【摘 要】
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光学玻璃是一种难加工的硬脆性材料,已广泛应用于高功率激光器、大型天文望远镜、医疗设备、摄像机等各种技术领域。精密与超精密磨削是光学表面重要的加工方法,超精密磨削加工中,砂轮的磨削状态极大的影响着光学元件的加工质量和加工效率,及时对砂轮进行修整,是保证稳定质量磨削的前提。磨削过程中砂轮表面的微裂纹的产生以及磨粒的变化都伴随着声发射现象。由于声发射信号是磨削干涉最及时最灵敏的表征。因此,本文基于声发射
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光学玻璃是一种难加工的硬脆性材料,已广泛应用于高功率激光器、大型天文望远镜、医疗设备、摄像机等各种技术领域。精密与超精密磨削是光学表面重要的加工方法,超精密磨削加工中,砂轮的磨削状态极大的影响着光学元件的加工质量和加工效率,及时对砂轮进行修整,是保证稳定质量磨削的前提。磨削过程中砂轮表面的微裂纹的产生以及磨粒的变化都伴随着声发射现象。由于声发射信号是磨削干涉最及时最灵敏的表征。因此,本文基于声发射信号对砂轮全寿命磨削过程砂轮的磨损状态进行监测,通过采集全寿命周期磨削过程声发射信号和磨削力信号,将砂轮表面固定位置的形貌图像作为数据标签进行分析得到砂轮宏观微观的变化情况。研究砂轮磨损形式与声发射信号之间的对应关系,实现砂轮磨损状态识别与预测。具体进行以下工作:(1)以三轴精密机床为基础,搭建磨削实验平台和信号采集系统。开展树脂金刚石砂轮全寿命周期磨削实验,随着磨削的进行声发射时域信号幅值略微增大,时域信号呈周期性变化;从砂轮表面形貌图可以看出砂轮表面磨粒逐渐磨损,并且出现堵塞现象。(2)研究砂轮磨损与声发射信号之间的关系。对砂轮全寿命磨削过程的声发射信号以等时间间隔进行划分,将所有样本进行小波包分析,得到砂轮全寿命周期磨削过程声发射信号的敏感频段为[0-250]KHz。对敏感频段的声发射信号进行频谱分析,得到敏感频段的频谱序列随着磨削的进行频谱的幅值逐渐增大。(3)研究降维算法理论,对敏感频段频谱序列进行降维。通过对比PCA、LDA降维选择特征的可视化结果可以看出LDA相对于PCA降维选择的特征更能体现磨削过程声发射信号的差异性。Autoencoder通过特征自学习将声发射信号的固有模式从随机干扰中分离,得到敏感频段的自学习重构谱,通过重构谱的波形变化可以对砂轮磨损状态进行初步的判断。(4)研究学习向量量化(LVQ)、BP神经网络算法理论模型,将降维选择的特征作为训练数据对LVQ与BP神经网络砂轮磨损状态识别模型进行训练,通过LVQ与BP神经网络模型预测的准确率得到,LDA降维选择的特征比PCA、Autoencoder降维选择的特征更能体现砂轮磨损状态的变化,能够对砂轮不同磨损状态做出更好的识别。最终基于LDA选择的特征对BP神经网络回归模型进行训练,得到砂轮磨损拟合曲线。
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