【摘 要】
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铣削是一种常见的金属切削加工方式,铣削刀具磨损会导致工件的尺寸精度和表面质量降低,高精度铣削刀具磨损监测可以为加工过程中的换刀决策、刀具补偿提供决策支撑,从而提高零件加工质量和加工效率。目前的铣削刀具磨损监测研究主要通过从数据的统计特征提取刀具磨损特征,缺乏对数据多维度特征、时序特征的综合考虑,不能全面的表征铣削刀具磨损情况,从而影响铣削刀具磨损监测的性能。因此,本文将铣削加工过程中的刀具磨损作为
【基金项目】
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国家科技重大04专项:“滚珠丝杠副高效生产线关键技术研究与应用”,项目编号:2017ZX04019001-003,时间:2017年04月至2019年12月； 国家科技重大04专项“乘用车变速器总成高效加工与装配柔性生产线示范工程”。项目编号:2018ZX04025001-006,时间:2018年01月至2020年12月；
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铣削是一种常见的金属切削加工方式,铣削刀具磨损会导致工件的尺寸精度和表面质量降低,高精度铣削刀具磨损监测可以为加工过程中的换刀决策、刀具补偿提供决策支撑,从而提高零件加工质量和加工效率。目前的铣削刀具磨损监测研究主要通过从数据的统计特征提取刀具磨损特征,缺乏对数据多维度特征、时序特征的综合考虑,不能全面的表征铣削刀具磨损情况,从而影响铣削刀具磨损监测的性能。因此,本文将铣削加工过程中的刀具磨损作为研究对象,针对监测信号同时具有单一维度特性、多维度特性和时间序列特性的特点,对基于多核支持向量回归（MKSVR）的铣削刀具磨损监测方法进行研究,主要工作如下:首先,针对监测信号同时具有单一维度特性、多维度特性和时间序列特性的特点,对铣削刀具磨损监测信号进行了分析;在此基础上,提出基于MKSVR的铣削刀具磨损监测框架,对框架中的数据输入层、预处理层、特征提取层、特征选择层和回归预测层进行了详细设计。然后,对特征空间构建的关键技术进行研究,包括面向MKSVR的铣削刀具磨损特征提取方法和基于协同过滤的特征选择方法。前者通过时域、频域和小波域分析、密集连接卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行特征提取;后者利用方差、相关系数、最大互信息系数和随机森林对提取的特征进行选择并形成铣削刀具磨损特征空间。最后,在上述研究的基础上,提出基于MKSVR的铣削刀具磨损预测模型,实现特征空间到铣削刀具磨损值的映射,对铣削刀具的磨损进行预测。通过与其它铣削刀具磨损预测模型进行对比分析,验证基于MKSVR的铣削刀具磨损预测模型的有效性。
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