法的优化
针对磨床状态数据的特点，优化EMD算法，提升信号滤波效果，减少算法迭代次数，降低算法运算复杂度。
3.实现ANN模型的构建
基于上述优化后的EMD算法得到的振动数据，构建ANN模型，并进行训练和测试。通过模型预测，实现对磨床磨削颤振的在线检测。
4.实现实验验证
通过实验验证，评估所提出的方法的有效性和实用性。同时，结合实验结果，提出进一步的优化方案。
三、研究方法
1.研究现状调研
调研国内外大型磨床磨削颤振在线检测技术的现状，深入了解其优缺点和不足之处，为本次研究提供参考。
2.系统设计
根据任务目标，设计磨床磨削颤振在线监测平台，选择合适的传感器、嵌入式系统和通讯协议等硬件设备，并利用MATLAB和ANSYS等软件工具进行仿真模拟和参数优化。
3.数据采集和预处理
构建数据采集平台，获取大型磨床的工作状态数据，对采集到的原始数据进行预处理和特征提取，为后续的EMD和ANN处理提供数据基础。
4.EMD算法优化
对原始数据进行EMD算法分解，对分解后的信号进行滤波和噪声去除，调整EMD算法参数，提升算法效率和稳定性。
5.ANN模型构建和优化
基于优化后的EMD分解结果，构建并优化ANN模型，进行训练和测试，在实验中验证模型的准确性和鲁棒性。
6.实验验证和结果分析
通过实验验证，对所提出的方法进行评估并分析实验结果。并针对检测效果不佳的场景提出进一步优化方案。
四、成果要求
1.磨床磨削颤振在线监测平台原型设计和制作。
2.基于EMD和ANN的大型磨床磨削颤振在线检测方法完整的算法流程和程序实现。
3.实验数据采集和预处理程序实现，前期数据采集和实验结果资料记录。
4.研究报告书（不少于15页），内容包括：
（1）磨削颤振在线检测研究的背景与意义；
（2）国内外研究状况调研；
（3）系统架构设计；
（4）EMD和ANN的算法实现；
（5）实验验证结果和分析；
（6）结论和展望。
同时，应提交的研究报告还包括研究论文、技术规格、研究数据、系统设计、测试文档、详细的软件和硬件技术分析。
五、参考文献
[1]刘瑜,金赞峰,齐捷,等.基于EMD和SVM的高速磨削颤振在线检测[J].机械工程师,2018(15):144-149.
[2]孙晓刚,徐邦达.一种基于小波包和SVM的磨床颤振检测方法[J].磨料磨具工程,2019,36(01):28-32.
[3]马俊智,高淳元.基于小波分析及遗传算法优化的磨床颤振快速识别[J].中国机械工程,2018,29(15):1915-1920.
[4]范列东.基于频域分析的磨削颤振控制方法研究[D].浙江大学,2013.
[5]陈进波.磨削颤振在线检测与控制技术研究[D].黑龙江科技大学,2015.
六、时间要求
本次任务周期为3个月。
7、人员要求
物理学、机电工程、计算机科学或相关专业硕士及以上学历；有机械控制系统和机电产品开发经验；熟练掌握MATLAB等相关软件；较好的英语读写能力，能够进行文献检索。