航空涡轮盘拉削刀具健康监测系统设计

针对航空涡轮盘拉削刀具生产周期长、造价昂贵、监测困难以及易出现损伤等问题,设计并构建了拉削刀具健康监测系统。根据拉床行业的特点、痛点及实际需求等,提出了系统的总体框架。基于加速度传感器及振动监控器,设计了拉床在线、在位的振动信号采集系统,实现了拉削过程中刀具振动信号的连续、实时采集。基于C++语言与Qt开发平台,开发了刀具健康监测系统,实现了对振动信号的实时分析处理及刀具健康监测。

基于狄利克雷混合模型的刀具磨损量在线估计

提出了一种基于狄利克雷混合模型的刀具磨损状态监测和磨损量估计的新方法。该方法将刀具磨损过程描述为磨损量的累积过程,通过对磨损增量的连续估计获得刀具当前的磨损量估计。首先对原始力信号进行特征提取,接着在不确定磨损增量状态数量的前提下采用狄利克雷混合模型对特征自动分类,然后利用吉布斯采样方法确定模型参数,最终得到描述力信号特征与磨损增量映射关系的刀具磨损状态混合模型。根据该混合模型以及当前的力信号信息即可完成刀具磨损量的在线估计。真实应用案例证明了该方法能自适应学习磨损状态并有效估计刀具的连续磨损值。