基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速銑削刀具磨損狀態(tài)識(shí)別研究.pdf

1、高速銑削加工技術(shù)越來(lái)越多的應(yīng)用于航空航天、模具、汽車等制造業(yè)領(lǐng)域,它能顯著提高生產(chǎn)率,改善加工質(zhì)量,降低成本。但是,高速銑削刀具磨損快,使用壽命短,如不進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)很容易出現(xiàn)“打刀”現(xiàn)象。因此,刀具磨損的監(jiān)測(cè)對(duì)高速銑削加工技術(shù)的推廣應(yīng)用有重要的實(shí)際意義。
　　論文通過高速銑削淬硬鋼實(shí)驗(yàn),首先建立了銑削力及系數(shù)模型,并采用一種新的系數(shù)識(shí)別方法——主成分法對(duì)系數(shù)模型進(jìn)行回歸分析。通過建立仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果表明建立的銑削力模型得到的仿真

2、信號(hào)與實(shí)測(cè)信號(hào)十分接近,可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練信號(hào)。然后,采用小波包對(duì)采集的銑削力信號(hào)進(jìn)行分解和消噪處理,并提取其能量特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。
　　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強(qiáng)的非線性映射能力和分類能力,本文選用小波包分析與BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。通過建立BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),構(gòu)造訓(xùn)練樣本及測(cè)試樣本,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,結(jié)果表明該網(wǎng)絡(luò)能對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別,為實(shí)現(xiàn)高速銑削刀具的