螺纹连接作为机械结构中最常用的连接方法之一,其性能要求越来越高;因此,螺纹构件的抗疲劳设计与制造已经成为现代机械加工技术中最为重要的课题之一。内螺纹冷挤压成形因具有较高精度和疲劳寿命及其表面完整性好的特点,成为当今螺纹抗疲劳加工的一个发展趋势。基于多传感器信息融合技术,开展内螺纹冷挤压成形质量预测研究将为内螺纹质量的检测提供一种新途径。本文完成的主要工作和取得的成果如下:1.基于LabVIEW设计开发了内螺纹冷挤压在线测试系统,通过电阻应变片、热电偶、加速度传感器、声级计以及数据采集卡,实现了内螺纹冷挤压成形过程中挤压扭矩、温度、丝锥振动及机床声音等多传感器信号的采集与存储。2.基于Matlab对获得的多传感器信号进行了预处理和特征提取,对挤压扭矩和温度进行了时域分析,以最大扭矩和最大温度作为其特征值;对丝锥振动和机床声音信号进行了时域、频域和时频域分析,研究了信号均方根值、功率谱以及小波能量等特征量的变化规律。3.基于内螺纹冷挤压试验研究了机床转速、工件底孔直径、润滑液以及挤压次数等工艺参数对内螺纹冷挤压成形的影响,初步优化了工艺参数;并在此基础上,研究了丝锥磨损状态对内螺纹成形过程信号及其成形质量的影响规律。4.基于VC++6.0和Matlab混合编程,设计开发了内螺纹冷挤压加工工件质量预测系统;该系统通过主成分分析对内螺纹冷挤压成形过程中的特征向量进行选择,采用BP神经网络实现了内螺纹成形质量的模式识别。