一个模糊集是一组没有清晰定义界限的集合 它包含仅拥有部分维度属性的元素。后刀面磨损 在使用较小的背吃刀量和切削速度加工硬度和脆性较高的金属时 后刀面磨损是经常会发生的磨损类型。技术的研究现状微量润滑技术 是一种低成本、环保型的新型加工方法 它摈弃了传统浇注式的切削液供给方法 将压缩气体和很小流量的切削液 原则上一般不超过 混合后通过喷雾的方式输送至切削区域 实现对刀具和工件的润滑的一种准干切削方式【 技术可以有效地削减工件、刀具和切屑之间的摩擦和粘着对切削趋于进行润滑以控制温升 保证加工质量【 。金属切削过程中的刀具磨损类型在金属切削过程中 由于刀具的前刀面、后刀面以及切削刃与工件毛坯的剧烈摩擦 会导致刀具不同位置的逐渐磨损和切削区温度的升高 切削高温反过来可能会使刀具力学性能发现转变 红热性不佳的刀具在高温作用下硬度明显下降 磨损速率显著上升 从而大大降低工件的加工质量。最后 对全文内容和章节的安排做了介绍。监督学习型神经网络的主要代表有 单层感知器网络、多层感知器网络、小波神经网络、径向基神经网络等等。江苏大学硕士学位论文第二章刀具磨损类型及磨钝标准摘要 阐述了刀具的磨损类型与磨损机理 陈述了刀具磨损过程和磨钝标准 确定了本文试验中的刀具磨钝标准。例如 不同的切削参数、工件材料、刀具材料以及刀片形状等都会对刀具磨损造成不同的影响。第三章 搭建了刀具磨损监测试验系统 对试验方法的选择问题进行了讨论 并确定了具体试验方案和试验步骤 完成了刀具磨损监测试验。结果表明 磨削过程中没有发现砂轮堵塞的情况 同时 磨削的工件表面完整性并不比浇注式冷却润滑加工的差 且工件表面下的显微结构没有明显变化。在文献 李小俚等监测了小直径钻头在破损后的主轴和进给电流信号并分别运用了连续和离散小波变换对两种电流信号进行小波分解 结果证明这种方式能够提取出钻头破损的相关特征。李劲松 】在不同切削用量的组合下对不同磨损程度下的铣刀在切削过程中的切削力功率谱做了研究 结果发现 随着刀具磨损的加剧 径向切削力的功率 江苏大学硕士学位论文谱出现显著变化 具体表现为功率谱主峰位置的变动。相比于传统的浇注式切削液供给法 不仅节省了切削液的使用量 减小了加工成本 而且极大地降低了切削液的排放量 是一微量润滑切削加工刀具磨损状态监测技术研究种很有发展前景的新型加工方式。无监督学习是一种在实际输出的情况下对自己进行正确相应的一种网络学习方法。神经网络根据学习算法模型的不同可划分为有监督学习型神经网络以及无监督学习型神经网络【 。无监督学习型神经网络的主要代表有 网络和 网络。作者指出 信号的连续部分可以表示刀具的磨损 而突发部分则是刀具出现微裂缝的指征。

  使用对切削中的声发射信号进行波滤波 将信号中的连续部分和离散突发部分进行了分离。对在切削中刀具的力、声发射和振动信号进行了监测分别记录下刀具从新刀至磨钝状态下各信号的均值和峰值 通过分析 发现切削力和振动信号的相关特征量对刀具磨损程度更为敏感。在进行刀具失效监测的研究中 针对声发射信号 统计了均方值、偏斜度以及峭度特征 结果证明 偏斜度和峭度特征能够相对准确地判断刀具的失效。有监督学习型神经网络对每个指导学习过程的输入模式使用了一个外部作用 其简化形式按如下方式工作 当一个输入模式 输入向量 进入神经网络后 一个适当的响应层神经元受迫动作 增强了使这一神经元活跃运转的连接层在连接强度 随着训练的继续 该响应层神经元对输入向量的特点越来越敏感 并学会在没有外界影响的情形下仍能够正确分类。微量润滑切削加工刀具磨损状态监测技术研究,工件内部硬颗粒导致的刀具磨损。研究发现将雾滴喷射到后刀面能够有效地减小刀具磨损量 延长刀具寿命 而在喷射到前刀面时 加工几乎没有减小刀具磨损的功能。本文章节安排如下 第一章 论述刀具磨损监测和 技术的课题背景和意义 简单介绍了刀具磨损监测领域在国内外的历史沿革和当前的发展状况 以及一些监测的方法。验证结果表明 搭载了该神经江苏大学硕士学位论文网络的监测系统可以对刀具磨损状态做出较为准确的识别。与传统的浇注冷却润滑方式相比 雾滴可以更为充分地进入切削区域。当一个输入作用于无监督学习型网络时 不同联合层的神经元开始作用 激活一些响应层神经元。模糊原则集合中通常包含许多假设部分 并结合使用模糊执行部件。研究表明 技术在不同的切削速度和进给量下 都可以显著地减少切削热 在减小切屑变形量和刀具磨损速度以及提升工件表面粗糙度方面都有着不同程度的提升。实验中 的切削液流量为 压缩空气流量为 气压 。徐创文等【 】将铣刀的磨损程度划分为初期磨损、正常磨损以及剧烈磨损三个阶段 针对铣刀的振动信号提出了时序建模的方法 得到了一系列信号特征量 随后采用模糊聚类分析法实现了对各磨损阶段的识别。

  时频域分析法时频域分析法是指能够同时反映信号时域和频域特性的分析方法。微量润滑切削加工刀具磨损状态监测技术研究第五章 主要介绍了神经网络的特点和适用范围 详细论述了 神经网络的结构和学习特性 提出了使用神经网络对进行多特征融合的方法对刀具磨损量进行模糊判断 之后 将从切削力和声发射信号中提取的特征量输入神经网络对其进行训练 并对训练好的网络进行测试以判断其准确性。李小俚等【 】基于 和进给电流信号 运用离散小波分解和神经网络技术来进行刀具破损的监测。频域分析法频域分析法是指经频谱分析后得到信号各频率成分性质 从而体现信号的相应特征的方法。李旗号 为减少切削用量、工件材料以及刀具几何外形的不同引发的对特征的影响提出了采用切削力比值特征量作为刀具磨损状态监测的时域特征值。

  结果表明内置式 的钻削温度比外置式 钢在不同切削速度和进给速度下进行了外置式车削、传统浇注式润滑车削和干切削 并对切削温度、切屑形态以及工件的表面完整性进行了测量和观察。金属切削原理与刀具,在文献 作者以及 搭建了用于监测刀具磨损程度的神经网络 分别判定了不同切削参数下和不同切削时长下刀具后刀面磨损、前刀面磨损以及刀尖磨损三种刀具磨损类型的程度 以及钢进行车削试验 对神经网络得到结果加以实验验证。前刀面磨损 在切削过程中 前刀面自始至终一直承受着切屑的大力挤压和冲击 特别是采用江苏大学硕士学位论文较高切削速度和背吃刀量加工塑性金属时 前刀面上和切屑接触的区域温度和压力都很大 当刀具自身的耐磨性和耐高温性不足以抵御切削压力和切削热时 前刀面上便会出现一个由切屑冲击而形成的长条形凹坑 由于其形状像月牙 习惯上也称之为月牙洼。本文的主要内容目前大部分刀具状态监测技术的研究仅限于干切削 润滑技术下的刀具状态监测技术研究还基本处于空白阶段。在车刀的不同位置 由于摩擦、温度以及散热能力的不同 各个位置的磨损量并不会保持在相同的水平。不同的切削条件可能导致不同的刀具磨损类型。

  李旗号 为减少切削用量、工件材料以及刀具几何外形的不同引发的对特征的影响提出了采用切削力比值特征量作为刀具磨损状态监测的时域特时域分析法时域分析法是一种通过提取信号中的相关统计量从而对信号的相应性质进行评估的方法在实际应用中 时域分析法常用的统计特征一般包括 均值、均方根值、标准差、峭度、偏斜度等。模糊逻辑决策法模糊逻辑从狭义上理解 是一种多值逻辑延伸的逻辑系统 而在广义范围内 模糊逻辑则可以代表模糊集理论【 。一般来说 切削液的润滑的毒性低 可在短时间内降解 不会产生对生态环境造成破坏的切削液和废物 或一定程度上能够被环境所容许。】提出观点神经网络由于需要大量训练样本 会导致实际刀具磨损监测成本增加 作者认为应当采用无监督学习型神经网络进行模式识别工作。阳 】对钻削过程进行了研究使用了钻头轴向力信号的峰值因子、峭度以及刀具各磨损程度下钻削力的特征频带能量作为监测特征 并将各个特征量组成的向量输入反向传播神经网络中进行融合 结果证明该方法的识别度和抗干扰性都较高。所以 无监督学习又称为竞争性学习。在磨损区的中部 磨损量比较平均 在磨损监测中 一般采用磨损区中部的平均值 作为磨损量的测量对象。在此过程中 接收了最大输入量的响应层神经元对同一层的其他神经元产生抑制作用 称为“获胜者” 并由“获胜者”产生网络输出。同时 很多研究结果表明 仅仅采用单一信号的刀具磨损监测并不够准确 目前最主流的信号处理方法是采用多传感器融合技术 使用多种信号进行融合判断。时域分析法时域分析法是一种通过提取信号中的相关统计量从而对信号的相应性质进行评估的方法在实际应用中 时域分析法常用的统计特征一般包括 均值、均方根值、标准差、峭度、偏斜度等。切削速度孟加拉国沙拉加尔科技大学的 车削钢性能做了研究。结果发现 加工能够有效地降低切削温度 提高加工质量 同时 加工的切屑变形量和切屑颜色也比较理想。

  巴西的 】在不同切削速度下分别使用内置式、外置式 江苏大学硕士学位论文及传统浇注供液方式对合金分别做钻孔加工 并在不同孔深距离孔壁 处分别放置三个温度传感器对不同位置的钻削温度进行测量。金属切削原理及刀具,实验结果证明 两种切削液供给方式所加工的孔质量相似 的加工质量甚至更好。切削刀具,每条规则的输出结果都是一个模糊集 但通常情况下 整个规则结合的输出结果应当是一个单独的数字。阈值法的算法简单 实时性较好 然而在加工参数和工件材料需要变化的工况下 阈值法的阈值需要随之调整 构建出的模式识别方法也较为粗略。巴西的 对调制处理钢分别进行浇注式和 磨削。切削液,所以后刀面磨损对切削的影响是很大的 在刀具监测中一般将后刀面磨损值当做刀具磨损的主要测量对象。李小俚等【 通过对刀具切削中的 信号进行分析 发现在功率谱中 信号的振幅与刀具磨损量之间存在密切关联。第四章 从时域、频域和小波分析三个方面介绍了工程信号分析的主要方法 并分别利用这三种方法对切削力和声发射信号进行了分析 寻找出对刀具磨损量最为敏感的信号特征量 并将之提取出来以备后续模式识别环节的使用!

  在这样的工况中 刀具后刀面和工件接触面积小 承受压力大 这导致了刀具后刀面和工件待加工表面之间十分剧烈的摩擦力 经过一定时间的切削 会在后刀面靠近主切削刃处产生磨损。在文献【 作者对比了多层感知器神经网络、等多种神经网络识别性能 最后得出结论 多层感知器神经网络的识别精度最高。如图 所示 车刀的磨损类型可以大致分为前刀面磨损 后刀面磨损和边界磨损。基于以上的情况 本文主要开展了 润滑的条件系列车削试验 监测与刀具磨损相关度较大的切削力和声发射信号并加以分析 最后使用神经网络对刀具的磨损状态做出判断。作为一种绿色加工方式 润滑技术对所用的切削液有一定的要求【 。在刀具磨损的监测中 通常将月牙洼最深处的深度当做刀具的前刀面磨损量 如图 所示。目前 阈值法已逐渐被性能更为优越的模式识别方法所替代。微量润滑,第二章 介绍了刀具磨损的几种类型 以及刀具的磨损过程 并确定刀具磨钝标准 为后面的试验结果提供了分类参考。切削高温导致的刀具材料扩散磨损。根据研究 总体来说 刀具磨损的主要形成机理可以分为以下四类 与剪切面变形相关的黏着磨损。神经网络指定了输入空间与输出空间中可能是一类点的属性 其实质为自输入至输出的一种映射 神经网络可以从样本数据中捕捉主流知识 而不将其归档为明确的形式 如规则或数据库 能够有效地处理连续和离散的数据 并有良好的泛化能力。这种结合被称为“前提” 它产生了一个决定规则输出结果的单独的真实值。

  随着切削工作的持续 月牙洼的大小和深度也会随之增加。由于刀具后角一般都为正值后刀面的磨损会减少切削处的刀具后角 使刀具和工件的接触面进一步增大 从而降低了切削中刀具的锋利程度 切削热也随之升高。将刀具磨损分解为三个阶段 并对每个阶段的刀具切削过程中所释放的声发射信号进行监测 选取了声发射信号的均方值作为时域特征 结果表明 声发射信号的均方值随刀具磨损量的上升而上升。向文江 对切削力信号的奇异性指数进行了提取工作并将之作为刀具磨损状态监测的特征之一。刀具状态的模式识别方法刀具磨损的状态技术是一种按照一定的决策方案对刀具磨损状态进行判定的技术 经过数十年的发展 科研人员已经提出了多种模式识别方法。认为在动态切削力信号中隐含着与刀具磨损高度相关的信息 究其原因 是因为刀具磨损会导致工件和刀具接触面积增加 引起摩擦力的加剧 从而使信号在某个特定频率范围中的振幅出现激增 通过快速傅里叶变换可以清晰地观察到这一频率位置。巴西的 】在分别使用浇注式供给和 环境下 以矿物油为切削液 对铝硅合金 进行钻削实验。一般来说 刀具的磨损速度和切削速度在一定范围内呈现正比关系 有时 如果刀具的切削面积突然增加 主要是增加背吃刀量等 也会导致刀具寿命的快速降低。结合了切削力、声发射、主轴电流等多种信号中的相关特征利用 神经网络成功预测了后刀面磨损值。切削用量,一般来说 刀尖处的摩擦力较大 强度也相对较低 所以磨损最为严重。频域分析法中最常用的手段是快速傅立叶变换 信号的频域特征主要包括幅值谱、相位谱、功率谱、能量谱等。人工神经神经网络法人工神经网络是模仿人脑信息处理机制而开发出的一种新的信息处理方法 它假设运算分布于许多相互关联的简单的处理单元中 处于平行工作状态 称之为神经元或节点。

  微量润滑切削加工刀具磨损状态监测技术研究副切削刃后刀面磨损值王图 车刀磨损形态示意图 后刀面磨损最大值图车刀磨损测量的常用特征 下面就以车削过程中车刀的磨损形式为例 对刀具的磨损类型做一个说明。而在高速加工中 由于高切削热导致的材料扩散和化学磨损成为了刀具磨损的最主要原因。浇注式切削液流量为 。】在对主轴电流信号使用了离散小波分解的方法并利用了不对称权重函数对刀具磨损量进行估计。一般情况下 单一规则作用的结果并不理想 通常需要能够结束其它规则执行过程的两个或者更多的规则。后刀面磨损宽度往往并不均匀 如图 所示。意大利布雷西亚大学的 为探究切削中更有效的切削液喷射位置 使用 车削 在切削过程中分别将雾化切削液喷射在车刀的前刀面和后刀面上。第六章 对全文做总结 提出本文研究结论和对后续研究的预期。的切削液供给装置按其安置位置可分为内置式和外置式。刀具磨损,刀具材料疲劳导致的刀具破裂【 】。因此 每个规则的输出集都必须聚集到一个单独的模糊集。一般说来 内置式 主要应用在深孔加工领域 而外置式 应用范围则相对广泛。边界磨损 边界磨损是指在刀具切削刃上靠工件外圆处的沟槽形磨损 引起边界磨损的原因是刀具与工件外圆的待加工表面的剧烈磨损 由于工件外圆处的旋转线速度最快 且在上一步切削中可能导致工件外层发生加工硬化的现象 从而使边界磨损经常呈现出沟槽形 其长度通常用 来表示。西班牙巴斯克国家大学 在利用技术对 高速铣削过程进行了研究。对于已经给定的刀具和工件材料来说 刀具磨损一般就只与切削参数相关 尤其是切削速度 和切屑厚度 其原因可能是上述四点机理之一或数点机理的组合。如图 所示!

  在低速切削中 刀具磨损主要发生在刀尖圆角 随后渐渐磨钝。阈值法阈值法多见于早期的模式识别方法中 其主要手段是通过对特定信号的特定特征设定一个适当的阈值 在监测过程中 信号特征若超出这一阈值 则认为刀具的状态微量润滑切削加工刀具磨损状态监测技术研究发生改变。研究发现 技术在高速铣削中的作用主要在于冷却切削区域、润滑切削区域以及断屑。金属切削刀具,其中小波分解和小波包分解是其中最主要的方法 对信号进行小波或小波包分解能够展现不同频段中的信号特征。时域分析法时域分析法是一种通过提取信号中的相关统计量从而对信号的相应性质进行评估的方法在实际应用中 时域分析法常用的统计特征一般包括 均值、均方根值、标准差、峭度、偏斜度等。李旗号 为减少切削用量、工件材料以及刀具几何外形的不同引发的对特征的影响提出了采用切削力比值特征量作为刀具磨损状态监测的时域特