基于振动监测与深度学习的数控车床刀具磨损实时监测与寿命预测技术研究.pdf
《基于振动监测与深度学习的数控车床刀具磨损实时监测与寿命预测技术研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于振动监测与深度学习的数控车床刀具磨损实时监测与寿命预测技术研究.pdf(4页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期:2024 年 01 月 03 日 作者简介:李红波(1973),男,河南开封人,研究方向为机械;何宏伟(1972),男,河南开封人,研究方向为机械加工。-21-基于振动监测与深度学习的数控车床刀具磨损实时监测与寿命预测技术研究 李红波 何宏伟 开封技师学院,河南 开封 475000 摘要:摘要:数控车床刀具磨损监测与寿命预测技术对于提高加工效率和降低成本至关重要。本研究概述了该技术的重要性及发展现状,探讨了磨损监测方法和寿命预测方法,包括直接观察法、振动监测法、温度监测法、声发射监测法以及基于切削参数、机器学习和深度学习的寿命预测方法。此外,还提出了数据
2、采集与处理策略、算法选择与优化策略、实时监测与预测系统的构建策略以及系统集成与工业应用策略。关键词:关键词:数控车床;刀具磨损监测;寿命预测 中图分类号:中图分类号:TG659 0 引言 随着现代制造业的不断发展,数控车床在工业生产中的地位越来越重要。然而,刀具磨损问题一直是影响数控车床加工精度和效率的关键因素。因此,研究和开发数控车床刀具磨损监测与寿命预测技术具有重要意义。本文旨在探讨数控车床刀具磨损监测与寿命预测技术的现状、方法及实现策略,以期为提高数控车床加工精度和效率提供有力支持。1 数控车床刀具磨损监测与寿命预测技术概述 1.1 刀具磨损监测与寿命预测技术的重要性 通过对刀具磨损的实
3、时监控及寿命预测,生产单位可以合理地安排刀具更换计划以避免刀具损耗造成生产中断、加工质量降低等问题,以提高生产效率及产品质量。另外,高效的磨损监测及寿命预测技术也可以降低生产成本,减少刀具的不必要更换及废料的生成,对促进加工效率和减少能源消耗有明显的效果。1.2 数控车床刀具磨损监测与寿命预测技术的发展现状 目前,由于传感器技术,数据处理以及机器学习算法等技术的进步,刀具磨损监测及寿命预测技术获得快速发展。振动监测,声发射监测和温度监测在刀具磨损监测中应用广泛,同时基于切削参数,机器学习与深度学习相结合的寿命预测方法研究成绩斐然。这些研究进展为实现刀具准确磨损监测和寿命预测打下技术基础,对提升
4、车床加工智能化水平具有重要支持作用。2 数控车床刀具磨损监测方法 2.1 直接观察法 直接观察法对刀具磨损进行监测最为直观,操作人员肉眼观察就能检测出刀具是否磨损。刀具有明显破损,缺口,卷刃或者磨损痕迹等情况下,表示刀具需更换或者修磨。直接观察法简便易行,但要求操作人员有一定经验并能准确地判断刀具磨损情况。同时该方法需经常检查与调整,有可能影响生产效率。2.2 振动监测法 刀具磨损在切削过程中会使振动发生改变,所以可根据振动信号改变情况判断刀具磨损程度。通常采用加速度传感器或者振动传感器进行切削时振动数据采集。通过对振动信号频谱特征,峰值及其他参数进行分析,可对刀具磨损情况进行判断。该方法对于
5、刀具磨损监测较为灵敏,可以对刀具状态进行实时监控,但是需要特殊的振动监测设备及信号处理算法。2.3 温度监测法 温度监测法,是指通过检测加工时刀具温度的变化而监测刀具磨损情况。刀具磨损可使切削时摩擦热量增加,故可通过对刀具表面温度进行监测判断刀具是否磨损。温度监测法是对刀具表面温度进行检测,并对温度上升速率和温度分布进行分析,从而对刀具中国科技期刊数据库 工业 A-22-磨损程度进行判断。刀具磨损后,温度上升速率加快,温度分布不均。对比上述变化和正常温度信号,可对刀具磨损程度做出精确判断。温度监测法灵敏度高、准确性好,可实现刀具磨损情况实时监测与预报。相对于其他监测方法,温度监测法的实现相对简
6、单,只需在刀具表面安装温度传感器进行测量,测量精度高,适用范围广。另外,该温度监测法适应性强,可适用于不同材质、不同型号刀具。采用温度监测法监测刀具磨损情况,有助于生产企业掌握刀具磨损程度并提前更换刀具,从而避免刀具磨损造成加工质量差、生产效率低。同时温度监测法也有助于优化切削参数及刀具的选择,使加工效率及质量得到进一步改善。2.4 声发射监测法 通过对加工时刀具声发射信号进行检测,并对频率和强度进行分析,可以判断刀具是否磨损。刀具磨损在切削过程中会使声音发生变化,所以可通过对声音信号特征分析判断刀具磨损情况。通常采用声发射传感器对切削时声音数据进行采集。通过对声音信号频谱特征,峰值及其他参数
7、进行分析,可对刀具磨损情况进行判断。该方法对于刀具磨损监测较为灵敏,可以对刀具状态进行实时监测,但是需要特殊的声发射监测设备以及信号处理算法。同时切削环境中噪声会干扰监测结果,需采取相应滤波与分析处理措施。3 数控车床刀具寿命预测方法 3.1 基于切削参数的刀具寿命预测 根据切削参数预测刀具寿命的方法,通过对刀具切削参数和刀具寿命关系的分析,对刀具寿命进行预测。切削参数主要有切削速度,进给量和切削深度。首先通过试验或者经验测定了不同切削参数时刀具寿命数据。进而采用统计方法或者回归分析的方法建立了刀具寿命和切削参数的数学模型。最后在给定切削参数取值情况下应用该模型预测得到刀具寿命。此法简便易行,
8、但是对复杂切削过程会有局限性。3.2 基于机器学习的刀具寿命预测 基于机器学习的刀具寿命预测方法是利用机器学习算法来建立刀具寿命预测模型。该方法基本过程包括数据收集,数据分割,模型训练,模型评估等。一是要采集大量刀具寿命数据及对应切削参数。这类数据可从实际生产的刀具监测系统得到,也可在实验室进行试验。刀具寿命数据是记录刀具使用寿命和不同切削参数时刀具磨损状况的数据,其中切削参数主要有切削速度,进给速度和切削深度。二是把数据集划分为训练集与测试集。训练集用于模型的训练,测试集用于评估模型的性能。为了保证模型泛化能力,一般都要用到交叉验证这种手段。三是在训练集上选取合适的机器学习算法。常见机器学习
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 振动 监测 深度 学习 数控车床 刀具 磨损 实时 寿命 预测 技术研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,个别因单元格分列造成显示页码不一将协商解决,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。