一、CNC车削中刀具磨损实时监控的试验研究（论文文献综述）
王嘉欢[1]（2021）在《数字化工厂机床刀具磨损识别及主轴轨迹工件质量分析》文中提出近年来,促进传统产业换代升级的“互联网+”技术受到热烈关注,在此背景下,数字化工厂应运而生。作为一种全新的生产制造组织方式,数字化工厂通过对整个加工制造生命周期数据的采集处理,对生产全过程进行监管、控制、仿真、评估和优化。将计算机仿真、大数据处理、人工智能与现代数字制造技术融合,使其具有数字化、集成化、虚拟化、动态性、分布性、严谨性、协同性、互补性等特性。数字化工厂加强了产品设计和产品制造之间的联系,使工厂的生产效率提高、供给均衡、管理智能。作为制造业产品加工的关键设备,数控机床的数字化及产品加工制造的全流程监控是首先需要关注并重点研究的技术。如何通过数字化工厂获得的大数据分析预测机床的工作状态,进而分析预测产品的质量及改善措施以提高产品的良率,是该领域中数字化工厂智能化的首要需求。本文围绕上述问题,基于某数字化工厂获取的机床数据以及公共数据集,开展了如下研究。（1）基于制造工厂提供的机床加工数据,采集制造加工元件整个生命周期的相关数据进行分析,研究从数据获取数字化工厂的工位生产情况、机床工作效率、机床警报分析等的方法,并通过对电力信号统计分析和刀具、工件移动速度情况分析,实现对数控机床加工状态的实时监测,为工业互联网背景下的数字化工厂提供监控、分析、决策等方面的解决方案。（2）刀具磨损是数控机床加工质量的关键因素。针对高维数据的刀具磨损识别分类问题,提出一种将Lasso特征重要度和超限学习机相结合的算法（Lasso Feature Importance Extreme Learning Machine,LFI-ELM）,从特征重要度的角度出发,使用Lasso特征重要度分析方法,从232个数据特征中选择获得X轴输出功率最小值、主轴加速度误差最大值、主轴输出电压最大值、Y轴位置误差波峰系数、Y轴反馈电流最小值共5个特征,对刀具磨损情况进行有效识别。进一步将LFI-ELM算法应用于刀具磨损识别领域。基于传统超限学习机算法的刀具磨损识别准确率仅为60.87%,而基于LFI-ELM的刀具磨损识别准确率高达97.39%。（3）基于机床加工数据提出了将随机森林算法应用于加工工件质量预测及主轴轨迹预测。从几何误差角度分析加工工件质量,将平面误差向量模长作为评价指标之一。研究了制造的工件质量情况,以此为基础,进一步通过对主轴轨迹预测,实现对加工工件的质量预测,为管理者提供参考方案,便于管理者对数控机床进行及时调整,从而降低废件造成的原料损耗。（4）产品制造中,工件移动速度是一个重要的工艺参数。本文提出了基于皮尔逊加权的k-近邻算法（K-Nearest Neighbor algorithm based on Pearson Correlation Coefficient,PCC-KNN）的工件移动速度预测方法,通过计算电机电力信号与工件移动速度之间的皮尔逊相关系数,并将其作为权重为欧式距离加权,从而改进k-近邻算法。该算法提高了k-近邻算法的性能,RMSE降低了1.6581和0.9256、R2Score提升了0.3285和0.1793。当RM SE与R2Score结论不一致时,综合考虑均方根误差RM SE和决定系数R2Score两种评价方法,提出了混合的评价方法R2S＿-RM SE作为两者综合考虑的评价方法。以R2S＿-RM SE作为评价方法,基于PCC-KNN的工件移动速度预测结果比传统k-近邻算法预测结果提高了0.0972和0.1599。
尹硕[2]（2021）在《变矩器生产线刀具智能管理系统与刀具状态监测技术的研究》文中研究指明以人工智能赋能生产加工是制造业未来发展趋势与必然要求,是加速工业信息化与推动制造业转型升级的重要途径,同时高度契合制造强国战略“中国制造2025”发展新要求。对生产过程中数控机床等基础制造装备的有效监控是提升制造业技术的重要手段。目前国内大多数企业生产模式以功能模块相对独立的离散式生产线加工为主,各生产模块间信息融合程度不高,企业生产效率相对较低。由于信息传递、融合方式落后导致车间生产潜能难以实现最大化,造成企业生产资源的浪费。运用人工智能技术能有效加快装备制造业由离散制造领模式向智能化、信息化生产模式改进升级,然而车间产线设备传感物联、生产数据采集存储与建模、生产过程大数据分析与挖掘等瓶颈技术问题亟待解决。根据上述分析技术瓶颈问题,本文以汽车变矩器制造车间离散式生产线为研究对象,对变矩器全周期生产过程进行研究,根据分布式集成的思想,并通过物联网信息融合和人工智能技术搭建变矩器生产过程刀具智能管理系统,并对刀具管理系统进行重点设计研发,同时对刀具状态管理与监测技术进行重点研究,提出以刀具磨损量作为刀具状态判断标准,同时建立了刀具磨损车削力模型和刀具状态智能监测模型,进而对切削力刀具状态监测技术进行研究。本文重点研究内容如下所述:（1）以汽车变矩器离散式生产线为研究对象,分析了企业离散式生产车间管理现状,得出了现阶段企业生产效率低下的原因,并提出了适应未来工厂生产过程刀具管理新需求,同时设计研发汽车变矩器生产线刀具智能管理系统。（2）分析了汽车变矩器管理系统中刀具管理的需求,根据刀具几何参数和刀具库存等信息建立了刀具动、静态信息模型,并以此为基础结合刀具编码、刀具清单、刀具装配和刀具组件技术设计研发了刀具管理系统,对变矩器生产车间刀具实现管理,同时提出以刀具磨损量作为刀具状态管理评价标准。（3）研究了加工刀具磨损机理,得出了刀具磨损形式在不同因素下磨损变化规律,通过金属切削原理及刀具/工件弹塑性接触机理建立了考虑刀具后刀面磨损因素的车削力模型,得到了刀具磨损量与切削力的映射关系。（4）建立了刀具磨损车削力数值仿真模型,得到不同切削参数对车削力的影响规律。通过不同磨损等级刀具进行车削实验,计算实验车削力与数值仿真结果的误差,证明了刀具磨损车削力数值仿真模型的准确性。通过工件表面成型质量分析,得到了刀具后刀面磨损对车削过程及表面成型质量的影响规律。（5）实验探究了不同机器学习算法刀具状态监测模型的性能优劣,提出了cnn-xgboost刀具状态监测新方法,通过混淆矩阵、均方根误差、平均绝对误差作为评价指标,对新算法在刀具磨损状态监测和刀具剩余寿命预测中测试性能进行评价。
孟祥东[3]（2021）在《蠕墨铸铁批量化加工工艺研究与应用》文中指出蠕墨铸铁作为新一代柴油发动机材料,因其具备良好的抗拉强度、导热性、抗疲劳强度和耐磨性等性质,被汽车制造领域广泛关注,许多企业也已陆续开展了柴油发动机材料的升级革新。蠕墨铸铁虽具有良好的力学性能,但相比于传统材料灰铸铁,蠕墨铸铁的可加工性大幅降低,加工过程中刀具磨损严重,导致加工效率降低,成本增高,严重阻碍了蠕墨铸铁在汽车制造业领域的大批量生产与应用。企业在蠕墨铸铁批量化加工中,没有明确的刀具选用规范和相对应的加工参数加剧了刀具磨损,进一步降低了加工效率。刀具类型、加工工艺、材料性能以及加工方式之间的匹配性对刀具寿命、加工质量以及加工效率有着至关重要的影响。本文通过大量的车削、铣削和钻削试验,结合切削仿真模拟和企业现场加工验证,确定不同加工方式下的刀具选型及相对应的加工参数组合,优化企业的蠕墨铸铁批量化加工工艺,保证蠕墨铸铁生产加工的高质量、高效率进行。通过材料和力学试验,确定企业铸造的蠕墨铸铁的材料参数和材料性能,结合Power-law本构方程,建立蠕墨铸铁材料的有限元仿真模型,对不同加工条件下的蠕墨铸铁切削进行切削力和切削温度等的模拟和预测。进行不同涂层刀具车削蠕墨铸铁试验,结果表明,使用硬度高、耐磨性较好的化学气相沉积（CVD）厚涂层硬质合金刀具,在进给量f=0.1 mm/r,切削深度ap=0.1 mm,线速度Vc=190 m/min的加工参数组合下进行切削,能够获得最好的刀具寿命和加工质量。试验结果得到了企业现场小批量车削加工的生产验证,减小了实际加工中的换刀频率,大大提高了加工效率。使用企业生产现场卧式加工中心进行蠕墨铸铁铣削试验,结果表明,选用整体韧性强度更高,稳定性更强的物理气相沉积（PVD）薄涂层硬质合金刀具,配合大前角槽型,能够在获得良好的铣削加工质量的同时,保证流水线加工的稳定运行。设计蠕墨铸铁钻削加工正交试验,通过灰色关联度分析方法对试验结果中的刀具磨损、钻削轴向力以及加工效率进行综合分析,确定出最优的加工参数组合。使用PVD涂层硬质合金钻头,在低线速度（Vc=60 m/min）和高进给量（f=0.25 mm/r）的加工参数可以保证在加工稳定的情况下,减小刀具磨损,提升加工效率。本文研究成果在企业批量化加工蠕墨铸铁中得到了验证,并且已经应用于小批量加工蠕墨铸铁过程中,推动了蠕墨铸铁在汽车制造业领域的应用。
刘子安[4]（2021）在《数控机床刀具磨损预测及其反馈控制研究》文中研究说明数控刀具是自动化加工系统的直接执行设备,由于在数控机床运行过程中工件和刀刃之间存在接触,产生磨损是不可避免的现象。刀具磨损程度直接决定工件表面质量甚至是机床性能,进而对制造业的加工效益产生影响,然而刀具材料的发展远远不能满足实际需要,切削刀具耐磨性的研究已经达到瓶颈。因此针对制造企业车间机床损耗信息跟踪不及时导致的加工质量不稳定、成本高等实际问题,对刀具磨损感知数据获取方法、磨损预测模型构建、加工工艺参数优化开展研究。研究机床运行状态与刀具磨损情况的监测问题。针对杨森YST-600机床与三菱M系列数控系统开展实验,采用OPC技术实现数控通信,采用双镜头垂直分布的检测机构获取感知数据。对刀具在加工阶段的生命周期进行在线监测,预测刀具下一加工周期的磨损情况,以此为参考控制机床进行长/宽度补偿、换置刀具等协同动作,将刀具寿命充分利用的同时降低故障率。研究数控刀具磨损预测模型。为增强模型泛化能力,采用Dropout函数改进的深度信念网络作为预测模型,首先在特征提取阶段重构出优化权值,接着在特征匹配阶段引入标签量数据进行特征识别。使用支持向量回归与神经网络算法进行对比实验分析,结果显示改进的深度信念网络算法在预测精度和稳定性方面较传统模型显着改善,平均预测准确度达94.1%。研究机床运行参数的多目标优化模型。以提高机床加工效益为出发点,建立以加工效率、加工质量、加工成本为目标函数的非线性多约束决策问题。采用层次分析法将多目标函数转换为单目标函数后利用遗传算法寻优;采用自适应变异概率改进的非主导排序遗传算法优化多目标函数。优化结果显示改进的非主导排序遗传算法的优化建议可使加工效率平均可提升54.6%,工具成本平均可节约36.4%,工件质量平均可提升53.7%。研究刀具在线监测及调度的控制系统。分析CNC机床刀具管理流程,对接MES接口完成制造车间内刀具全生命周期的数据互通和后端信息处理。基于C#开发环境,结合Python编程以及Modbus通信协议开发C/S架构软件。
孔令勇[5]（2020）在《基于多传感器信息融合的加工工艺参数优化及工艺诊断》文中研究指明在切削加工过程中,振动是影响加工精度的重要因素。复杂薄壁结构件刚度低、加工工艺性差,切削加工过程中极易引发振动。针对复杂薄壁件铣削加工工艺性差的问题,通过对加工过程的监测、模态测试和阶次分析,并结合实际加工工况对铣削加工进行工艺诊断。颤振是车削加工过程中的主要振动形式,针对复杂薄壁件车削加工易产生颤振的问题,通过工艺参数优化法实现对车削颤振的抑制。首先,仅仅依赖传感信号监测机床加工状态,因无法感知机床实际运动状态、刀具类型以及切削状态,所以无法做到准确可靠的工艺诊断和工艺参数优化。本文采用OPC UA数控系统通讯技术和多传感器信息监测设计了多源信息集成的立式加工中心监测系统和车削加工中心监测系统。立式加工中心监测系统能够对切削加工过程传感信息进行工艺标签化处理,实现了基于传感状态信息和加工工艺信息的多源信息集成的工艺诊断和工艺优化。车削加工中心监测系统针对切削稳定性问题,实现了基于切削振动信号在线监测和工艺参数优化。其次,为了解决复杂薄壁结构件铣削加工工艺性差,易产生振动等问题,基于所开发的多源信息集成监测系统开展了工艺诊断研究。为了实现准确可靠的工艺诊断,首先对立式加工中心切削工艺系统进行了试验模态测试和主轴振动阶次分析,获取了切削工艺系统固有模态和强迫振动特性参数。然后对复杂薄壁件整个切削加工过程进行多源信息数据监测采集,诊断出了整个走刀轨迹上引起切削颤振和强迫振动的工艺系统薄弱环节,针对性地提出了工艺优化方案。然后,为了解决复杂薄壁结构件在车削加工过程中因不同切削位置工件结构刚度和切削线速度差异明显导致的切削颤振问题。本文基于车削振动信号建立了车削颤振在线监测识别方法,基于车削稳定性理论建立了车削工艺参数优化模型,通过理论仿真试验,证明了两者相结合可实现整个车削加工过程的切削颤振的抑制。最后,本文基于所开发的车削加工中心监测系统和车削工艺参数优化模型开展了复杂薄壁件车削振动在线监测和工艺优化试验,验证所提优化模型的有效性。试验结果表明,通过切削工艺参数优化,复杂薄壁件车削加工振动与未进行工艺参数优化相比,整体振动下降了50%,证明了通过优化工艺参数抑制颤振的有效性。
宋铠钰[6]（2020）在《基于信息互联的数字化车间智能化关键技术研究》文中研究指明随着网络和信息技术的迅猛发展,智能化、网络化和绿色化已渐渐成为制造业发展的重要方向,数字化车间也逐渐从数字化向智能化转变,为智能制造做准备,因此数字化车间智能化技术也备受关注。本文以面向智能制造的数字化车间为研究对象,对其智能化技术进行了深入研究。论文的主要研究内容如下:（1）提出了面向智能制造的数字化车间智能化技术体系架构。为数字化车间向智能化车间转变提供了新的研究思路与方向。智能技术特征、智能功能特征和智能网络特征共同支撑起了该架构。其中,智能技术特征用来描述数字化车间内现场设备、生产管理和信息知识三个层面的智能化要素和水平,也是三个层面所具有的功能技术和网络技术的智能化界定基础。智能功能特征则给出了数字化车间内生产制造及计划管理等各层面所应具有的智能化功能技术的整体架构与描述。智能网络特征主要描述了数字化车间为实现智能制造所应具备的基本信息模型、网络架构和信息共享机制。（2）针对存在于数字化车间生产制造中数字化控制设备及其与业务管理系统间的数据交换和共享中的问题,基于分层建模的方法和面向服务的集成技术,首次提出了一种面向智能制造数字化车间制造过程的信息互联架构。以数字化车间制造过程信息为对象,定义了基于XML（Extensible Markup Language）语言的工单定义格式（Worksheet Definition Format,简称WDF）和过程消息格式（Process Message Format,简称PMF）。构建WDF信息组织结构,将数字化车间生产制造及计划管理等各层面数据信息按照合理的逻辑组织关系统一描述在WDF文件中,以实现信息的高效传递和共享。基于WDF资源驱动机制可实现生产节拍平稳控制。同时,通过WDF信息互联模型可解决不同厂商设备异构和平台差异性问题,做到真正意义上的开放式互联共享机制。（3）创新性的设计了一种基于复杂工艺路径规划模型的智能调度方法。目前数字化车间为实现柔性化作业管理而采用的智能调度技术,往往都是在依据人工经验确定的固定的工艺路径及工序设定的基础上进行的,会导致车间内现场设备没有被充分利用,生产效率有再被提高的可能性。因此,基于有向无环图的理论提出了一种针对复杂工艺的工艺路径规划模型,即PR-AOV网和PP-AOE网。PR-AOV网对复杂工艺进行拓扑排序寻找出所有可能的工艺路径,再通过PP-AOE网计算出这些工艺路径的关键路径。将该模型与人工智能算法（如遗传算法）结合,实现柔性作业车间内的准静态智能调度和动态智能调度。此方法为实际生产中具有复杂工艺的智能调度提供了全新的思路和方法。（4）首次提出了通过主轴电流杂波成分识别复杂工况铣刀磨损状态的研究思想。目前针对刀具磨损监测的研究方法众多,其中主轴电流监测方法由于不影响到机床的正常加工而被广泛采用,但目前方法很难适用于复杂工况下的刀具磨损监测,限制了其在实际工业环境中的应用。针对主轴电流受切削工艺参数影响无法适应复杂工况条件下刀具磨损监测的问题,本论文开创性的提出了一种基于主轴电流杂波和深度卷积神经网络的复杂工况下刀具磨损监测方法。通过剔除电流信号中反映切削参数变化的相关信息,保留与刀具磨损状态相关性强的杂波成分,并基于深度卷积神经网络设计一种Le Net-WSRMC网络,自适应地挖掘主轴电流杂波中蕴含的刀具磨损状态特征,并通过实验验证了该方法的有效性。（5）基于上述理论和方法研究,围绕面向智能制造的数字化车间信息互联架构及其智能功能搭建了仿真验证平台,基于客户机/服务器（C/S）模式完成两种数字化车间网络架构中MES层和SCADA监控层应用程序的开发,构建了数字化制造车间MES层、SCADA层和设备层三层网络架构。并在该信息互联架构软件环境下对本文提出的信息交互机制、WDF模型、PMF模型,WDF信息组织架构及基于复杂工艺路径规划模型的智能调度方法进行仿真验证。最后,将本文提出的面向智能制造的数字化车间信息互联模型及信息共享机制在北京北一机床有限公司数字化制造车间进行了应用验证通过仿真平台与现场验证,证明了本文的研究成果的可行性、适用性及有效性。
吴倩[7]（2020）在《切削稳定域下高速车削45#钢的切削力与表面粗糙度研究》文中进行了进一步梳理为了适应科技与社会的快速发展,企业对制造业的要求不断提高,因此高速切削技术以及高速切削机床在制造业中快速崛起,在保证工件表面质量的前提下,如何提高加工效率是该领域的一个重要研究内容。由于目前还没有相对完整的切削参数组合,可供操作人员在实际高速切削加工过程中选择,大多数企业为了保证机床和操作人员的安全,在生产加工过程中会选择使用该机床相对较低的切削速度,这样导致了高速机床的优越性不能充分发挥出来。因此需要通过模拟仿真与试验研究相结合的方式,对外圆高速车削加工过程进行研究,这对实际高速车削加工过程中实现高效率,高表面质量具有重要意义。本文以切削稳定域下外圆高速车削45#钢为研究对象,基于无颤振切削参数对外圆高速车削加工中的切削力和表面粗糙度进行研究,并通过高速车削试验验证了仿真结果的可靠性。本课题主要做了以下几个方面的研究:（1）外圆切削系统稳定性分析与验证。运用解析法对两自由度切削系统动力学方程进行求解,得到了极限切削宽度的数值表达式,通过MATLAB绘制了判别切削系统稳定性的稳定性叶瓣图,得到了极限切削宽度的最小值,该值既能避免高速切削时机床发生颤振,又可有效的提高工件表面质量;最后对切削参数进行时域仿真来验证稳定性叶瓣图的稳定区域。（2）外圆高速车削加工时切削力预测模型的建立。基于无颤振切削参数设计正交试验方案进行试验研究,对试验结果采用极差分析法,探究切削稳定域下外圆高速车削45#钢时,各影响因素对切削分力的影响顺序以及各参数的最优水平组合;对模拟仿真结果进行分析计算,求出了切削力的预测模型并验证其可靠性。最后通过单因素试验分析,探究各参数对切削力的影响规律。（3）构建切削稳定域下外圆高速车削加工工件表面粗糙度预测模型。借助表面轮廓位移变化量这一参数对工件表面粗糙度进行模拟分析,通过中心复合试验设计法设计表面粗糙度试验方案,对四因素五水平的表面粗糙度试验结果进行分析,建立了表面粗糙度预测模型,并对该预测模型进行了回归分析。（4）通过外圆高速车削试验,验证了模拟仿真的可靠性。基于无颤振切削参数对45#钢工件进行外圆高速车削试验,通过对比分析得到,模拟仿真结果可以代替高速车削试验结果进行研究。最后通过Design Expert软件对切削参数进行优化,得到了最佳切削参数组合,并求出了该参数组合下表面粗糙度aR的最优值。
王振亮[8]（2019）在《枪钻专机刀具监控系统的开发与应用》文中认为深孔加工是发动机缸体和缸盖加工必不可少的加工工序,随着发动机技术的发展,对深孔加工的技术要求越来越高,加工难度也越来越大。深孔加工刀具的异常磨损与破损可能造成工件报废和机床受损等严重后果,如何更加科学和智能地避免这种现象的发生,是保证加工系统稳定高效运转的重要的课题。因此,研究深孔的加工过程监测技术,实现深孔加工刀具的磨损状况的实时监测、刀具异常状态的预警和刀具寿命的预测,对实现发动机关键零件高效精密加工具有重要的意义。本研究是中国重汽集团济南动力有限公司实施的刀具智能管理系统项目的重要组成部分,主要开展了刀具监控系统在枪钻专机的应用研究。主要研究工作如下:（1）分析了中国重汽集团济南动力有限公司使用的TRS（Transferline System）枪钻专机的机床结构,西门子840D数控系统结构,设计了 TRS枪钻专机的加工工艺及其工艺装备。（2）研究了枪钻加工深孔时的加工机理,并且分析了枪钻在加工过程中的失效模式及其原因。开展正交切削实验,对现有枪钻加工工艺参数进行了优化,在提高生产效率的同时降低了成本。（3）在TRS枪钻专机使用的西门子840D数控系统的基础上,设计开发了刀具监控系统,对枪钻专机的功率、电压和电流等切削加工过程参量实现了数据采集,数据存储,数据显示和数据分析功能。（4）对枪钻加工过程进行了实时监控、数据采集和分析处理,获得了刀具在线监测的关键特征变量,分析出机床主轴扭矩能够直接、准确、快速的反应出枪钻的加工状态,并确定了监控阈值,对枪钻的加工过程实现了有效监控。达到了降低枪钻失效模式发生概率,提高刀具寿命,避免批量质量事故发生的目的,实现了刀具监控系统在实际生产的应用价值。
韩雷[9]（2020）在《数控侧铣刀具磨损状态监控技术研究》文中指出在数控侧铣加工中,刀具不可避免会发生磨损,如刀具达到磨钝标准后未能及时更换,不仅会使零件表面粗糙度增大,尺寸精度降低,甚至导致机床故障。如何在数控侧铣加工中对刀具均匀及非均匀磨损状态进行监控,涉及到刀具磨损状态监控精度提高、基于铣削力参数化模型的刀具非均匀磨损状态监控、刀具均匀磨损状态监控等诸多方面。本文在分析和总结前人研究工作的基础上,基于钛合金数控侧铣加工试验数据,对刀具均匀及非均匀磨损状态监控技术进行了研究,主要研究工作和研究成果如下:（1）示教阈值与监控信号同步方法及净切削功率提取方法研究针对示教阈值与监控信号之间的累积同步误差随时间增大的问题,提出了示教阈值与监控信号同步方法;针对不同空载功率特性及附加载荷损耗功率特性,其对采集到的总铣削功率信号影响不同的问题,提出了净切削功率提取方法。为后续刀具磨损状态监控模型提供准确的数据输入。（2）基于铣削力参数化模型的刀具非均匀磨损状态监控方法研究针对典型的端齿具有齿偏中心量和向心角多特征的圆弧头立铣刀,研究了刀具刃线的参数化建模方法。基于刃线参数化模型,借助斜角切削理论和离散化建模思想,构建了一种引入了刀具非均匀磨损,可以适用于端齿具有多特征的圆弧头立铣刀的铣削力参数化模型。根据全新、均匀磨损、非均匀磨损刀具的铣削力理论值与实际值对比分析,提出合理的监控指标设定方法,为基于铣削力参数化模型的刀具非均匀磨损状态监控提供参考数据及理论指导。（3）基于多阶段动态系数评价法的刀具磨损状态监控方法研究基于全新刀具铣削功率示教数据,通过定量分析不同刀具磨损阶段在不同功率等级下,对净切削功率特征值的影响,求解净切削功率偏差值与对应的刀具磨损量之间的多阶段动态系数。根据计算得到的标准信号段净切削功率偏差值,结合对应的多阶段动态系数,实现有示教情况下刀具均匀磨损状态的监控。（4）基于磨损评价指标的刀具磨损状态监控方法研究基于不同磨损状态刀具铣削功率对比数据,通过对功率特征值与刀具磨损量的相关系数及稳定度分析,进行特征值的评估及权重系数的计算。根据不同磨损状态刀具的特征值差值及权重,提出刀具磨损评价指标,并借助牛顿插值法构建磨损评价指标与刀具磨损量的映射模型。同时,结合待监控工况下特征值的回归值和评价指标的预测值,实现无示教情况下刀具均匀磨损状态的监控。通过上述研究,本文形成一套包括示教阈值与监控信号同步、净切削功率提取、基于铣削力参数化模型的刀具非均匀磨损状态监控、刀具均匀磨损状态监控的一套数控侧铣加工中刀具均匀及非均匀磨损状态的监控方案,并通过试验验证了该方案及其中的关键技术是正确可行的。
黄圣贤[10]（2019）在《基于EtherCAT的车间刀具异常监控网络系统研究及其应用》文中提出在大批量生产的数控车间中,刀具异常监控是一项重要技术。研究刀具异常监控技术不但可以提高加工的质量、精度,还能提高刀具的使用寿命,降低生产的机床故障率和产品废品率,进而提高经济效益。本文针对加工过程中可能发生的四种刀具异常状态（刀具缺失、刀具磨损、刀具破损、刀具过载）进行数控车间刀具异常监控研究,构建统一的数据库,实现多台机床的同时监控。具体工作如下:针对大批量数控生产的工艺特点和换刀方式的缺陷,详细分析了刀具的状态异常机理,研究了工艺参数对切削力的影响和和基于主轴电流的刀具异常监控方法,并实现了刀具异常的特征值的提取,并确定其平滑参数选择方案。针对刀具异常监控系统的方案需求,研究了基于IO模块、EtherCAT、TCP/IP、Oracle Database等技术的多台机床同时进行刀具异常监控的数据实时传输与控制方法,提出了基于机床PMC、加工的NC程序的机床控制策略。分析了加工机床的状态信号的特点,研究了加工工序识别和基于机床状态的信号截取方法、加工段特征值的拼接方法,实现了刀具异常辨识模型的构建。分析了基于倍福的硬件系统的性能与可靠性,并实现了基于倍福的车间刀具异常监控系统的硬件搭建。设计了监控系统的软件框架,并开发了数据采集、信号分析处理模块、人机交互与数据库模块等三大软件模块,分析了各模块间数据交互,提出了实现策略,并在基本功能模块的基础上,通过对长期刀具监测数据统计分析,实现了刀具寿命管理。最终完成了一套完整的数控车间加工异常监控系统。开展了在中车高铁构架加工生产线上的应用验证,先后验证了刀具异常的监控功能,并研究了实际现场工况因素对刀具异常监测的影响。最后,基于Oracle Database和TPC/IP技术实现了整条构架加工生产线的刀具异常监控可视化展示。
二、CNC车削中刀具磨损实时监控的试验研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、CNC车削中刀具磨损实时监控的试验研究（论文提纲范文）
（1）数字化工厂机床刀具磨损识别及主轴轨迹工件质量分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 |
| 1.2.1 数字化工厂 |
| 1.2.2 数控机床数据分析 |
| 1.2.3 刀具磨损分析研究 |
| 1.2.4 工件质量分析研究 |
| 1.2.5 数控机床工艺参数分析 |
| 1.2.6 特征选择 |
| 1.3 当前存在的问题及论文研究目标 |
| 1.4 论文主要内容和组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 数控机床数据分析 |
| 2.1 数据集1 |
| 2.1.1 工位生产分析 |
| 2.1.2 机床工作效率分析 |
| 2.1.3 机床警报分析 |
| 2.2 数据集2 |
| 2.2.1 电力信号统计分析 |
| 2.2.2 刀具和工件移动速度分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于LFI-ELM的数控机床刀具磨损识别算法 |
| 3.1 刀具磨损分类问题 |
| 3.2 特征重要度分析与特征选择 |
| 3.2.1 基尼重要度 |
| 3.2.2 Lasso重要度 |
| 3.2.3 特征重要度分析 |
| 3.3 基于特征重要度与超限学习机相结合的刀具磨损识别算法 |
| 3.4 刀具磨损识别实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 数控机床工件质量分析及主轴轨迹预测 |
| 4.1 工件质量评价方法及因素分析 |
| 4.1.1 工件打孔误差计算方法 |
| 4.1.2 工件质量影响因素分析 |
| 4.1.3 工件质量分析预测方法 |
| 4.2 基于随机森林的工件质量分析预测 |
| 4.2.1 随机森林 |
| 4.2.2 算法流程 |
| 4.3 数控机床工件质量分析及主轴轨迹预测实验 |
| 4.3.1 实验环境与数据 |
| 4.3.2 数控机床打孔误差分析实验 |
| 4.3.3 主轴轨迹预测实验 |
| 4.3.4 工件质量预测实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数控机床工件移动速度预测及分析 |
| 5.1 数控机床工件移动速度分析 |
| 5.1.1 数控机床电力信号分析 |
| 5.1.2 工件移动速度监测评价方法 |
| 5.2 基于PCC-KNN的工件移动速度监测方法 |
| 5.2.1 k-近邻算法 |
| 5.2.2 皮尔逊相关系数分析 |
| 5.2.3 皮尔逊加权的k-近邻算法 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 实验环境与数据 |
| 5.3.2 实验算法参数设置 |
| 5.3.3 X轴、Y轴方向工件移动速度预测实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 优化与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（2）变矩器生产线刀具智能管理系统与刀具状态监测技术的研究（论文提纲范文）
| 注释表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 生产线智能制造系统 |
| 1.2.1 智能制造 |
| 1.2.2 智能制造发展历程 |
| 1.2.3 智能管理系统 |
| 1.3 刀具管理技术研究现状 |
| 1.3.1 刀具管理系统研究现状 |
| 1.3.2 刀具状态监测技术研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 课题研究内容及总体框架 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 论文总体框架 |
| 第2章 变矩器生产线刀具智能管理系统设计与研发 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变矩器产线管理系统设计与研发 |
| 2.2.1 离散式变矩器生产车间管理现状分析 |
| 2.2.2 变矩器生产车间管理系统设计 |
| 2.2.3 变矩器生产线管理系统开发工具与运行环境 |
| 2.2.4 变矩器生产线管理系统基础功能实现 |
| 2.3 刀具智能管理系统性能需求分析 |
| 2.3.1 变矩器生产车间刀具管理现状 |
| 2.3.2 生产车间智能化刀具管理系统需求分析 |
| 2.4 刀具智能管理系统整体设计与实现 |
| 2.4.1 变矩器生产线刀具信息模型 |
| 2.4.2 刀具智能管理系统功能模块设计与研发 |
| 2.4.3 系统刀具状态及寿命管理讨论与探究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 刀具磨损车削力理论建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 刀具磨损机理 |
| 3.2.1 刀具失效原因及形式 |
| 3.2.2 刀具磨损规律 |
| 3.3 刀具磨损车削力模型 |
| 3.3.1 无磨损刀具车削力模型 |
| 3.3.2 磨损刀具车削力模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于刀具磨损的车削力模型数值仿真及验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 不同切削参数车削力模型数值仿真 |
| 4.2.1 无磨损刀具车削力模型控制方程 |
| 4.2.2 刀具磨损车削力模型参数确定 |
| 4.3 刀具磨损车削力模型实验验证 |
| 4.3.1 实验材料与设备 |
| 4.3.2 实验方案 |
| 4.4 刀具磨损车削力仿真验证 |
| 4.4.1 无磨损刀具车削力仿真验证 |
| 4.4.2 刀具磨损车削力仿真验证 |
| 4.4.3 刀具磨损力模型实验验证结果讨论 |
| 4.5 刀具后刀面磨损对车削加工过程影响 |
| 4.5.1 刀具磨损对切削力及摩擦系数影响 |
| 4.5.2 刀具后刀面磨损对加工表面质量影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 刀具状态智能监测方法的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 支持向量机刀具磨损状态监测方法 |
| 5.2.1 支持向量机融合原理 |
| 5.2.2 支持向量机分类问题 |
| 5.2.3 支持向量机监测模型与性能分析 |
| 5.3 卷积神经网络刀具磨损监测方法 |
| 5.3.1 卷积神经网络 |
| 5.3.2 切向力cnn刀具状态监测模型 |
| 5.3.3 三向力融合cnn刀具状态监测模型 |
| 5.3.4 卷积神经网络模型性能分析 |
| 5.4 基于cnn-xgboost刀具磨损状态监测方法 |
| 5.4.1 极限梯度学习 |
| 5.4.2 cnn-xgboost刀具磨损状态监测模型原理与性能分析 |
| 5.4.3 不同刀具磨损状态监测方法对比 |
| 5.5 刀具剩余寿命预测方法的研究 |
| 5.5.1 刀具剩余寿命定义 |
| 5.5.2 刀具剩余寿命预测方法研究 |
| 5.5.3 不同刀具剩余寿命预测方法性能对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）蠕墨铸铁批量化加工工艺研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 蠕墨铸铁材料特点及其发展应用 |
| 1.2.1 蠕墨铸铁材料 |
| 1.2.2 蠕墨铸铁的发展与应用现状 |
| 1.3 蠕墨铸铁材料的加工工艺研究现状 |
| 1.3.1 蠕墨铸铁的加工性能 |
| 1.3.2 蠕墨铸铁的刀具选用及加工参数研究现状 |
| 1.4 蠕墨铸铁批量化加工工艺研究中存在的问题 |
| 1.5 课题来源及主要研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 课题研究的内容和方法 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 蠕墨铸铁材料性能试验与研究 |
| 2.1 蠕墨铸铁材料 |
| 2.2 拉伸试验 |
| 2.3 压缩试验 |
| 2.4 布氏硬度试验 |
| 2.5 材料热导系数试验 |
| 2.6 材料金相试验 |
| 2.7 元素含量分析 |
| 2.8 蠕墨铸铁切削仿真模型建立 |
| 2.8.1 蠕墨铸铁材料模型本构方程 |
| 2.8.2 模型建立 |
| 2.8.3 蠕墨铸铁和灰铸铁仿真对比 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 蠕墨铸铁的车削加工研究 |
| 3.1 不同涂层的硬质合金刀具车削蠕墨铸铁试验 |
| 3.1.1 试验设备 |
| 3.1.2 试验刀具 |
| 3.1.3 进给量选择试验 |
| 3.1.4 不同刀具试验结果 |
| 3.2 蠕墨铸铁精车加工参数选择试验 |
| 3.2.1 切削深度选择分析 |
| 3.2.2 线速度选择分析 |
| 3.2.3 切削温度分析 |
| 3.2.4 刀具磨损分析 |
| 3.3 涂层刀具不同线速度模拟仿真对比 |
| 3.4 蠕墨铸铁流水线现场验证 |
| 3.5 蠕墨铸铁的切削液试验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 蠕墨铸铁的铣削加工研究 |
| 4.1 试验设备和加工材料 |
| 4.2 试验刀具 |
| 4.3 粗铣试验 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.5 刀具失效形式及机理分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 蠕墨铸铁的钻削加工研究 |
| 5.1 试验设备和加工材料 |
| 5.2 试验刀具和试验方案 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.3.1 刀具磨损试验结果 |
| 5.3.2 灰色关联度分析 |
| 5.3.3 钻孔轴向力分析 |
| 5.4 攻丝试验研究 |
| 5.4.1 试验实施过程 |
| 5.4.2 试验结果分析 |
| 5.4.3 丝锥扭矩分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）数控机床刀具磨损预测及其反馈控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究情况 |
| 1.3.1 刀具磨损预测研究现状 |
| 1.3.2 车间智能调度研究现状 |
| 1.3.3 课题解决问题概述 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 数据获取系统设计 |
| 2.1 刀具磨损机理及参考指标 |
| 2.1.1 本课题采用的磨损评判指标 |
| 2.1.2 后刀面磨损形式 |
| 2.2 感知数据获取方案 |
| 2.2.1 训练数据获取方案 |
| 2.2.2 标签数据获取方案 |
| 2.2.3 在机监测整体流程 |
| 2.3 刀具磨损数据获取预实验 |
| 2.3.1 实验平台 |
| 2.3.2 刀具生命周期实验 |
| 2.3.3 实验结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进深度信念网络的预测模型搭建 |
| 3.1 预测模型建立 |
| 3.1.1 受限玻尔兹曼机 |
| 3.1.2 深度信念网络 |
| 3.1.3 Dropout的改进方法 |
| 3.2 对比算法概述 |
| 3.2.1 SVR |
| 3.2.2 BPNN |
| 3.3 预测模型实验验证 |
| 3.3.1 BPNN预测结果 |
| 3.3.2 SVR预测结果 |
| 3.3.3 改进DBN性能提升 |
| 3.3.4 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进非主导排序算法的加工工艺参数优化 |
| 4.1 铣削过程目标模型建立 |
| 4.1.1 基于DBN的刀具磨损函数 |
| 4.1.2 铣削效率函数 |
| 4.1.3 铣削质量函数 |
| 4.1.4 多目标函数 |
| 4.2 约束条件确定 |
| 4.2.1 切削功率约束 |
| 4.2.2 主轴转速约束 |
| 4.2.3 进给量约束 |
| 4.2.4 表面粗糙度约束 |
| 4.2.5 刀具使用寿命约束 |
| 4.3 优化方法研究 |
| 4.3.1 遗传算法 |
| 4.3.2 非主导排序算法 |
| 4.3.3 自适应变异概率的改进方法 |
| 4.4 优化模型实验验证 |
| 4.4.1 工艺参数对磨损量影响规律 |
| 4.4.2 改进NSGA-Ⅱ性能提升 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 反馈控制系统的应用性开发 |
| 5.1 动态调度上位机软件 |
| 5.1.1 软件需求分析 |
| 5.1.2 软件系统功能模块组成 |
| 5.1.3 软件设计与界面 |
| 5.2 主动调度系统协同框架 |
| 5.2.1 模块通信系统架构 |
| 5.2.2 硬件系统方案 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 C#程序主要代码 |
（5）基于多传感器信息融合的加工工艺参数优化及工艺诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机床状态监测技术研究现状 |
| 1.2.2 工艺参数优化研究现状 |
| 1.2.3 工艺诊断研究现状 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第2章 基于多传感器信息融合的机床运行状态监测系统 |
| 2.1 三轴立式加工中心监测系统 |
| 2.1.1 三轴立式加工中心监测系统的整体架构 |
| 2.1.2 三轴立式加工中心监测系统的硬件平台搭建 |
| 2.1.3 三轴立式加工中心监测系统的软件主要功能开发 |
| 2.1.4 三轴立式加工中心监测系统整体设计 |
| 2.2 车削加工中心监测系统 |
| 2.2.1 车削加工中心监测系统整体架构 |
| 2.2.2 车削加工中心监测系统的硬件平台搭建 |
| 2.2.3 车削加工中心监测系统的软件主要功能开发 |
| 2.2.4 车削加工中心监测系统整体设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于多传感器信息融合的工艺诊断 |
| 3.1 工艺诊断理论研究 |
| 3.2 工艺诊断的必要性和加工路径介绍 |
| 3.2.1 工艺诊断的必要性 |
| 3.2.2 加工路径介绍 |
| 3.3 刚性诊断 |
| 3.4 工艺系统模态性能测试与分析 |
| 3.4.1 模态测试原理 |
| 3.4.2 模态测试试验过程 |
| 3.4.3 模态测试结果分析 |
| 3.5 基于阶次分析的工艺诊断 |
| 3.5.1 阶次分析理论 |
| 3.5.2 阶次分析过程 |
| 3.6 时域和频域分析诊断 |
| 3.7 工艺优化 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 工艺参数优化法抑制颤振研究 |
| 4.1 机床颤振机理研究 |
| 4.2 车削动力学模型的建立 |
| 4.3 切削颤振控制方法概述 |
| 4.4 优化主轴转速抑制颤振研究 |
| 4.4.1 优化主轴转速抑制颤振原理及优化策略研究 |
| 4.4.2 约束条件设计 |
| 4.4.3 颤振在线识别 |
| 4.5 工艺参数优化法抑制颤振仿真研究 |
| 4.5.1 仿真模型的建立 |
| 4.5.2 仿真图像对比分析 |
| 4.5.3 仿真试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 工艺参数优化试验研究 |
| 5.1 试验获取固有频率 |
| 5.2 优化工艺参数抑制颤振试验 |
| 5.2.1 试验方案及实施 |
| 5.2.2 试验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）基于信息互联的数字化车间智能化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 数字化车间是制造业向着智能化发展的基础 |
| 1.1.2 制造过程信息的互联互通是制造车间智能化的关键 |
| 1.1.3 信息模型是互联互通的基础 |
| 1.1.4 制造车间智能化技术是实现智能制造的核心技术 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字化车间智能化技术及应用研究现状 |
| 1.2.2 数字化车间信息模型研究现状 |
| 1.2.3 信息集成研究现状 |
| 1.2.4 数字化车间智能调度研究现状 |
| 1.2.5 数字化车间智能监控研究现状 |
| 1.2.6 国内外研究现状分析 |
| 1.3 课题来源及主要主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 |
| 1.4 论文研究内容的总体框架 |
| 第2章 面向智能制造的数字化车间智能化技术体系架构研究 |
| 2.1 面向智能制造的数字化车间的智能化技术体系架构 |
| 2.1.1 智能技术特征 |
| 2.1.2 智能功能特征 |
| 2.1.3 智能网络特征 |
| 2.2 面向智能制造的数字化车间互联网络体系结构 |
| 2.3 面向智能制造的数字化车间信息交互机制 |
| 2.3.1 工单定义格式 |
| 2.3.2 过程消息格式 |
| 2.3.3 解析器 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 面向智能制造的数字化车间信息模型研究 |
| 3.1 面向智能制造数字化车间制造过程信息互联架构 |
| 3.2 工单定义格式(WDF) |
| 3.2.1 功能模型 |
| 3.2.2 资源模型 |
| 3.3 WDF信息组织结构 |
| 3.3.1 纵向嵌套规则 |
| 3.3.2 横向链接规则 |
| 3.4 资源驱动机制 |
| 3.5 WDF的生命周期 |
| 3.6 过程消息格式(PMF) |
| 3.6.1 消息族 |
| 3.6.2 信息交互模式 |
| 3.6.3 消息传递级别 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于复杂工艺路径规划的数字化车间智能调度研究 |
| 4.1 高级计划与排程(APS)概述 |
| 4.1.1 APS的构成 |
| 4.1.2 APS的定位 |
| 4.2 数字化车间调度问题研究 |
| 4.2.1 传统作业车间调度问题描述 |
| 4.2.2 柔性作业车间调度问题描述 |
| 4.3 工艺路径规划模型 |
| 4.3.1 PR-AOV网络 |
| 4.3.2 PP-AOE网络 |
| 4.4 基于工艺路径规划模型的多目标柔性作业车间调度方法 |
| 4.5 数字化作业车间的准静态与动态调度 |
| 4.5.1 准静态调度 |
| 4.5.2 动态调度 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于主轴电流杂波的刀具磨损状态智能识别研究 |
| 5.1 主轴电流杂波映射刀具磨损机理 |
| 5.1.1 铣削力与刀具磨损关系 |
| 5.1.2 主轴电流与铣削力关系 |
| 5.2 铣刀磨损状态的智能识别方法 |
| 5.3 深度卷积神经网络模型 |
| 5.3.1 输入层 |
| 5.3.2 卷积层 |
| 5.3.3 池化层 |
| 5.3.4 全连接层 |
| 5.3.5 输出层 |
| 5.3.6 损失函数 |
| 5.3.7 反向传播算法 |
| 5.4 试验验证 |
| 5.4.1 实验装置 |
| 5.4.2 实验数据集 |
| 5.4.3 实验结果讨论与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 验证与分析 |
| 6.1 现场验证 |
| 6.1.1 企业概述 |
| 6.1.2 企业数字化车间信息互联存在的问题分析 |
| 6.1.3 验证现场环境 |
| 6.1.4 验证方案 |
| 6.1.5 验证步骤及过程 |
| 6.2 仿真平台验证 |
| 6.2.1 系统架构及开发工具的选择 |
| 6.2.2 MES应用程序 |
| 6.2.3 SCADA应用程序 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 常用数据类型的描述和编码 |
| 附录B Function类可能包含的属性和元素 |
| 附录C Resource类可能包含的属性和元素 |
| 附录D PMF消息可能包含的属性和元素 |
| 附录E 典型零件的图纸与工艺 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）切削稳定域下高速车削45#钢的切削力与表面粗糙度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 高速切削加工及切削力研究概况 |
| 1.2.1 高速切削加工的基本理论 |
| 1.2.2 高速切削加工及切削力国内外研究现状 |
| 1.3 切削颤振及表面粗糙度的研究概述 |
| 1.3.1 切削颤振国内外研究现状 |
| 1.3.2 表面粗糙度国内外研究现状 |
| 1.4 课题研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 外圆高速车削稳定性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 外圆车削颤振模型 |
| 2.3 求解极限切削宽度表达式 |
| 2.4 外圆高速车削稳定域的确定 |
| 2.4.1 绘制车削稳定性叶瓣图 |
| 2.4.2 外圆高速车削稳定域分析 |
| 2.5 切削稳定域仿真验证 |
| 2.5.1 MATLAB/Simulink仿真分析模型 |
| 2.5.2 实例验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 外圆高速切削力仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 有限元法及Third Wave AdvantEdge简介 |
| 3.3 有限元模型的建立 |
| 3.3.1 网格划分 |
| 3.3.2 摩擦模型 |
| 3.3.3 材料本构模型 |
| 3.3.4 刀具磨损模型 |
| 3.4 关键参数设置 |
| 3.5 试验方案及仿真结果的获取 |
| 3.5.1 正交试验方案介绍 |
| 3.5.2 外圆高速切削力的试验方案设计 |
| 3.5.3 仿真结果的获取 |
| 3.6 仿真结果分析 |
| 3.6.1 切削力模拟结果分析 |
| 3.6.2 外圆高速切削力模型的建立 |
| 3.6.3 外圆高速切削力模型的检验 |
| 3.6.4 各切削参数对切削力的影响分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 外圆高速车削工件表面粗糙度研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 表面粗糙度理论分析 |
| 4.2.1 表面粗糙度评定参数 |
| 4.2.2 影响表面粗糙度的因素 |
| 4.3 表面粗糙度预测 |
| 4.3.1 表面粗糙度的模型建立 |
| 4.3.2 表面粗糙度预测机理 |
| 4.4 表面粗糙度试验 |
| 4.4.1 响应曲面设计法的基本理论 |
| 4.4.2 表面粗糙度试验方案及结果 |
| 4.5 响应曲面试验结果分析 |
| 4.5.1 切削参数对表面粗糙度影响分析 |
| 4.5.2 构建表面粗糙度预测模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 试验验证及参数优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验设备及材料 |
| 5.2.1 试验设备 |
| 5.2.2 试验工件及刀具选用 |
| 5.2.3 外圆高速车削试验目的 |
| 5.3 试验结果及分析 |
| 5.3.1 试验方案设计 |
| 5.3.2 试验结果处理 |
| 5.3.3 试验结果对比分析 |
| 5.4 切削参数优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）枪钻专机刀具监控系统的开发与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 深孔加工的研究现状 |
| 1.4 刀具监控系统的研究现状 |
| 1.5 本文研究意义、目的和主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 枪钻专机的工艺与加工系统设计 |
| 2.1 TRS专机工艺设计 |
| 2.2 TRS枪钻专机机械结构 |
| 2.3 TRS专机的840D数控系统结构 |
| 2.4 关键工序能力分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 枪钻加工的失效模式及工艺优化 |
| 3.1 枪钻加工机理 |
| 3.2 枪钻加工失效模式 |
| 3.3 枪钻加工工艺优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 枪钻加工状态监测系统设计 |
| 4.1 枪钻加工状态监测系统总体设计 |
| 4.2 840D数控机床数据采集 |
| 4.3 数据存储模块设计 |
| 4.4 基于web的枪钻加工监控系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 枪钻加工状态监控系统应用 |
| 5.1 监控系统的数据采集 |
| 5.2 监控系统的数据展示 |
| 5.3 监控系统的数据处理 |
| 5.4 枪钻加工数据分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）数控侧铣刀具磨损状态监控技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 刀具磨损状态监控精度提高策略 |
| 1.3.2 考虑刀具磨损的铣削力建模方法 |
| 1.3.3 刀具磨损状态监控及寿命预测方法 |
| 1.3.4 研究现状总结 |
| 1.4 论文技术路线及主要内容 |
| 1.4.1 论文技术路线 |
| 1.4.2 论文主要内容 |
| 1.4.3 论文结构 |
| 第2章 刀具磨损状态监控信号精确采集策略研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 刀具磨损状态监控需求分析 |
| 2.2.1 刀具磨损形式及刀具类型选择 |
| 2.2.2 刀具磨损状态监控信号选择 |
| 2.3 刀具磨损状态监控信号采集系统搭建 |
| 2.3.1 功率信号采集系统 |
| 2.3.2 铣削力信号采集系统 |
| 2.3.3 刀具后刀面磨损量采集设备 |
| 2.4 刀具磨损状态监控精度提高策略 |
| 2.4.1 示教阈值与监控信号同步方法 |
| 2.4.2 净切削功率提取方法 |
| 2.4.3 刀具磨损状态监控精度提高策略试验验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 刀具非均匀磨损状态监控方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 刀具刃线参数化建模 |
| 3.2.1 直线刃线参数化建模 |
| 3.2.2 圆弧刃线参数化建模 |
| 3.2.3 螺旋刃线参数化建模 |
| 3.2.4 刀具刃线参数化建模试验验证 |
| 3.3 刀具铣削力参数化建模 |
| 3.3.1 离散螺旋刃线铣削力建模 |
| 3.3.2 离散圆弧刃线铣削力建模 |
| 3.4 刀具非均匀磨损状态监控 |
| 3.4.1 刀具非均匀磨损铣削力建模 |
| 3.4.2 刀具非均匀磨损铣削力建模试验验证 |
| 3.4.3 基于铣削力参数化模型的刀具非均匀磨损状态监控方法 |
| 3.4.4 刀具非均匀磨损状态监控试验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 刀具均匀磨损状态监控方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多阶段动态系数评价法的刀具均匀磨损状态监控 |
| 4.2.1 工况信息提取及数控程序筛选 |
| 4.2.2 多阶段动态系数计算与刀具磨损状态监控模型构建 |
| 4.2.3 基于多阶段动态系数评价法的刀具均匀磨损状态监控试验验证 |
| 4.3 基于磨损评价指标的刀具均匀磨损状态监控 |
| 4.3.1 主轴功率特征值评估及权重系数计算 |
| 4.3.2 磨损评价指标与刀具磨损状态监控模型构建 |
| 4.3.3 特征值预测及刀具磨损量计算 |
| 4.3.4 基于磨损评价指标的刀具均匀磨损状态监控试验验证 |
| 4.4 动态工况下刀具等效剩余寿命预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 刀具磨损状态监控系统研制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 刀具磨损状态监控系统总体架构 |
| 5.2.1 系统总体结构及功能模块 |
| 5.2.2 系统结构框架 |
| 5.3 刀具磨损状态监控系统运行流程 |
| 5.3.1 系统主要界面设计 |
| 5.3.2 系统运行流程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作及成果 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文及科研成果 |
| 攻读博士学位期间主研和参研的科研项目 |
| 附录 |
| 附录1 全因素侧铣试验方案 |
| 附录2 累积同步误差计算结果 |
| 附录3 总功率和空载功率的差值与理论切削功率对应表 |
| 附录4 相同工况不同机床净切削功率相对误差表 |
| 附录5 基于铣削力参数化模型的刀具均匀/非均匀磨损状态监控结果 |
| 附录6 铣槽试验中标准信号段的净切削功率值 |
| 附录7 基于多阶段动态系数评价法的刀具均匀磨损状态监控结果 |
| 附录8 特征值的相关系数 |
| 附录9 特征值的权重系数 |
| 附录10 待监控刀具的评价指标向量理论回归值及实际计算值 |
| 附录11 基于磨损评价指标的刀具均匀磨损状态监控结果 |
（10）基于EtherCAT的车间刀具异常监控网络系统研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究工作 |
| 2 面向大批量加工的刀具异常监控方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大批量数控加工特点分析 |
| 2.3 刀具异常的监控方法分析 |
| 2.4 主轴电流特征值提取方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 刀具异常监控系统的关键技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据实时传输与刀具异常实时监控 |
| 3.3 基于PMC的机床控制策略 |
| 3.4 刀具状态辨识模型构建方法的研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 刀具异常监控系统的研发 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于倍福的硬件构架 |
| 4.3 软件构架 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 刀具异常监控系统验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 异常监控系统的硬件安装 |
| 5.3 刀具异常监控功能的验证 |
| 5.4 刀具异常监控网络系统的可视化 |
| 5.5 文章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、CNC车削中刀具磨损实时监控的试验研究（论文参考文献）
- [1]数字化工厂机床刀具磨损识别及主轴轨迹工件质量分析[D]. 王嘉欢. 山东工商学院, 2021(12)
- [2]变矩器生产线刀具智能管理系统与刀具状态监测技术的研究[D]. 尹硕. 青岛理工大学, 2021
- [3]蠕墨铸铁批量化加工工艺研究与应用[D]. 孟祥东. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]数控机床刀具磨损预测及其反馈控制研究[D]. 刘子安. 厦门理工学院, 2021(08)
- [5]基于多传感器信息融合的加工工艺参数优化及工艺诊断[D]. 孔令勇. 北京工业大学, 2020(06)
- [6]基于信息互联的数字化车间智能化关键技术研究[D]. 宋铠钰. 北京工业大学, 2020
- [7]切削稳定域下高速车削45#钢的切削力与表面粗糙度研究[D]. 吴倩. 兰州理工大学, 2020(12)
- [8]枪钻专机刀具监控系统的开发与应用[D]. 王振亮. 山东大学, 2019(02)
- [9]数控侧铣刀具磨损状态监控技术研究[D]. 韩雷. 西南交通大学, 2020(06)
- [10]基于EtherCAT的车间刀具异常监控网络系统研究及其应用[D]. 黄圣贤. 华中科技大学, 2019