切削参数与刀具磨损对振动和声发射信号的影响

振动和声发射信号是两种比较理想的刀具状态监测信号,本文采用正交试验方法在不同工艺条件下对Ti6Al4V进行切削加工,采集振动和声发射信号并提取其均方根值,通过极差分析等方法研究切削参数和刀具磨损对信号的影响规律,结果表明:在本研究切削用量范围内,即71m/min≤v_c≤109m/min、0.09mm≤f≤0.13mm、0.6mm≤a_p≤1.0mm,对于振动信号,可以通过提高切削速度,减小进给速度和切削深度来减小振动;对于声发射信号,提高切削速度、增大切削深度和进给速度都会导致声发射信号的加强,而刀具磨损量的增加使得声发射信号减弱。

基于极限学习机的车削刀具状态监测技术研究

刀具状态监测技术是实现自动化、智能化生产的关键技术。该技术发展至今,仍然不能够真正应用于实际加工中,也未能很好的解决变工况加工过程中;精确识别刀具磨损状态的问题。因此,本文通过对车削刀具磨损状态监测技术的研究。建立了刀具磨损状态识别的极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型。首先,选择了振动信号、AE信号作为监测信号;对采集的信号分别进行时域分析、振动信号进行小波分析、AE信号进行多分辨率分析并提取与刀具磨损相关性强的特征作为原始特征。其次,采用Relief-F算法对原始特征进行特征过滤得到最终特征样本。最后,将训练样本输入建立的ELM模型进行训练,并输入测试样本查看仿真结果。模型的正确识别率为96.296%,表明建立的ELM模型对车削刀具状态识别具有很好的分类效果。

标准群钻钻骨过程中钻削力的实验研究

钻骨在骨外科手术中应用十分广泛,钻头钻削力大小对于手术过程有较大影响。当今临床上外科医生大多使用手持电钻加持标准麻花钻进行骨钻削,钻削力的大小对于医生的手术操作有较大的影响。本文对标准群钻钻骨过程中的切削力进行实验研究,研究了钻骨过程中钻头进给速度和转速对于切削力的不同影响。实验结果表明,采用两种不同型号标准群钻钻型对猪股骨进行钻削相较于标准麻花钻的钻削力都有一定降低。

基于遗传算法优化神经网络刀具磨损监测研究

通过对车刀磨损状态监测技术的研究,建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的BP(Back propagation)神经网络刀具磨损状态识别模型。选择振动信号和AE信号作为实验监测信号,对采集的振动信号和AE信号分别采用不同的方法进行分析,最终提取到与刀具磨损相关性强的特征作为原始特征。采用Relief-F算法对原始特征进行特征过滤得到最终特征样本。将测试样本输入训练后刀具磨损状态识别模型并查看识别结果。结果表明,识别模型的正确识别率达到96.296%,表明建立的GA-BP模型对车刀状态识别具有很好的分类效果。

提升变电检修技术应用水平的措施

为确保供电网络的安全与可靠运行,需要采用状态检修的方式来定期地对其设备做全面检测,变电检修技术在其中起到关键作用。该技术不仅可以提高整体效率,而且还可以有效防止意外事件发生。1变电检修技术概述变电检修技术的核心包含了2种方式:(1)对变电设备的健康状况进行检查并记录其数据;(2)针对变电设备出现的异常现象进行分析判断。