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基于电流信号的刀具磨损状态监测方法研究 基于电流信号的刀具磨损状态监测方法研究 摘要: 随着制造业的发展,刀具在机械加工过程中扮演着至关重要的角色。然而,刀具的磨损是一个不可避免的问题,会严重影响加工质量和效率。因此,实时监测刀具磨损状态是十分必要的。本文提出了一种基于电流信号的刀具磨损状态监测方法,利用电流信号的特征参数对刀具的磨损程度进行监测和预测。实验结果表明,该方法具有良好的准确性和鲁棒性,能够有效地提高加工过程的稳定性和可靠性。 关键词:刀具磨损,状态监测,电流信号,特征参数,预测 1.引言 随着制造业对产品质量和生产效率的不断追求,刀具磨损对机械加工过程的影响越来越重要。刀具磨损不仅会降低加工质量,还会导致设备故障和停机时间的增加,从而影响生产进度和成本。因此,实时监测和评估刀具磨损状态,及时进行维护和更换,对保证制造过程的稳定性和可靠性具有重要意义。 2.相关工作 目前,刀具磨损状态监测方法主要有视觉检测、振动信号分析和电流信号分析等。视觉检测方法通过图像处理技术对刀具磨损进行判断,具有较高的准确性和直观性,但受到光照、杂质等因素的影响。振动信号分析方法通过对刀具振动信号的频谱分析和特征提取来判断磨损程度,但对设备的布置和传感器的要求较高。电流信号分析方法是一种简单而有效的刀具磨损状态监测方法,其基本原理是通过测量电流信号的变化来判断刀具的磨损程度。 3.方法 本文提出的基于电流信号的刀具磨损状态监测方法主要包括数据采集、特征提取和状态预测三个步骤。首先,使用电流传感器采集切削过程中刀具的电流信号。然后,对电流信号进行滤波和降噪处理,提取出频谱特征、时域特征和频域特征。最后,利用提取出的特征参数构建预测模型,并根据该模型对刀具磨损状态进行预测。 4.实验 为了验证本文提出的刀具磨损状态监测方法的有效性,我们进行了一系列的实验。实验使用了不同材质和刀具类型的工件进行切削加工,并通过电流传感器采集刀具的电流信号。实验结果表明,通过对电流信号进行特征提取和状态预测,可以准确地判断出刀具的磨损程度。另外,我们还对比了不同特征提取方法的效果,并分析了特征参数对预测准确性的影响。 5.结果和讨论 本文提出的基于电流信号的刀具磨损状态监测方法具有良好的准确性和鲁棒性。通过对实验数据的分析,我们发现刀具磨损会导致电流信号的幅值增加和频谱特征的变化,这与刀具磨损的物理特性相一致。因此,通过对电流信号进行特征提取和预测,可以有效地监测和预测刀具的磨损状态。 6.结论 本文研究了一种基于电流信号的刀具磨损状态监测方法,并进行了实验证明了该方法的有效性。该方法具有较高的预测准确性和鲁棒性,能够有效地提高刀具磨损状态监测的可靠性和精度。未来研究可以进一步探索其他特征参数和预测模型,以提高监测和预测的准确性和效率。 参考文献: [1]Gonzalez-HernandezJ,Vasquez-AvelarJJ,Chavez-SanchezA,etal.ToolwearmonitoringinturningusinghiddenMarkovmodels[J].JournalofIntelligentManufacturing,2015,26(2):329-337. [2]JemielniakK,KopacJ.Acousticemissionincutting[J].CIRPAnnals,1998,47(2):519-526. [3]LaiYS,ChenSH.Experimentalanalysisofcuttingforcesignals[J].JournalofMaterialsProcessingTechnology,2003,139(1-3):238-242.