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基于人工神经网络的刀具状态识别系统设计毕业设计论文

上传者:菩提 |  格式:docx  |  页数:35 |  大小:816KB

文档介绍
产生的振动信号进行采集,并转换为电信号,达到初步信号采集的目的,其中我们要求传感器采集到的信号必须能够在一定程度上反映刀具磨损状态。此外,我们所选择的传感器类型应该满足容易安装、操作简便,且抗干扰能力强等要求。(2)信号处理技术刀具状态监测技术的核心就是信号处理,它的一般步骤是:首先对采集到的信号用现有的信号处理技术进行分析并处理;然后从处理之后的信号数据中提取出可以表征刀具状态的特征值;最后再对这些提取得到的特征值进行分析运用来达到刀具状态监测的目的。现今的信号处理技术主要有时域分析、频域分析、小波分析以及智能技术等方法。(3)模式识别在20世纪60年代,科学家们提出了模式识别这一概念。简单来说,这是一种智能分类技术,到如今被运用到很多领域里面。在本次刀具状态监测系统设计中,我们把刀具状态划分为正常、初步磨损和严重磨损等三个或多个集合,而模式识别就是把这些集合通过一定的数学算法来设计出一个判别函数,然后再利用这个判别函数对刀具状态进行识别和判断。1.2.3插铣加工监测技术国内外的发展现状插铣加工时,我们最熟知和常见的加工方法就是插铣法,它是一种在竖直方向上对金属进行大量铣削最快捷方法。它的基本加工过程如下:首先,铣刀具沿着主轴方向做匀速进给运动;然后,利用刀具最底部的切削刃进行切削加工,刀具会按照预定加工设置不停重复的进行插铣从而达到预定深度。在此期间,刀具会不断地缩回和复位,这样在下一次插铣时使刀具快速地从之前重复的走刀处来进行插铣加工。插铣加工具有以下优点:(1)刀具铣削时刀刃的侧向力较小,这样可以降低被加工工件的变形程度;(2)在插铣加工过程中,由于铣刀刀具本身的结构,导致铣刀作用在工件上的径向力比较低,这样对机床装置的硬度要求不高,而且工件生产加工质量也能得到保证;(3)连接刀具的转轴长度较长,铣削加工时,对加工工件内部深处的表面进行很适合。图1-4为插铣加工图:

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