基于切削声和切削力参数融合的刀具磨损状态监测

• 作者: 孙艳杰 艾长胜
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 铣削声信号 切削力 参数融合 神经网络 刀具磨损监测
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 42-45
• 分类号: TH6|TG65
• 字数: 1960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2265.2011.05.012

摘要

针对单一传感器监测刀具磨损状态存在的不足,提出了将声传感方式和力传感方式综合利用,以人工神经网络作为多传感器信息融合的方法.在立式数控加工中心上铣削加工45<'#>钢调质试件,利用驻极体传声器和Kistler测力仪检测与刀具磨损相关的特征量,得出铣削声信号特征量LPCC的第6、7、8阶分量,X、Y向切削力以及绕z轴的力矩与刀具磨损密切相关.以这6个特征量作为神经网络的输入信号,利用有动量的梯度下降的BP算法建立了刀具磨损状态监测的多参数融合模型.研究结果表明神经网络输出值与实际测量值基本相符合,切削声和切削力特征融合后提高了识别刀具磨损程度的准确性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾长胜	济南大学机械工程学院	84	452	11.0	16.0
2	孙艳杰	济南大学机械工程学院	1	20	1.0	1.0