基于钻削力和噪声信号的HMM钻头磨损监测技术研究

摘要

随着MC和FMS等自动化制造装备的发展，刀具切削状态监测成为实现加工过程自动化的一项关键技术，研究和开发刀具磨损、破损状态监测技术具有重要的意义。论文以钻削过程为研究对象，对钻头磨损状态监测中钻削力和噪声信号的特征提取和刀具状态识别等进行了系统的理论分析与实验研究，建立了以钻削力和加工噪声作为监测信号的HMM钻头磨损监测实验系统。 分析讨论了基于STFT、小波及小波包变换的非平稳信号处理方法，对钻削过程中的钻削力及噪声信号与钻头磨损状态之间的关系进行了研究，发现信号在时频域中的能量分布状态与钻头磨损具有很强的相关关系，根据小波包分频带能量监测理论，获得了钻削力信号和噪声信号的小波包能量谱，实现了钻头磨损监测特征提取。 从分形的观点出发，研究了小波变换与分形理论的内在联系，提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想，建立了一种以信号的绝对和作为度量参数的小波分维数，通过对整个钻削过程钻削力和噪声信号小波分维数的研究，探讨其变化规律与刀具磨损之间的关系。结果表明：运用小波分维数可更加有效地刻画信号的本质特征，钻削过程钻削力和噪声信号小波分维数的变化与钻头磨损之间表现出密切的相关性，采用该方法可有效地实现钻头磨损状态的监测。 将HMM引入到钻头磨损监测中，对钻头磨损监测HMM建立中的模型结构、参数初始化及矢量量化等进行了比较详细的研究，建立了基于小波包能量谱的HMM钻头磨损监测实验系统，对钻头磨损状态监测效果进行了实验研究。结果表明：选取的监测信号及其特征与刀具状态之间具有强相关性，HMM监测模型能有效反映钻头磨损的变化趋势，实现钻头磨损状态的监测与识别。

目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 课题的来源及其研究意义

1.2 刀具状态监测技术的发展与研究现状

1.2.1 信号监测方法

1.2.2 信号的特征提取技术

1.2.3 刀具状态识别技术

1.2.4 决策控制技术

1.3 刀具状态监测技术的发展趋势

1.4 刀具状态监测技术存在问题

1.5 本文的主要研究工作

2 钻削过程状态监测实验系统的建立

2.1 钻削过程特点

2.2 钻削过程刀具磨损及监测指标的确立

2.2.1 麻花钻的磨损形式

2.2.2 钻头的磨钝标准与刀具耐用度

2.2.3 钻头状态监测指标

2.3 钻削过程钻头磨损状态监测方案的确定

2.3.1 钻削力的组成

2.3.2 钻削力动态特性研究

2.3.3 钻削力监测方案的可行性分析

2.4 钻削过程加工噪声状态监测方案的确定

2.4.1 钻削过程中噪声信号特征

2.4.2 噪声信号的特征研究

2.4.3 采集噪声信号提取钻头磨损状态特征进行监控的可行性

2.5 钻头磨损状态监测实验系统

2.5.1 实验仪器设备

2.5.2 实验方案

2.6 本章小结

3 钻头磨损特征提取

3.1 钻削力和噪声信号短时傅立叶分析

3.1.1 短时傅立叶变换(STFT)

3.1.2 轴向力信号的短时傅立叶变换

3.1.3 扭矩信号的短时傅立叶变换

3.1.4 加工噪声信号的短时傅立叶变换

3.2 钻削力和噪声信号小波分析

3.2.1 小波变换概述

3.2.2 正交小波变换

3.2.3 Mallat算法

3.2.4 小波变换对钻削过程中采集信号的处理应用

3.3 小波包分析

3.3.1 小波包的定义

3.3.2 小波包算法

3.3.3 小波包分解的特点

3.3.4 小波包变换在钻削信号分析中的应用

3.4 本章小结

4 钻削力和噪声信号小波分形特征分析

4.1 分形基本概念

4.2 盒维数的定义与算法

4.2.1 盒维数的定义

4.2.2 离散信号盒维数的算法

4.3 小波分维数的定义与算法

4.3.1 小波分形的原理

4.3.2 小波分维数的提出

4.3.3 小波分维数的算法

4.4 钻削力与噪声信号小波分维数特征提取

4.4.1 信号自相似性分析

4.4.2 钻头磨损小波分维数描述

4.5 本章小结

5 基于HMM的钻头磨损状态监测

5.1 钻头磨损监测的HMM理论基础

5.1.1 HMM的定义及组成要素

5.1.2 钻头磨损监测HMM建立中的基本问题

5.1.3 HMM训练和识别的基本算法

5.1.4 钻头磨损监测HMM的结构和参数初始化

5.2 特征矢量量化

5.2.1 矢量量化的基本原理

5.2.2 SOM矢量量化与编码

5.2.3 钻削信号特征矢量SOM量化算法

5.3 基于HMM的钻头磨损状态监测

5.3.1 单一模型钻头磨损监测

5.3.2 多模型钻头磨损监测

5.4 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 发展与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文与完成项目