【摘 要】
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智能制造是当下制造技术发展的趋势之一,精密加工设备是制造业的重要组成部分,其性能和可靠性决定了工件的加工效率和表面质量,对精密加工设备进行监测,是保证设备精度和实现智能制造的重要方式。随着计算机技术水平的不断提高和传感检测技术的不断发展,数据驱动的设备状态监测也已成为最具代表性的智能制造模式之一。因此,本课题针对精密加工过程开发了状态监测系统,对基于数据驱动的机器学习算法进行研究,验证了监测系统有
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智能制造是当下制造技术发展的趋势之一,精密加工设备是制造业的重要组成部分,其性能和可靠性决定了工件的加工效率和表面质量,对精密加工设备进行监测,是保证设备精度和实现智能制造的重要方式。随着计算机技术水平的不断提高和传感检测技术的不断发展,数据驱动的设备状态监测也已成为最具代表性的智能制造模式之一。因此,本课题针对精密加工过程开发了状态监测系统,对基于数据驱动的机器学习算法进行研究,验证了监测系统有效性。具体工作如下:（1）针对精密加工过程,基于传感检测技术,以NI-PXIe高速采集模块搭建监测系统硬件平台,建立精密加工过程监测系统。系统针对声发射、振动、温度和功率等多类型传感器实现对机床状态和加工过程的实时监测。（2）基于LabVIEW环境完成系统软件开发。数据采集管理系统子系统实现加工过程信号采集、数据调用和分析功能;数据库管理子系统完成数据存储等功能,创建精密加工过程监测数据库;决策子系统进行信号分析和数据挖掘,完成机床状态评估功能。（3）研究并实现各类机器学习算法,主要包括主成分分析和线性判别分析特征降维算法,层次聚类、密度聚类、k-means聚类算法,学习向量量化、自组织神经网络、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型分类算法,对上述算法优劣进行对比研究,完成系统算法内核实现。（4）以三轴精密加工机床为对象,对精密加工过程监测系统有效性和数据采集正确性进行验证,并开展了砂轮全寿命周期磨削熔融石英玻璃实验,分析实验过程信号,基于机器学习算法实现了砂轮磨削性能退化评估。
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