刀具磨损状态识别及预测研究

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1、国内图书分类号：TP277国际图书分类号：621．7西南交通大学研究生学位论文年级2Q!!级姓名割然申请学位级别亟±．专业塑』达让量笾丕区邀墨指导老师使茎数援2014年5月密级：公开ClassifiedIndex：TP277U．D．C：621．7SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRESEARCHONTHEI也COGNITONANDPI迮DICTIONOFTOOLWEARS卫钮EGrade：2011Candidate：LiuRanAcademicDe

2、greeAppliedfor：MasterSpeciality：TestingTechnologyandInstrumentSupervisor：Prof．FuPanMay,2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授?权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口

3、，在年解密后适用本授权书；2．不保密d使用本授权书。(请在以上方框内打“v”)学位论文作者签名：毒1％日期．≯’心’’’指导老师签名：日期训、．Q．S．叼西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1．本文介绍了刀具磨损状态监测及预测的目的和意义，分析了目前国内外主要使用的监测方法、特征提取方法和模式识别方法，同时也总结了用于预测的几种常用方法。2．搭建刀具磨损状态监测系统，采集刀具从新刀到刀尖崩裂过程屯的每一次走刀过程中的振动信号和三向切削分力信号，并记录每一

4、次走刀后刀具后刀面的磨损量值。3．从时域、频域和小波包分析三个方面对采集到的刀具的振动信号和三向切削分力信号进行分析，选择对不同刀具磨损量值敏感的特征作为有效特征。4．分析了人工神经网络的原理和特点，详细阐述了BP网络的学习规则和设计过程，并利用BP神经网络对刀具磨损量进行识别。5．详细介绍了ARMA模型、BP神经网络和基于这两种方法的组合模型的在预测方面的原理及应用，并分别利用这三种方法对刀具磨损量值进行预测，对比预测效果。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文

5、中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：纠坞日期．洮列7西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要金属切削加工是机械设计制造之中最常用的加工方式，而刀具又是金属切削加工过程中至关重要的生产要素。因此，刀具的性能、质量及管理能够直接影响加工过程的稳定性、产品的可靠性、加工节拍和生产效率。所以，对刀具磨损状态监测，提取有用信息，分析刀具

6、磨损状况，从而能够实现减低生产成本，减少生产故障，提高生产效率的功能。在刀具磨损状态监测的基础上，利用已知的刀具磨损量值对未来时刻刀具磨损量值进行预测，可以在刀具磨钝前及时采取相应措施。因此，刀具磨损量的预测也非常重要。采集刀具从新刀至刀尖崩裂整个过程中每一次走刀的振动信号和切削力信号，同时测量并记录每一次走刀完成后刀具后刀面的磨损量值；然后，在时域和频域分别对切削力信号进行特征提取，从提取到的特征中选择与刀具磨损敏感的特征值。通过对振动信号进行分析，发现在时域和频域中，不同磨损状态下的振动信号特征区别

7、不明显，很难提取到与刀具磨损敏感的特征值。因此，对振动信号进行小波包分析，选择部分频带能量作为有效特征值。选择的所有特征值归一化处理后，作为神经网络的输入向量。建立三层BP神经网络，并利用训练样本进行训练，然后利用测试样本进行测试，发现刀具不同磨损状态均能够较好地被识别。分别利用ARMA模型，BP神经网络，以及基于以上两种方法的组合模型对刀具磨损量值进行预测。通过选择适当的参数进行建模，利用ARMA模型和BP网络得到的刀具未来时刻的磨损量值，预测值效果均比较理想。利用结合两种模型优势的组合模型进行预测，

8、虽然并非每个预测值的效果都优于单独使用每方法的效果，但是整体预测效果较好。关键词：刀具磨损；状态监测；特征提取；BP神经网络；ARMA模型；预测西南交通大学硕士研究生学位论文第iI页AbstractMetalcuttingprocessingisthemostcommonwayusedinmechanicaldesignandmanufacturing．Andthat，thetoolisacrucialfactorofproductioni