论文摘要
刀具切削状态直接影响了加工质量与效率,在柔性制造和计算机集成制造生产线中,监测设备常以功率阈值的方式判断刀具加工状态。而在实际加工中,如切削参数发生改变,则需要对各工序重新设定阈值参数,且无法适用于变切削加工过程。为解决这一问题,提出在功率监测法的基础上,利用自适应神经模糊系统与支持向量回归建立功率与加工参数之间的模型,计算标准切削功率,并与实际切削功率进行实时对比分析,从而判断刀具加工状态并执行换刀策略。最后,在西门子840Dsl数控系统中进行二次开发,完成了刀具状态监测系统的开发并应用于实际生产加工中,验证了所提方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 万文波,李江雄,毕运波
关键词: 刀具状态监测,功率信号,钻锪刀具,自适应神经模糊系统,支持向量回归
来源: 计算机集成制造系统 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 浙江大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51775495)~~
分类号: TG71
DOI: 10.13196/j.cims.2019.09.002
页码: 2140-2148
总页数: 9
文件大小: 563K
下载量: 152
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标签：刀具状态监测论文; 功率信号论文; 钻锪刀具论文; 自适应神经模糊系统论文; 支持向量回归论文;