一、刀具状态监测与加工过程的适应性控制（论文文献综述）
罗欢,张定华,罗明[1]（2021）在《航空难加工材料切削刀具磨损与剩余寿命预测研究进展》文中进行了进一步梳理航空制造领域因轻量化、强度等特殊的应用需求,大量使用钛合金、镍基合金等难切削材料,刀具磨损速率快,刀具过度磨损会影响产品质量,在保证产品质量的前提下,为了充分发挥刀具使用价值,亟需监测刀具磨损状态和预测刀具剩余寿命。针对刀具剩余寿命预测的定义、分类和主要预测方法进行了阐述,同时,刀具磨损监测作为刀具寿命预测的基础和先决条件,简述了其重要的流程和常见模型。刀具剩余寿命预测模型主要包括基于物理模型的预测、基于数据驱动的预测和混合预测三大类,对不同预测方法的优缺点和适用场景进行总结,并讨论了刀具剩余寿命预测的未来研究方向。
刘强,张海军,刘献礼,高大涌,张明鉴[2]（2021）在《智能刀具研究综述》文中指出智能刀具根据加工中具体用途的不同,可实现对切削状态在线监测、数据处理、切削过程优化控制等功能,通过智能刀具的使用可改善加工过程,提高加工质量与效率,到目前为止学者们对于智能刀具的研究已取得大量研究成果。对智能刀具切削状态监测和切削过程控制两个方面的研究进展进行论述,梳理了学者们应用智能刀具对切削力、切削温度、刀具振动进行监测与控制的研究成果,对刀具结构、监测方式、控制原理、缺点不足、发展方向进行了总结与讨论。对智能刀具涉及的关键技术进行探讨,由于智能刀具涉及多学科交叉,实现的功能及采用的原理各不相同,关键技术多样,需进行多学科交叉融合,并通过产学研协同合作,推进智能刀具关键技术的深入研究及实际应用。
孟祥飞[3]（2021）在《基于多传感器融合的刀具磨损监测研究》文中研究指明在机械加工过程中,刀具磨损会破坏工件表面质量,刀具严重磨损导致刀具失效是切削加工设备发生故障的重要因素之一。如果不能准确监测刀具的磨损情况,对刀具寿命不合理估计,会造成刀具更换过早,增加加工成本;或者刀具在失效状态之前未及时更换,出现毁坏被加工工件,甚至损坏加工设备的严重事故。可靠的刀具磨损监测系统对大规模生产中的加工过程必不可少。本文在数控加工中心进行切削实验,应用多传感器融合技术,采集与刀具磨损相关的传感器信号,并对信号进行分析处理,进行特征融合,构建监测模型对刀具磨损量进行监测。主要研究内容如下:通过采用硬质合金盘铣刀铣削QT-700工件材料,获得了完整的刀具磨损过程。根据刀具磨损曲线将磨损过程分为初期磨损、稳定磨损和严重磨损。实验过程中获得了刀具各个磨损量所对应的传感器信号,包括切削力、振动和声发射（AE）信号。分析了各信号随着刀具磨损量增加的变化情况,结果表明采集到的信号与刀具磨损量之间有较好的对应关系。对每种信号进行了时域、频域和时频域的特征提取,7种信号共提取175个特征量,分析了各信号特征随着刀具磨损的变化情况,结果表明部分信号特征与刀具磨损量之间有较好的映射关系。通过计算每个特征与刀具磨损量的相关系数绝对值大小来去除与刀具磨损量相关性低的特征,最终选取19个特征值组成融合特征向量。构建了BP神经网络监测模型进行刀具磨损量监测,模型输入项为提取的19个特征量,输出结果为刀具磨损量。由于BP神经网络存在网络结构难确定的问题,应用万有引力算法（GSA）优化网络的初始权值和阈值,建立GSA-BP监测模型。训练两种模型,对两种监测模型进行监测精度测试。计算了两个监测模型的预测值和实际测量值之间的相对误差绝对值。20组测试数据结果中BP神经网络监测模型的平均相对误差为4.87%,GSA-BP监测模型的平均相对误差降至2.73%,与BP神经网络监测模型的监测精度相比较有较大的提升。为了验证GSA-BP监测模型的通用性,重新选择一种刀具和工件材料,将训练样本数缩减,8组测试数据的监测结果平均相对误差为3.28%,保持了较高的测试精度。为了更贴近实际加工需求,构建变参数刀具磨损量监测模型。采集不同切削参数下的信号数据和刀具磨损量,改变网络结构,重新设计GSA-BP监测模型,结果表明设计的监测模型具备变参数刀具磨损量监测的能力,测试精度较高。
尹硕[4]（2021）在《变矩器生产线刀具智能管理系统与刀具状态监测技术的研究》文中指出以人工智能赋能生产加工是制造业未来发展趋势与必然要求,是加速工业信息化与推动制造业转型升级的重要途径,同时高度契合制造强国战略“中国制造2025”发展新要求。对生产过程中数控机床等基础制造装备的有效监控是提升制造业技术的重要手段。目前国内大多数企业生产模式以功能模块相对独立的离散式生产线加工为主,各生产模块间信息融合程度不高,企业生产效率相对较低。由于信息传递、融合方式落后导致车间生产潜能难以实现最大化,造成企业生产资源的浪费。运用人工智能技术能有效加快装备制造业由离散制造领模式向智能化、信息化生产模式改进升级,然而车间产线设备传感物联、生产数据采集存储与建模、生产过程大数据分析与挖掘等瓶颈技术问题亟待解决。根据上述分析技术瓶颈问题,本文以汽车变矩器制造车间离散式生产线为研究对象,对变矩器全周期生产过程进行研究,根据分布式集成的思想,并通过物联网信息融合和人工智能技术搭建变矩器生产过程刀具智能管理系统,并对刀具管理系统进行重点设计研发,同时对刀具状态管理与监测技术进行重点研究,提出以刀具磨损量作为刀具状态判断标准,同时建立了刀具磨损车削力模型和刀具状态智能监测模型,进而对切削力刀具状态监测技术进行研究。本文重点研究内容如下所述:（1）以汽车变矩器离散式生产线为研究对象,分析了企业离散式生产车间管理现状,得出了现阶段企业生产效率低下的原因,并提出了适应未来工厂生产过程刀具管理新需求,同时设计研发汽车变矩器生产线刀具智能管理系统。（2）分析了汽车变矩器管理系统中刀具管理的需求,根据刀具几何参数和刀具库存等信息建立了刀具动、静态信息模型,并以此为基础结合刀具编码、刀具清单、刀具装配和刀具组件技术设计研发了刀具管理系统,对变矩器生产车间刀具实现管理,同时提出以刀具磨损量作为刀具状态管理评价标准。（3）研究了加工刀具磨损机理,得出了刀具磨损形式在不同因素下磨损变化规律,通过金属切削原理及刀具/工件弹塑性接触机理建立了考虑刀具后刀面磨损因素的车削力模型,得到了刀具磨损量与切削力的映射关系。（4）建立了刀具磨损车削力数值仿真模型,得到不同切削参数对车削力的影响规律。通过不同磨损等级刀具进行车削实验,计算实验车削力与数值仿真结果的误差,证明了刀具磨损车削力数值仿真模型的准确性。通过工件表面成型质量分析,得到了刀具后刀面磨损对车削过程及表面成型质量的影响规律。（5）实验探究了不同机器学习算法刀具状态监测模型的性能优劣,提出了cnn-xgboost刀具状态监测新方法,通过混淆矩阵、均方根误差、平均绝对误差作为评价指标,对新算法在刀具磨损状态监测和刀具剩余寿命预测中测试性能进行评价。
党英[5]（2021）在《离散车间刀具磨损状态智能监测与剩余寿命预测研究》文中进行了进一步梳理随着现代化工业技术的发展,制造业生产模式从大批量少品种逐渐转向小批量多类型。目前在生产制造过程中仍以减材制造为主,刀具作为生产过程中关键部件,其直接影响零件质量、生产进程和生产成本。为了提高生产质量、保护设备和人身安全,对加工中的刀具进行状态监测具有重要价值。本文以铣刀为研究对象,提出了基于深度学习的方法实现铣刀磨损状态智能监测和剩余寿命预测,并通过实验验证上述方法的有效性。主要研究内容如下:（1）介绍了刀具磨损状态监测和剩余寿命预测的方法及研究现状及相关技术。在分析刀具磨损状态监测和剩余寿命预测的需求后,概述刀具磨损状态监测和剩余寿命预测的发展趋势及文章整体框架;分析刀具的磨损机理,确定将扭矩和振动信号作为监测信号;搭建铣刀加工状态监测试验平台,记录从新刀到磨钝过程的相关数据,为后续研究提供数据基础。（2）利用小波阈值降噪对采集的含有无效或干扰信号的监测信号降噪;为保持监测信号的同步性,对扭矩信号进行升采样处理,同时利用切片处理扩充样本数量;此外针对样本不均衡造成分类准确率较低的问题,使用SMOTE过采样方法平衡不同磨损阶段的样本数量,再提取相关时域、频域以及时频域特征;最后,使用主成分分析方法对刀具磨损状态监测和剩余寿命预测原始特征降维,去除与刀具磨损相关性较低的特征。（3）研究了铣刀磨损状态智能监测技术,建立P-1DCNN-ELM模型。针对传统的机器学习依靠人工进行特征提取的弊端,提出一维卷积神经网络自动提取特征的方法;由于传统的神经网络模型设置神经元数目方法造成训练参数较多,提出一种倒金字塔设计方法,使网络训练参数减少59.03%;针对Softmax分类器对特征分类不足以及识别效率慢的问题,采用极限学习机代替Softmax分类器,实现铣刀磨损状态智能监测。（4）研究了铣刀剩余寿命预测技术,建立1DCNN-Bi GRUs-CP回归模型。针对在有限样本下提高预测精度问题,提出基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的预测方法,为了提高模型收敛速度,改进了双向门控循环单元后的全连接层;结合评分函数能够对误差进行不同程度惩罚的优点,在均方误差函数基础上引入评分函数,构造了基于MSE-Score的调和平均损失函数HM-MSE-Score,实现铣刀剩余寿命预测。
令狐克进[6]（2021）在《多特征融合的车削刀具磨损状态监测技术研究》文中研究表明刀具磨损状态监测技术是先进制造技术中的重要组成部分。刀具磨损的实时监测对于提高产品质量,降低制造成本和提高生产效率具有重要作用。然而,该技术发展至今,仍然不能够真正应用于实际加工中,也未能很好地解决变工况加工条件下精确识别刀具磨损状态的问题。为此,本文通过对车削刀具磨损状态监测技术的研究,建立了基于多特征融合和多数投票法的车削刀具磨损状态识别模型。主要研究内容及结果如下:首先,对刀具磨损状态监测的研究背景及意义做了概述,根据刀具磨损阶段的不同,选择刀具后刀面磨损量VB值作为刀具磨损的监测指标。通过分析和比较各种监测方法及监测信号的优劣,选择振动和声发射信号作为研究的监测信号;根据机床的性能参数,设计试验方案,进行全因素试验。采用LABVIEW 2018a软件搭建的数据采集系统对车削试验中产生的振动和声发射信号进行采集。对采集到的信号分别在时域、频域和时频域进行信号分析,得出与刀具磨损状态相关性较强的特征向量作为原始特征。然后采用Relief-F算法对原始特征进行二次特征筛选,得到振动信号和声发射信号中与刀具磨损状态最相关的最终特征参量。然后,又采用PCA（Principal Component Analysis）方法对原始特征进行降维,得到了与用Relief-F算法筛选后相同维数的主元数据特征,从而得出两种情况下分别对应的特征向量作为各自的最终特征样本。最后,将用Relief-F与PCA算法所得的最终特征样本的2/3作为训练集分别输入建立的GA-BP神经网络模型、ELM模型、SVM模型进行训练,并分别输入最终特征样本的1/3作为测试集分别测试上述三个子模型。前者三个子模型的正确识别率分别为88.889%、92.592%、96.256%,后者三个子模型的正确识别率分别为81.48%、77.7778%、77.7778%。之后又采用多数投票法分别对Relief-F与PCA算法情况下的三个子模型的输出结果进行整合,结果显示,所建立的基于多特征融合和多数投票法下的车削刀具磨损状态识别模型在Relief-F和PCA情况下的正确识别率分别为96.296%和85.185%。这表明,经多特征融合后所得模型的性能均优于单个子模型,而且,采用基于Relief-F算法所建立的多特征融合和多数投票法的刀具磨损状态识别模型也明显优于用PCA算法降维后所建立的模型。因此,基于Relief-F算法所建立的多特征融合和多数投票法的识别模型对刀具磨损状态具有很好的识别与监测效果。
黄称意[7]（2021）在《基于高斯过程回归的多信息融合及其在刀具状态监测中的应用》文中进行了进一步梳理高速切削加工过程复杂多变,刀具作为金属切削的直接执行部件,刀具状态的准确监控对于保证产品加工质量、提高经济效益、保障系统安全等起到了越来越重要的作用。建立准确、可靠的刀具状态监测系统能为各相关行业和前沿领域创造巨大的价值。围绕此目的,本文结合高斯过程在加工过程建模与刀具磨损预测性能方面的优势,根据改进的特征选择方法,提出了基于高斯过程回归的智能化刀具在线监测模型与实现方法。（1）为了克服现有常规的过滤式特征选择方法在特征数量、过滤阈值、信息冗余度等方面的不足,提出了一种基于改进的Fisher Score结合遗传算法的两步式特征选择算法。根据高速切削加工实验收集的多源异构的传感器信号,通过信号分析方法提取出大量有代表性的特征。该方法通过改进的判别性得分对种群以概率的形式进行初始化,适应值函数则可以根据实际问题设置,通过种群的不断进化,自动获得综合性能较佳的特征子集。（2）针对当前常见的离线数据建模方法是按比列划分数据集的插值型预测、需要大量标注的训练样本等不足,提出了一种基于刀具磨损物理过程的高斯过程回归模型方法,通过少量样本初始化训练并不断添加新样本更新模型参数的方式,实现了贯穿几乎整个刀具寿命过程的刀具磨损预测,其中物理模型和传感器数据之间实现了信息的互补,相比各种常用的方法在预测精度上有了极大的提升。（3）为了进一步克服常用纯数据方法是插值型预测、未考虑刀具磨损过程等不足,根据刀具磨损是一个渐变的过程、当前磨损状态总是建立在历史磨损状态的基础上的物理机理,提出了一种具有反馈结构的高斯过程回归模型方法,能够更加准确、平滑的对刀具磨损进行预测,对于向前预测时出现的累积误差等问题,提出了模型更新、“遗忘”因子、组合核函数和偏差校正等解决措施,明显降低了预测误差。
孙启梦[8]（2021）在《大型弱刚性零件加工工艺优化及数控加工过程监测方法研究》文中研究表明铝合金具有良好的耐腐蚀性、优异的疲劳强度以及较高的比强度与比刚度,被广泛应用于轻量化的航空航天设备中。航空航天零件的特点是大型、壁薄,加工过程中易产生变形或变形不可控现象。如典型的大型回转体薄壁零件下端框,零件成形加工时要求高质量与性能。该零件壁厚较薄、刚度低、尺寸较大等特点造成加工工艺性差,难以保证加工精度和质量。当前生产中为达到质量要求,依靠经验采取减小切削用量的方式进行加工,大大降低了加工效率。同时工艺参数组合变化对加工的影响尚无完整的相关研究与结论,行业内亟需对其进行工艺基础实验与分析,提升其加工质量与效率。此外这类零件加工周期较长,加工中的不确定因素,如机床运行异常等会影响加工质量。因此需对其加工过程进行监测分析,保证加工过程的正常进行。本课题根据国家04专项课题（2018ZX04011001）的需求,以典型的航天薄壁结构件下端框的铣削加工工艺优化与加工过程监测为研究对象,开展了基础工艺问题的有限元仿真分析,以控制加工变形与提升材料去除率为目标的多目标工艺参数优化、铣削加工过程信号特征提取与分析、基于机床内部信号的加工过程监测方法等相关研究。本课题完成的主要研究内容如下:（1）构建了基于ABAQUS的大型弱刚性薄壁试件铣削加工仿真模型。依据研究对象的结构特点,确定了仿真分析中的模型尺寸、仿真模型建立方法与工艺参数组合。依据建立的有限元模型进行铣削加工仿真,研究了铣削工艺参数及其组合条件对控制薄壁件变形的影响。相关研究结果表明,采用高的切削速度和低的径向切深可以有效地减少薄壁件的加工变形。（2）优化了薄壁件铣削加工方法与加工工艺参数。基于显示动力学仿真模型,开展了薄壁件内外表面独立铣削和交替铣削方式的仿真分析,并以加工后的薄壁件变形情况作为评价加工方法优劣性的指标。在保证一定材料去除率的前提下,以主轴转速、径向与轴向切深,以及每齿进给量等工艺参数作为决策变量与约束条件,基于非支配排序多目标遗传算法获得了铣削加工过程中的工艺参数优化组合。相关研究结果表明,采用薄壁件内外表面交替切削方式可以获得较小的加工变形,实现建工质量的提升。（3）实现了一种基于机床内部信号的针对影响加工变形的主要因素铣削力的间接测量方法。采用快速傅里叶变换、小波包分解等方法对铣削加工中的内外部信号进行预处理,提取处理后信号在不同频带范围内的时频域特征值。通过分析计算,确定铣削力与机床内部信号之间的关联关系,将关联性高的特征作为铣削加工中的监测变量。最后通过神经网络训练,建立了基于机床内部信号的铣削力预测模型,以此实现铣削力的间接预测分析,本课题研究实现了大型弱刚性薄壁件的加工工艺优化与加工状态监测,对于提升航天航空结构件的加工质量与效率,以及我国航天工业的发展具有重要意义。
窦建明[9]（2020）在《立铣刀磨损状态与磨损量在线监测及预测方法研究》文中研究说明智能机床作为典型的智能制造装备,自主决策制造过程的各环节执行流程,能够监控、诊断和修复生产过程中出现的各类偏差,为加工生产提供最优化的解决方案;能够计算并预报切削刀具、主轴、轴承和导轨的剩余寿命,提供剩余使用时间、更换时间以及当前状态。因此智能机床加工状态自感知、自学习、自适应和自优化是亟需攻克的关键技术之一,刀具磨损在线监测技术是其中的重要组成部分。在线监测刀具的磨损状态与磨损量,为智能机床切削刀具的及时更换、半径补偿、路径优化、失效预警提供决策依据,在线监测基础上的预测,拓展了制定及时有效、合理准确执行策略的时间尺度,具有重要的工程应用价值与理论研究意义。铣削作为用途最广泛的切削加工方式之一,具有加工条件多样、切削参数多变、切削过程不连续、铣刀磨损机理复杂且随机性强等特点,致使准确而适应性强的刀具磨损在线监测及预测理论支撑难以形成。为解决现有的高档数控机床刀具磨损监测技术存在准确性和适应性相互制约的难题,本论文以具有复杂形貌的整体式三刃立铣刀为研究对象,以铣刀磨损状态的准确判定和监测/预测方法的适应性为研究目标,从立铣刀磨损状态判定及其测量、磨损状态在线监测、磨损量在线估计、磨损状态与磨损量在线预测四个方面展开研究,主要工作和成果如下:（1）分析了切削过程中整体式三刃立铣刀的磨损形态,提出了采用后刀面磨损宽度与前刀面缺损面积结合的铣刀磨损状态综合判定方法;针对铣刀磨损图像获取不易的问题,研制了后刀面磨损快速测量装置和前刀面图像快速获取定位支撑;通过图像预处理、图像配准、图像差分等方法,提出了前刀面刃口缺损面积快速计算方法,解决了铣刀磨损图像获取及磨损量计算的难题;通过对比铣刀前刀面缺损面积与后刀面磨损宽度两个指标在判定铣刀磨损状态时的表现,结合其对工件已切削表面完整性的影响分析,检验判定方法的合理性和有效性,弥补了用单一方法判定刀具磨损状态带来监测准确性降低的缺陷。（2）从数据驱动的刀具磨损状态在线监测角度,建立了基于“单层稀疏自编码器+分类器”（SSAE网络模型）的自适应提取切削力与切削振动融合信号特征的刀具磨损状态在线分类识别模型,克服了提取切削信号特征对专家经验的依赖;针对SSAE网络模型必须刀具磨损经验数据监督训练过程的不足,提出了基于稀疏自编码器（SAE）的无监督刀具磨损状态在线监测方法,该方法通过自适应提取切削过程中力与振动融合信号的特征,重构输入信号形成误差序列,通过挖掘重构误差序列与刀具磨损的内在联系,厘定了判别刀具磨损状态的阈值和准则,设计了相应的在线监测策略,实现了铣刀初始磨损、稳定磨损、严重磨损和失效四种状态的在线监测,达到了减少高档数控机床刀具磨损状态在线监测过程的限定条件和人工干预的目的;在两种不同的铣削环境下进行了多次铣削试验,验证了该方法的有效性。（3）从数据与物理模型融合驱动的刀具磨损量在线监测角度,建立了立铣刀磨损下的切削力模型,依据切削过程刀具磨损对力模型参数的影响分析,将与磨损相关参数整合为5个力模型系数,简化切削力模型;以切削过程采集的力信号为桥梁,将力模型系数从铣削力模型中分离出来,通过力模型系数与铣刀前刀面、后刀面磨损趋势之间的相关性分析,建立后刀面磨损量估计模型,从而避免大量的力模型参数标定实验与求解运算;在此基础上,提出了一种无监督在线刀具磨损估计方法,该方法能较好地适应新切削环境,在估计后刀面磨损值之前,只需进行三次钝刀小距离切削实验,即可对估计模型参数进行校正,提高了数控机床刀具磨损量在线监测模型/方法的适应性;开展了两种刀具类型下的不同切削工况试验,验证了所提方法的实用性。（4）在无监督的磨损状态与磨损量在线监测的基础上,运用时间序列分析方法揭示监测时间序列的特征、规律和平稳性,探究适宜的预测模型识别、定阶、参数估计及适应性检验方法,并提出了基于求和自回归移动平均模型（ARIMA）的刀具磨损状态、磨损量循环迭代在线预测方法,不断更新历史值和当前值组成的训练集,以一定步长预测未来的铣刀磨损状态和磨损量,拓展了智能机床制定及时有效、合理准确执行策略的时间尺度;开展了多次不同刀具类型、切削参数下的试验,验证了预测方法的合理性和可行性。
周长安[10]（2020）在《铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究》文中进行了进一步梳理基于理论和技术创新的智能制造信息化装备是新一代信息技术产业的优先发展方向。在切削加工领域,制造过程中刀具的磨损状态识别与更换依然依赖人工经验,缺乏科学、有效的理论、技术与装备支撑,严重制约了生产效率和产品质量的提升。基于传感器技术的刀具磨损状态在线监测技术可以有效地判断刀具的磨破损状态,充分发挥刀具的加工潜能,已逐渐得到了制造业的广泛重视并获得应用,被认为是实现自动化制造、无人化生产的重要支撑技术。本文以建立一套具备“感知-分析-决策”能力的集成化切削过程监测系统为目标,围绕切削过程智能感知装备与信号时频分析理论所涉及的科学问题,进行相关理论、方法与技术研究。针对传统的切削过程有线式振动信号采集系统信号衰减、安装不便、移植性差等问题,开发了面向铣削加工过程在线监测的旋转式测振刀柄系统,集成工业级三轴加速度传感器,开发信号采集与无线通讯模块、前置处理模块,实现铣削加工中三向振动信号的实时测量;借助于单点激励的锤击法模态实验和有限元模态分析技术,评估测振刀柄本体的动态特性;并开展铣削加工振动信号对比实验,测试了旋转式测振刀柄系统振动信号的采集性能。测试结果表明所开发的旋转式测振刀柄系统能够满足应用需求。针对切削过程各类传感器信号波形变化与刀具磨损状态间的密切关系,建立基于小波变换的奇异性分析理论,形成基于小波变换系数模极大值评估的信号降噪算法,实现对传感器信号波形细微变化的定量表征;通过建立考虑刀具磨损的三维切削力建模,明确最适合切削力信号奇异性评估的小波基函数;创建基于模极大值降噪评估的小波基选择方法,为切削振动、声音等信号中未知的奇异性种类提供了定性依据。基于研制的旋转式测振刀柄系统,搭建包含切削力、振动、声音等三种传感器的铣削加工实验平台,设计并开展整体立铣刀全寿命切削磨损实验;基于已建立的小波变换信号奇异性分析算法完成各类传感器信号的李氏指数定量计算,通过的关联机制;基于互信息特征选择算法对各类传感器信号的李氏指数统计特征完成特征样本集的筛选;基于支持向量机算法分别建立了切削力、振动和声音信号的刀具状态识别模型;为刀具磨损状态监测系统的建立奠定了坚实的数据基础。最后,基于旋转式测振刀柄系统搭建铣削刀具磨损状态在线监测系统的总体框架;测试和验证旋转式测振刀柄系统在多种加工条件和不同刀具磨损状态下的信号采集能力;利用振动信号HE指数统计特征值对刀具磨损状态转变的敏感性,优化振动信号刀具磨损状态监测模型;开发铣削过程在线监测上位机软件系统,并开展铣削过程刀具全寿命周期模拟实验,测试和验证所开发铣削刀具磨损状态在线监测系统的功能和刀具状态识别准确率。
二、刀具状态监测与加工过程的适应性控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、刀具状态监测与加工过程的适应性控制（论文提纲范文）
（1）航空难加工材料切削刀具磨损与剩余寿命预测研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 刀具磨损及其对表面完整性的影响 |
| 1.1 钛合金和镍基合金加工中的刀具磨损机理 |
| 1.2 刀具磨损过程及刀具失效标准 |
| 1.3 刀具磨损对航空零部件表面完整性的影响 |
| 2 刀具剩余寿命预测方法 |
| 2.1 刀具剩余寿命预测的定义与分类 |
| 2.2 刀具磨损状态监测 |
| 2.2.1 信号处理和特征提取 |
| 2.2.2 特征选择和识别模型 |
| 2.3 基于物理模型的预测方法 |
| 2.4 数据驱动的预测方法 |
| 2.4.1 基于数据统计和随机模型的预测方法 |
| 2.4.1.1 数据统计方法 |
| 2.4.1.2 随机模型方法 |
| 2.4.2 基于机器学习的预测方法 |
| 2.5 混合预测方法 |
| 3 分析与讨论 |
| 4 结论及展望 |
| (1)传感器的合理选择和原始信号的处理。 |
| (2)工况连续变化下刀具剩余寿命的预测。 |
| (3)在少数据或无数据的条件下建立刀具剩余寿命预测模型。 |
| (4)预测模型的迅速在线更新。 |
| (5)统一的评价标准和人性化设计。 |
（2）智能刀具研究综述（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 智能刀具介绍 |
| 2 智能刀具切削状态监测技术 |
| 2.1 切削力自感知刀具 |
| (1)应变式切削力测量刀具。 |
| (2)压电式切削力测量刀具。 |
| (3)电容式切削力测量刀具。 |
| (4)声表面波式切削力测量刀具。 |
| 2.2 切削温度自感知刀具 |
| 2.3 切削振动自感知刀具 |
| 3 面向切削过程的智能刀具控制技术 |
| 3.1 切削过程中切削力控制研究 |
| 3.2 切削过程中温度控制研究 |
| 3.3 切削过程中振动控制研究 |
| 4 智能刀具关键技术 |
| 4.1 切削状态监测技术 |
| (1)传感器技术。 |
| (2)精巧的刀具状态监测结构。 |
| (3)信号采集及特征提取。 |
| (4)多状态监测。 |
| 4.2 刀具切削性能调控技术 |
| (1)刀具性能调控系统。 |
| (2)调控算法。 |
| 4.3 结合互联网与大数据的智能学习算法 |
| 5 结论与展望 |
（3）基于多传感器融合的刀具磨损监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 刀具磨损概况 |
| 1.2.1 刀具磨损类型 |
| 1.2.2 刀具磨损过程 |
| 1.3 刀具磨损监测国内外研究现状 |
| 1.3.1 监测方法 |
| 1.3.2 信号特征提取 |
| 1.3.3 监测模型 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 切削实验及信号数据采集 |
| 2.1 实验条件 |
| 2.1.1 铣削实验设备 |
| 2.1.2 刀具与工件材料 |
| 2.1.3 传感器选择安装 |
| 2.2 刀具磨损实验 |
| 2.2.1 最优切削参数确定 |
| 2.2.2 刀具磨损形貌及过程 |
| 2.3 刀具磨损信号 |
| 2.3.1 切削力信号 |
| 2.3.2 振动信号 |
| 2.3.3 AE信号 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 信号特征的提取与优化选择 |
| 3.1 信号特征提取 |
| 3.1.1 时域特征 |
| 3.1.2 频域特征 |
| 3.1.3 时频域分析 |
| 3.2 特征优化处理 |
| 3.2.1 信号特征分析 |
| 3.2.2 相关性分析及特征优化 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 刀具磨损量监测模型的建立与测试 |
| 4.1 BP神经网络监测模型 |
| 4.1.1 BP神经网络 |
| 4.1.2 BP神经网络监测模型的建立 |
| 4.1.3 BP神经网络监测模型测试结果 |
| 4.2 基于GSA-BP模型的刀具磨损监测 |
| 4.2.1 万有引力算法(GSA) |
| 4.2.2 GSA-BP监测模型 |
| 4.3 GSA-BP监测模型与BP神经网络监测模型测试精度对比 |
| 4.4 GSA-BP模型应用性测试 |
| 4.5 变切削参数刀具磨损监测 |
| 4.5.1 变参数实验 |
| 4.5.2 变参数磨损量监测模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、获得奖励 |
| 三、参与的科研项目 |
（4）变矩器生产线刀具智能管理系统与刀具状态监测技术的研究（论文提纲范文）
| 注释表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 生产线智能制造系统 |
| 1.2.1 智能制造 |
| 1.2.2 智能制造发展历程 |
| 1.2.3 智能管理系统 |
| 1.3 刀具管理技术研究现状 |
| 1.3.1 刀具管理系统研究现状 |
| 1.3.2 刀具状态监测技术研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 课题研究内容及总体框架 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 论文总体框架 |
| 第2章 变矩器生产线刀具智能管理系统设计与研发 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变矩器产线管理系统设计与研发 |
| 2.2.1 离散式变矩器生产车间管理现状分析 |
| 2.2.2 变矩器生产车间管理系统设计 |
| 2.2.3 变矩器生产线管理系统开发工具与运行环境 |
| 2.2.4 变矩器生产线管理系统基础功能实现 |
| 2.3 刀具智能管理系统性能需求分析 |
| 2.3.1 变矩器生产车间刀具管理现状 |
| 2.3.2 生产车间智能化刀具管理系统需求分析 |
| 2.4 刀具智能管理系统整体设计与实现 |
| 2.4.1 变矩器生产线刀具信息模型 |
| 2.4.2 刀具智能管理系统功能模块设计与研发 |
| 2.4.3 系统刀具状态及寿命管理讨论与探究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 刀具磨损车削力理论建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 刀具磨损机理 |
| 3.2.1 刀具失效原因及形式 |
| 3.2.2 刀具磨损规律 |
| 3.3 刀具磨损车削力模型 |
| 3.3.1 无磨损刀具车削力模型 |
| 3.3.2 磨损刀具车削力模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于刀具磨损的车削力模型数值仿真及验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 不同切削参数车削力模型数值仿真 |
| 4.2.1 无磨损刀具车削力模型控制方程 |
| 4.2.2 刀具磨损车削力模型参数确定 |
| 4.3 刀具磨损车削力模型实验验证 |
| 4.3.1 实验材料与设备 |
| 4.3.2 实验方案 |
| 4.4 刀具磨损车削力仿真验证 |
| 4.4.1 无磨损刀具车削力仿真验证 |
| 4.4.2 刀具磨损车削力仿真验证 |
| 4.4.3 刀具磨损力模型实验验证结果讨论 |
| 4.5 刀具后刀面磨损对车削加工过程影响 |
| 4.5.1 刀具磨损对切削力及摩擦系数影响 |
| 4.5.2 刀具后刀面磨损对加工表面质量影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 刀具状态智能监测方法的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 支持向量机刀具磨损状态监测方法 |
| 5.2.1 支持向量机融合原理 |
| 5.2.2 支持向量机分类问题 |
| 5.2.3 支持向量机监测模型与性能分析 |
| 5.3 卷积神经网络刀具磨损监测方法 |
| 5.3.1 卷积神经网络 |
| 5.3.2 切向力cnn刀具状态监测模型 |
| 5.3.3 三向力融合cnn刀具状态监测模型 |
| 5.3.4 卷积神经网络模型性能分析 |
| 5.4 基于cnn-xgboost刀具磨损状态监测方法 |
| 5.4.1 极限梯度学习 |
| 5.4.2 cnn-xgboost刀具磨损状态监测模型原理与性能分析 |
| 5.4.3 不同刀具磨损状态监测方法对比 |
| 5.5 刀具剩余寿命预测方法的研究 |
| 5.5.1 刀具剩余寿命定义 |
| 5.5.2 刀具剩余寿命预测方法研究 |
| 5.5.3 不同刀具剩余寿命预测方法性能对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（5）离散车间刀具磨损状态智能监测与剩余寿命预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 刀具磨损状态监测国内外研究现状 |
| 1.2.1 传感器技术研究现状 |
| 1.2.2 特征提取与选择研究现状 |
| 1.2.3 刀具磨损状态监测方法研究现状 |
| 1.3 刀具剩余寿命预测国内外研究现状 |
| 1.4 刀具状态监测未来发展趋势 |
| 1.5 课题来源及研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 刀具磨损机理与试验设计 |
| 2.1 刀具磨损概述 |
| 2.1.1 刀具磨损基本原理 |
| 2.1.2 刀具磨损形式 |
| 2.1.3 刀具磨损过程 |
| 2.1.4 刀具磨钝标准 |
| 2.2 铣削磨损试验设计 |
| 2.2.1 传感器信号选择 |
| 2.2.2 铣削磨损实验系统硬件搭建 |
| 2.2.3 铣削磨损模型验证软件环境搭建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 铣刀监测信号数据处理及特征提取 |
| 3.1 铣刀磨损信号小波降噪 |
| 3.1.1 小波阈值降噪 |
| 3.1.2 扭矩和振动信号降噪 |
| 3.2 数据增强 |
| 3.3 铣刀磨损信号特征提取 |
| 3.3.1 时域特征提取 |
| 3.3.2 频域特征提取 |
| 3.3.3 时频域特征提取 |
| 3.4 监测信号特征向量及特征筛选 |
| 3.4.1 特征向量 |
| 3.4.2 基于主成分分析方法特征筛选 |
| 3.4.3 特征选择结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于P-1DCNN-ELM的铣刀磨损状态智能监测方法研究 |
| 4.1 相关理论基础 |
| 4.1.1 卷积神经网络 |
| 4.1.2 极限学习机 |
| 4.2 基于支持向量机的铣刀磨损状态监测 |
| 4.3 基于P-1DCNN-ELM的铣刀磨损状态监测 |
| 4.3.1 数据预处理 |
| 4.3.2 分类模型评价指标 |
| 4.3.3 P-1DCNN-ELM模型的监测方案 |
| 4.3.4 P-1DCNN-ELM模型结构 |
| 4.3.5 模型参数调优 |
| 4.4 评估结果与对比分析 |
| 4.4.1 P-1DCNN-ELM与机器学习模型对比 |
| 4.4.2 P-1DCNN-ELM与深度学习模型对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于1DCNN-Bi GRUs-CP的铣刀剩余寿命预测方法研究 |
| 5.1 相关理论基础 |
| 5.1.1 循环神经网络 |
| 5.1.2 门控循环单元神经网络 |
| 5.2 基于SVR的铣刀剩余寿命预测方法 |
| 5.3 基于1DCNN-Bi GRUs-CP的铣刀剩余寿命预测方法 |
| 5.3.1 数据预处理与模型评价指标 |
| 5.3.2 1DCNN-Bi GRUs-CP的铣刀剩余寿命预测方案与结构 |
| 5.3.3 HM-MSE-Score损失函数 |
| 5.3.4 模型参数调优 |
| 5.3.5 1DCNN-Bi GRUs-CP模型训练 |
| 5.4 评估结果与对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表论文 |
（6）多特征融合的车削刀具磨损状态监测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 刀具磨损状态监测的关键技术及国内外研究现状 |
| 1.2.1 刀具磨损状态监测方法 |
| 1.2.2 刀具磨损状态监测信号 |
| 1.2.3 信号处理与特征提取 |
| 1.2.4 模式识别技术 |
| 1.3 刀具磨损状态监测技术存在的问题 |
| 1.4 本课题主要研究内容 |
| 第二章 车削试验 |
| 2.1 监测指标及监测信号的选取 |
| 2.1.1 刀具磨损过程及监测指标的确定 |
| 2.1.2 监测信号的确定 |
| 2.2 试验设计及车削试验 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 信号分析与特征参量提取 |
| 3.1 时域分析 |
| 3.2 频域分析 |
| 3.3 时频分析 |
| 3.4 振动信号分析 |
| 3.4.1 振动信号的时域分析 |
| 3.4.2 振动信号的频域分析 |
| 3.4.3 振动信号的时频分析 |
| 3.5 声发射信号分析 |
| 3.5.1 声发射信号的时域分析 |
| 3.5.2 声发射信号的频域分析 |
| 3.5.3 声发射信号的时频分析 |
| 3.6 特征选择及降维 |
| 3.6.1 基于Relief-F算法的特征降维 |
| 3.6.2 基于主成分分析的特征降维 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于多特征融合的刀具磨损状态识别 |
| 4.1 刀具磨损状态识别模式概述 |
| 4.2 基于GA-BP神经网络的刀具磨损状态识别 |
| 4.2.1 遗传算法 |
| 4.2.2 BP神经网络算法 |
| 4.2.3 基于GA-BP神经网络的刀具磨损状态识别模型的建立 |
| 4.2.4 基于GA-BP神经网络的刀具磨损状态识别模型的训练仿真及结果分析 |
| 4.3 基于ELM的刀具磨损状态识别 |
| 4.3.1 ELM算法 |
| 4.3.2 基于ELM的刀具磨损状态识别模型的建立 |
| 4.3.3 基于ELM的刀具磨损状态识别模型的训练仿真及结果分析 |
| 4.4 基于SVM的刀具磨损状态识别 |
| 4.4.1 SVM算法 |
| 4.4.2 基于SVM的刀具磨损状态识别模型的建立及相关参数选取 |
| 4.4.3 基于SVM的刀具磨损状态识别模型的训练仿真及结果分析 |
| 4.5 基于多特征融合的刀具磨损状态识别 |
| 4.5.1 结果整合方法介绍 |
| 4.5.2 基于多特征融合和多数投票法的刀具磨损状态识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 硕士期间所获科研成果 |
（7）基于高斯过程回归的多信息融合及其在刀具状态监测中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 刀具磨损状态监测研究现状 |
| 1.2.1 直接法 |
| 1.2.2 纯数据的方法 |
| 1.2.3 数据模型结合的方法 |
| 1.3 课题的研究内容 |
| 1.4 本文的主要内容与组织结构 |
| 第2章 高速铣削加工刀具磨损状态监测系统 |
| 2.1 刀具磨损机理与状态划分 |
| 2.1.1 刀具磨损机理 |
| 2.1.2 刀具磨损的形态 |
| 2.1.3 刀具磨损的过程 |
| 2.2 刀具磨损状态监测系统 |
| 2.3 高速铣削加工实验平台搭建 |
| 2.3.1 高速铣削加工实验装置 |
| 2.3.2 多传感器数据采集 |
| 2.3.3 刀具磨损测量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 特征提取与特征选择 |
| 3.1 特征提取 |
| 3.1.1 时域分析 |
| 3.1.2 频域分析 |
| 3.1.3 小波域分析 |
| 3.2 特征选择方法概述 |
| 3.2.1 特征选择方法概述 |
| 3.2.2 特征选择方法的分类 |
| 3.3 改进的FS结合GA两步特征选择方法 |
| 3.3.1 FS特征选择方法的基本原理 |
| 3.3.2 改进的FDR |
| 3.3.3 两步特征选择方法 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 数据处理 |
| 3.4.2 实验结果与分析 |
| 3.4.3 实验结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于物理过程的高斯过程回归模型及其刀具磨损预测 |
| 4.1 基于物理过程的高斯过程回归的基本原理 |
| 4.1.1 高斯过程回归的理论基础 |
| 4.1.2 模型的超参数估计 |
| 4.1.3 基于物理过程的高斯过程回归的原理 |
| 4.1.4 高斯过程的重要性质 |
| 4.2 刀具磨损的物理模型 |
| 4.2.1 刀具磨损的物理模型概述 |
| 4.2.2 泰勒经验磨损模型 |
| 4.2.3 三阶多项式拟合的经验模型 |
| 4.2.4 具有可调整系数的通用刀具磨损模型 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 刀具磨损预测误差的性能指标 |
| 4.3.2 基于物理过程的高斯过程回归模型的结果与分析 |
| 4.3.3 刀具状态监测的常用机器学习方法的结果对比与分析 |
| 4.3.4 实验结论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于递归高斯过程回归模型的刀具磨损向前预测 |
| 5.1 高斯过程回归及其拓展结构 |
| 5.1.1 高斯过程回归模型结构 |
| 5.1.2 递归高斯过程回归模型结构与原理 |
| 5.1.3 自回归递归高斯过程回归模型结构与原理 |
| 5.2 递归高斯过程回归模型的输入 |
| 5.3 提高递归高斯过程回归模型向前预测精度的措施 |
| 5.3.1 递归结构 |
| 5.3.2 模型更新 |
| 5.3.3 组合核函数 |
| 5.3.4 遗忘因子 |
| 5.3.5 偏差校正 |
| 5.4 实验结果、分析与结论 |
| 5.4.1 实验结果与分析 |
| 5.4.2 实验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（8）大型弱刚性零件加工工艺优化及数控加工过程监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 金属切削仿真研究现状 |
| 1.2.2 薄壁件工艺参数优化研究现状 |
| 1.2.3 薄壁件多特征加工方法研究现状 |
| 1.2.4 加工过程信号采集与监控研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的问题 |
| 1.4 课题的研究目标及研究主要内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要研究内容与章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于显示动力学的铣削仿真模型建立 |
| 2.1 基于有限元的切削仿真方法及其关键技术 |
| 2.2.1 有限元法基本理论 |
| 2.2.2 工件材料的本构模型 |
| 2.2.3 切屑分离准则与摩擦模型 |
| 2.2.4 网格划分与后处理方法 |
| 2.2 薄壁件加工工艺分析 |
| 2.2.1 下端框加工方案 |
| 2.2.2 影响薄壁件加工变形的主要因素 |
| 2.3 铣削加工仿真模型建立 |
| 2.3.1 工件与刀具材料参数 |
| 2.3.2 仿真几何模型尺寸于网格划分 |
| 2.3.3 加工变形与切削力的提取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 薄壁件铣削仿真与工艺参数优化研究 |
| 3.1 金属切削的理论基础 |
| 3.1.1 金属切削过程中的力与变形 |
| 3.1.2 金属切削过程中的热 |
| 3.2 工艺参数对切削力与变形的影响 |
| 3.2.1 工艺参数及其组合条件的确定 |
| 3.2.2 单项工艺参数对薄壁件变形的影响 |
| 3.2.3 工艺参数组合条件对薄壁件变形的影响 |
| 3.3 薄壁件加工工艺参数的优化分析 |
| 3.3.1 铣削加工多目标优化方法的研究 |
| 3.3.2 基于NSGA-Ⅱ的铣削工艺参数优化模型 |
| 3.3.3 工艺参数优化结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 薄壁件铣削加工方法优化与实验研究 |
| 4.1 薄壁件内外表面铣削方法的加工仿真方法 |
| 4.1.1 铣削加工方法的定义 |
| 4.1.2 加工路径设置方法研究 |
| 4.2 加工方法对加工变形影响的仿真分析 |
| 4.2.1 单侧独立切削与双侧交替切削加工变形仿真 |
| 4.2.2 加工方法对薄壁件变形的影响分析 |
| 4.3 大径厚比弱刚性薄壁件加工实验与结果分析 |
| 4.3.1 加工实验方案设计 |
| 4.3.2 测量方案及加工质量评价方法研究 |
| 4.3.3 薄壁件加工精度的测量与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 铣削加工信号采集及监测方法研究 |
| 5.1 铣削加工信号采集平台搭建与实验方案设计 |
| 5.1.1 内部信号采集与监测系统开发 |
| 5.1.2 外部信号采集与监测平台搭建 |
| 5.1.3 监测平台整体架构与实验方案选择 |
| 5.2 铣削信号处理与特征提取方法 |
| 5.2.1 基于快速傅里叶变换的信号处理方法 |
| 5.2.2 基于小波包分解的铣削信号处理方法 |
| 5.3 铣削信号时频域特征提取与相关性分析 |
| 5.3.1 铣削加工信号特征提取方法 |
| 5.3.2 铣削加工内外部信号特征提取 |
| 5.3.3 机床内外部信号特征的关联性分析 |
| 5.4 基于机床内部信号的铣削力预测模型 |
| 5.4.1 BP神经网络 |
| 5.4.2 基于BP神经网络的铣削力预测模型建立 |
| 5.4.3 铣削力模型预测结果分析与实验验证 |
| 5.4.4 监测系统开发与功能集成 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）立铣刀磨损状态与磨损量在线监测及预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 刀具磨损直接测量方法研究现状 |
| 1.2.2 刀具磨损状态在线监测研究现状 |
| 1.2.3 刀具磨损量在线监测研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第二章 立铣刀磨损状态判定及测量方法研究 |
| 2.1 立铣刀磨损判定方法 |
| 2.1.1 立铣刀失效判定方法 |
| 2.1.2 立铣刀磨损状态判定方法 |
| 2.2 立铣刀磨损图像快速采集与测量方法 |
| 2.2.1 后刀面磨损量在机快速测量装置 |
| 2.2.2 前刀面图像快速采集方法 |
| 2.3 立铣刀前刀面磨损量快速计算方法 |
| 2.3.1 前刀面磨损图像配准 |
| 2.3.2 前刀面磨损图像差分 |
| 2.3.3 前刀面磨损面积计算 |
| 2.4 立铣刀磨损与工件表面完整性的关系 |
| 2.4.1 铣刀磨损对表面粗糙度的影响 |
| 2.4.2 铣刀磨损对表面残余应力的影响 |
| 2.5 立铣刀磨损判定指标的合理性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 立铣刀磨损状态在线监测方法研究 |
| 3.1 基于SSAE网络的铣刀磨损状态分类识别 |
| 3.1.1 稀疏自编码器 |
| 3.1.2 稀疏自编码网络参数标定及训练 |
| 3.1.3 铣刀磨损状态分类识别性能分析 |
| 3.2 基于SAE的铣刀磨损状态在线监测方法 |
| 3.2.1 SAE参数设置 |
| 3.2.2 SAE对切削信号的学习性能 |
| 3.2.3 在线监测策略 |
| 3.2.4 监测方法性能分析 |
| 3.3 立铣刀磨损状态在线识别试验 |
| 3.3.1 试验设计 |
| 3.3.2 单一指标判定在线识别结果 |
| 3.3.3 综合指标判定在线识别结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 立铣刀磨损量在线估计方法研究 |
| 4.1 铣刀磨损切削力建模 |
| 4.1.1 理想的正交切削力模型 |
| 4.1.2 理想的斜角切削力模型 |
| 4.1.3 立铣刀磨损切削力模型 |
| 4.2 切削力模型简化及其系数估计 |
| 4.3 切削力模型系数特性分析 |
| 4.4 立铣刀磨损量在线估计方法 |
| 4.5 立铣刀磨损量在线估计试验及结果分析 |
| 4.5.1 试验设计 |
| 4.5.2 结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 立铣刀磨损在线预测研究 |
| 5.1 典型的时间序列分析模型 |
| 5.1.1 自回归模型 |
| 5.1.2 移动平均模型 |
| 5.1.3 自回归移动平均模型 |
| 5.1.4 求和自回归移动平均模型 |
| 5.2 时间序列预测模型的构建方法 |
| 5.2.1 时间序列平稳性检验 |
| 5.2.2 预测模型识别 |
| 5.2.3 预测模型定阶 |
| 5.2.4 预测模型参数估计 |
| 5.2.5 预测模型适应性检验 |
| 5.2.6 模型预测方法 |
| 5.3 立铣刀磨损在线预测模型构建 |
| 5.3.1 立铣刀磨损状态在线预测模型 |
| 5.3.2 立铣刀磨损量在线预测模型 |
| 5.4 立铣刀磨损在线预测试验及结果分析 |
| 5.4.1 立铣刀磨损状态在线预测 |
| 5.4.2 立铣刀磨损量在线预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录A 残余应力测定实验报告 |
（10）铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号及其单位 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 刀具磨损状态监测关键技术与研究现状 |
| 1.2.1 刀具磨损监测方法研究现状 |
| 1.2.2 基于人工智能算法的监测系统研究现状 |
| 1.3 基于传感器集成技术的智能刀柄系统研究现状 |
| 1.3.1 测力刀柄系统研究现状 |
| 1.3.2 测振、测温刀柄系统研究现状 |
| 1.4 信号处理技术 |
| 1.5 论文的提出、研究内容及总体框架 |
| 1.5.1 论文的提出 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 1.5.3 论文整体框架 |
| 第二章 面向铣削加工的旋转式测振刀柄系统开发与性能测试 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 旋转式测振刀柄总体设计 |
| 2.2.1 旋转式测振刀柄基本构成 |
| 2.2.2 旋转式测振刀柄设计要求 |
| 2.2.3 旋转式测振刀柄总体设计方案 |
| 2.3 振动传感器单元选型 |
| 2.4 振动信号采集与通讯系统设计 |
| 2.5 旋转式测振刀柄系统集成 |
| 2.6 旋转式测振刀柄系统动态特性分析与测试 |
| 2.6.1 旋转式测振刀柄有限元模态分析 |
| 2.6.2 旋转式测振刀柄系统单点激振试验 |
| 2.7 铣削实验振动信号对比分析 |
| 2.7.1 铣削信号对比实验设计 |
| 2.7.2 整个加工过程振动信号分析 |
| 2.8 小结 |
| 第三章 基于小波变换的信号奇异性分析理论与方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换的基本理论与方法 |
| 3.2.1 连续小波变换 |
| 3.2.2 离散小波变换 |
| 3.3 奇异性分析理论与李氏指数评估的 |
| 3.3.1 李氏指数的定义 |
| 3.3.2 小波变换奇异性分析理论 |
| 3.3.3 李氏指数评估算法 |
| 3.4 基于模极大值评估的信号降噪算法 |
| 3.5 面向各类传感器信号奇异性分析的小波基函数选择方法 |
| 3.5.1 信号奇异性的分类 |
| 3.5.2 基于考虑刀具磨损三维切削力数学建模的小波基选取 |
| 3.5.3 基于模极大值降噪评估的小波基选择方法 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 铣削过程传感器信号奇异性特性与刀具磨损状态的关联机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 整体硬质合金立铣刀全寿命磨损实验研究 |
| 4.2.1 间接监测信号采集实验平台搭建 |
| 4.2.2 整体硬质合金立铣刀全寿命磨损实验设计 |
| 4.2.3 全寿命周期刀具磨损统计与状态划分 |
| 4.3 传感器信号奇异性特征与刀具磨损状态的关联机制 |
| 4.3.1 基于小波奇异性分析理论的HE指数计算方法 |
| 4.3.2 HE指数概率密度分布规律与刀具磨损状态的关联机制 |
| 4.3.3 HE指数的统计规律与刀具磨损状态的关系 |
| 4.4 基于特征选择算法的最优特征子集筛选 |
| 4.5 基于支持向量机的刀具磨损状态识别模型 |
| 4.5.1 支持向量机算法的基础理论 |
| 4.5.2 刀具磨损状态监测模型设计 |
| 4.5.3 基于SVM的刀具磨损状态监测模型训练与识别结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 铣削刀具磨损状态在线监测系统构建与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 铣削刀具磨损状态在线监测系统总体框架设计 |
| 5.3 旋转式测振刀柄系统的性能测试与验证 |
| 5.3.1 变加工条件下的铣削信号对比实验设计 |
| 5.3.2 切削过程振动信号统计信息对比分析 |
| 5.4 基于振动信号HE指数统计规律的TWCM模型优化 |
| 5.5 基于旋转式测振刀柄系统的铣削过程监测上位机系统 |
| 5.5.1 铣削过程监测上位机系统总体设计 |
| 5.5.2 铣削过程监测上位机系统功能模块设计 |
| 5.6 铣削刀具磨损状态在线监测系统模拟应用验证 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的学术成果及参加科研项目 |
| 致谢 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
四、刀具状态监测与加工过程的适应性控制（论文参考文献）
- [1]航空难加工材料切削刀具磨损与剩余寿命预测研究进展[J]. 罗欢,张定华,罗明. 中国机械工程, 2021
- [2]智能刀具研究综述[J]. 刘强,张海军,刘献礼,高大涌,张明鉴. 机械工程学报, 2021
- [3]基于多传感器融合的刀具磨损监测研究[D]. 孟祥飞. 齐鲁工业大学, 2021(09)
- [4]变矩器生产线刀具智能管理系统与刀具状态监测技术的研究[D]. 尹硕. 青岛理工大学, 2021
- [5]离散车间刀具磨损状态智能监测与剩余寿命预测研究[D]. 党英. 江南大学, 2021(01)
- [6]多特征融合的车削刀具磨损状态监测技术研究[D]. 令狐克进. 昆明理工大学, 2021(01)
- [7]基于高斯过程回归的多信息融合及其在刀具状态监测中的应用[D]. 黄称意. 中国科学技术大学, 2021(08)
- [8]大型弱刚性零件加工工艺优化及数控加工过程监测方法研究[D]. 孙启梦. 东华大学, 2021(01)
- [9]立铣刀磨损状态与磨损量在线监测及预测方法研究[D]. 窦建明. 长安大学, 2020
- [10]铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究[D]. 周长安. 山东大学, 2020(08)