基于多傳感器融合的微晶剛玉砂輪磨削性能在線檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、磨削加工作為一種常用的精密和超精密加工工藝，是決定工件加工精度和表面質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一，在實(shí)際生產(chǎn)中占據(jù)著重要的地位。面對(duì)小批量、多品種、高質(zhì)量的產(chǎn)品生產(chǎn)需求，對(duì)砂輪和磨削工藝參數(shù)的選用要求越來越高，這與砂輪磨削性能的檢測(cè)息息相關(guān)。而由于磨削加工的復(fù)雜性與磨削性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的多樣性，采用單個(gè)傳感器無法滿足在線檢測(cè)的要求，基于多傳感器融合的在線檢測(cè)已成為智能加工的必然發(fā)展方向。
　　本文基于激光測(cè)微儀、多分量測(cè)力儀、聲發(fā)射傳感器和功率

2、計(jì)，借助LabVIEW的開發(fā)平臺(tái)和MATLAB的工具包設(shè)計(jì)開發(fā)了一套多傳感器融合系統(tǒng)，完成了信息融合各流程的自動(dòng)處理，實(shí)現(xiàn)了包括砂輪磨損狀態(tài)的在線識(shí)別、磨削工件表面粗糙度和磨削比的在線預(yù)測(cè)在內(nèi)的砂輪磨削性能的在線檢測(cè)。
　　對(duì)于多傳感器融合的在線檢測(cè)系統(tǒng)，針對(duì)多個(gè)傳感器提取的特征種類眾多的問題，提出了采用基于主成分分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合算法（PCA-ANN），通過提取的特征的關(guān)聯(lián)性采用主成分分析降維，然后經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成信息

3、的表達(dá)。該算法減少了提取的特征的冗余信息，加快了系統(tǒng)的運(yùn)行速度，提升了系統(tǒng)在線檢測(cè)的精度。
　　針對(duì)在線檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)，本文通過FFT頻譜、功率譜和小波包分析等方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域和時(shí)頻域的分析，根據(jù)分析結(jié)果選定信號(hào)時(shí)頻域段落進(jìn)行基于統(tǒng)計(jì)量的特征提取，獲取與砂輪磨削性能有關(guān)的信號(hào)特征，之后對(duì)照磨削性能表征量通過PCA-ANN方法完成特征融合和信息表達(dá)。以此流程在LabVIEW平臺(tái)根據(jù)信號(hào)分析、特征提取、磨削性能表征量提取的方法

4、和信息融合算法的原理，完成了整套系統(tǒng)的具體編程開發(fā)。
　　通過微晶剛玉砂輪磨削淬硬20CrMnTi工件的樣本實(shí)驗(yàn)，對(duì)提取的特征與砂輪磨削性能表征量進(jìn)行分析。避免了磨削加工時(shí)功率信號(hào)存在延遲的影響，提出了融合系統(tǒng)提取的特征對(duì)磨削加工工藝的指導(dǎo)作用，驗(yàn)證了系統(tǒng)選用特征的有效性.并通過對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試與調(diào)試，證明了PCA-RBF方法在本領(lǐng)域的優(yōu)異性，設(shè)計(jì)開發(fā)的系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的砂輪磨損狀態(tài)在線識(shí)別，高精度的磨削加工工件表面粗糙度和磨削比