论文摘要
数控机床在加工过程中,刀具磨损会对被加工零件的表面质量、尺寸精度产生巨大影响,而传统依靠切削力系数来分析刀具磨损的方法,需要在工作台上安装额外测力装置,这将干扰机床正常加工,限制被加工零件尺寸,引起加工质量降低等问题,限制了其在实际工业环境中的应用。针对上述问题,提出利用主轴电流结合深度学习网络识别铣刀磨损状态的监测方法。首先,理论论证利用主轴电流代替切削力识别刀具磨损的可行性;然后,利用压缩感知对电流信号的频域数据进行数据压缩,其中为提高网络的鲁棒性,对观测信号添加高斯白噪音;最后,将压缩后的数据输入堆栈稀疏自编码网络,利用有监督学习与无监督学习相结合的方法,提取刀具磨损所引起的特征信息,用于表征刀具磨损程度。试验结果表明,该方法可以有效对铣刀磨损程度进行识别。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李宏坤,郝佰田,代月帮,杨蕊
关键词: 主轴电流,铣刀磨损,压缩感知,堆栈稀疏自编码器
来源: 机械工程学报 2019年14期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 大连理工大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51575075,U1808214)
分类号: TG714
页码: 1-10
总页数: 10
文件大小: 1028K
下载量: 394
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