【摘 要】
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数控机床进行深孔钻削过程中,刀具的磨损状态监控关系到加工过程能否顺利的进行。由于在刀具发生磨损时,驱动它的主轴电机功率会发生变化,根据磨损程度不同,功率的变化是不一
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数控机床进行深孔钻削过程中,刀具的磨损状态监控关系到加工过程能否顺利的进行。由于在刀具发生磨损时,驱动它的主轴电机功率会发生变化,根据磨损程度不同,功率的变化是不一样的,根据这种现象我们提出了基于功率的刀具状态监测系统。本文首先建立了功率信号的采集系统,根据840D数控机床的特点,我们可以通过D2K-DASK数据采集卡采集从机床控制系统的PLC中采集功率信号,从而获得了刀具在不同状态下的功率信号。然后分析采集到功率信号的特点,运用小波分析理论对功率信号进行分析去噪处理,运用小波变化中的Mallat算法对信号进行分解重构,提取特征参数。最后根据提取的特征参数,建立基于人工神经网络的RBF神经网络系统来对刀具磨损状态进行识别。
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