数控机床钻孔加工刀具过载保护控制系统

摘要

在机械制造业中，很多零部件都需要进行深孔加工，但是在钻削过程中经常发生故障。由于各种原因刀具会被损坏，从而生产了很多废品，也会对机床造成破坏。针对以上问题，本文设计了一个刀具过载保护控制系统对刀具进行保护。
　　根据深孔加工过程的特点和现有的设备，本文采用间接监测信号方法，决定对电机的功率信号进行监测。我们利用相应的传感器和840D数控机床采集到了电机的功率信号。
　　分析了功率信号中含有的干扰信号的特点，我们提出了基于小波包的防脉冲干扰滑动平均消噪法对信号进行去噪处理。
　　针对采集到的功率信号的非平稳性和随机性，我们运用 Mallat算法对信号进行分解和重构，提取出能反映刀具切削状态的特征参数。
　　对比了BP神经网络和RBF神经网络的优劣，我们建立了基于RBF神经网络的刀具状态监测系统，从而识别出了刀具的三种切削状态。
　　最后我们根据识别结果，编写了PLC程序，在刀具发生故障前，使机床停机。最终做出了一个完整的刀具过载保护控制系统，实现了对刀具的过载保护。

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第一章 绪论

1.1课题的提出及研究意义

1.2 课题分析及研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本章小结

第二章 刀具过载保护控制系统方案的设计

2.1 系统方案的设计

2.2 本章小结

第三章 刀具信号的采集

3.1 简述西门子840D数控系统

3.2 传感器技术

3.3 确定采集时段

3.4 本章小结

第四章 刀具信号的处理

4.1 信号处理技术

4.2 监测信号分析

4.3 信号消噪技术

4.4 小波包消噪的原理与方法

4.5 基于小波包的防脉冲干扰滑动平均消噪法

4.6 刀具状态信号特征提取

4.7 本章小结

第五章 刀具状态的识别

5.1 多特征信息融合监测技术

5.2 神经网络模型

5.3 建立刀具状态监测系统

5.4 识别结果的标准化

5.5 本章小结

第六章 刀具过载保护

6.1 介绍西门子S7-300 PLC

6.2 刀具过载保护的PLC程序

6.3 本章小结

结论与展望

结论

发展与展望

致谢

参考文献