基于多傳感器信息融合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)研究.pdf

1、刀具是機械加工中非常重要的組成部分，加工精度的高低在很大程度上取決于刀具的磨損程度，并且是制約自動化、無人化加工的重要因素，而在加工過程中刀具的磨損卻是不可避免的，所以很有必要對刀具的磨損程度進行在線監(jiān)測。
　　本文完成了基于多傳感器信息融合的刀具磨損在線檢測系統(tǒng)研究，實現(xiàn)了刀具磨損量的在線檢測。首先，校驗了傳感器和信號采集設備，搭建起了聲發(fā)射（AE）信號和振動信號的采集系統(tǒng)，做了傳感器的安裝位置試驗，并得到了 AE傳感器和振動傳

2、感器的最佳安裝位置；其次，針對試驗簡單有效的原則，選擇了利用正交試驗法進行試驗，并分析了影響信號的所有因素，最終確定了四個主要因素：磨損程度、主軸轉(zhuǎn)速、進給速度和切削深度，并設計了4因素4水平的正交試驗表，在此基礎上進行了―因子對數(shù)據(jù)的影響試驗‖和―不同磨損量的刀具加工試驗‖，并獲得了所需試驗數(shù)據(jù)；然后，對數(shù)據(jù)進行了時域、頻域和時頻域的分析，并利用小波包分解和正交試驗法找到了最佳信號特征，其中振動信號的特征為（1.95KHz~3.9KH

3、z）頻段、（5.85KHz~7.8KHz）頻段，AE信號的特征為（125KHz~156.25KHz）頻段、主軸轉(zhuǎn)速；最后，利用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了基于特征層融合的信息融合系統(tǒng)，實現(xiàn)了刀具磨損量的在線判別。
　　本文對傳感器技術(shù)、信息采集技術(shù)、小波包分解和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的信息融合技術(shù)進行了積極的研究與探索，并有了深刻的理解，特別是在信號特征的選取方面，首次采用正交試驗法進行特征的選取，這樣既可以得到磨損程度對信號的影響程度，又能分析其