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基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测

2021-07-06董伟航田广军邱学海郭晓磊

中南林业科技大学学报 2021年6期
关键词:信号

董伟航,胡 勇,田广军,邱学海,郭晓磊

(1.南京林业大学 材料科学与工程学院,江苏 南京 210037;2.博深普锐高(上海)工具有限公司,上海 201316)

木质家具生产过程中,随着数控机床主轴转速与切削深度的增加,木工刀具的耐用度明显降低,造成木工刀具磨损加快,而且切削工件时间的增长也会使木工刀具的刃口由锋利逐渐变钝,木工刀具磨损严重时会引起机床振动,造成木质家具加工质量严重下降[1-4]。目前,由于木工刀具磨损造成的停机时间为总停机时间的五分之一,而采用准确可靠的木工刀具磨损状态监测技术可提高数控机床使用率50%,降低近30%生产成本[5]。因此对木工刀具磨损状态进行监测并及时更换磨损刀具不仅可以提高产品加工质量,还可以降低生产成本。

刀具磨损状态监测方法分为直接法和间接法[6-7]。直接法通过观察刀具切削区域获得刀具后刀面磨损量,直接法监测刀具磨损状态精度高,但是需要停机离线且受加工环境影响。间接法是通过采集切削过程中各种信号并提取与刀具磨损状态相关特征对刀具磨损状态进行监测,间接法可以在切削过程中对刀具磨损状态进行在线监测,适合于实际生产应用[8]。间接法所采集的信号包括切削力信号、振动信号、声发射信号、功率信号(电流、电压)与多信号融合。信号采集传感器的成本和安装方式是制约信号本身是否能运用到实际生产的关键,采集切削力信号、声发射信号与振动信号的传感器价格昂贵并且安装受工件体积与机床装夹结构的影响,不宜在生产中使用。……

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