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模糊模式识别在铣刀磨损监测中的应用
  • 期刊名称:机械科学与技术, 2007,26(9):1113-1117
  • 时间:0
  • 分类:TG714[金属学及工艺—刀具与模具]
  • 作者机构:[1]华中科技大学机械科学与工程学院,武汉430074, [2]西南大学工程技术学院,重庆400716
  • 相关基金:国家重点基础发展计划项目(2005CB724101)和国家自然科学基金项目(50575087)资助
  • 相关项目:面向制造系统的高可靠性柔性可重构自组织E-诊断关键技术研究
中文摘要:

本研究通过分析铣刀渐进磨损过程的特点,从切削力、主轴端振动位移、主轴端振动加速度和主轴电机功率等信号中提取了8个反映刀具磨损状态的特征参数,提出用模糊模式识别多传感器信息融合技术监测铣刀后刀面磨损带宽度。在立式加工中心上的实验表明,模糊模式识别多传感器信息融合技术能够满足铣刀磨损监测要求,具有较强的有效性和工程实用性。

英文摘要:

We first analyzed the characteristics of the progressive wear of a helical cutter. Then, eight characteristic parameters reflecting the conditions of helical cutter were selected from such information as cutting forces, vibrating displacement and acceleration at the spindle end, and power consumption of the main electromotor. The multl-sensor information fusion technique and fuzzy pattern recognition are integrated to monitor the width of major flank wear land of the cutter. Experiments on a vertical machining center confirmed that the multi-sensor information fusion technique integrated with fuzzy pattern recognition can meet the requirements of helical cutter wear monitoring with strong effectiveness and engineering practicability.

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