英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

关于高速切削切削参数优化和故

障诊断技术的研究

高速切削工艺是一个非常复杂的工艺，而切削参数对切削工艺有重要的影响，并且在产品制造工艺流程中占有关键的地位。本文介绍了高速切削切削参数优化及其故障诊断的总体方案。对于特定的切削参数的数学模型被建立起来，并且在运用数据处理技术的条件下，结合实验设计，优化参数结果可被接受。本文介绍了关于高速切削控制的统计学说明，并采用了运用神经网络方法建立起来的关于切削参数优化的诊断模型。最后，现行研究基础上的数学模型已经被许多例子证实可行。结果表明现在的方法有效地解决了高速切削数据的非一般性的问题，并且避免了物理和化学原理研究的不准确性。同时，现在研究避免切削时的被动检查，并且得到了一般复杂切削类型较好的诊断结果。

1. 研究介绍

在很长时间内，低成本和高效率是金属切削技术的首要目标。

用于提升切削效率和减少成本的方法主要有三种，比如提高切削速度，进给率和背吃刀量。但是在这些方法中，较大地提高背吃刀量已经到达瓶颈，因为较大的背吃刀量导致较低的金属利用率和经济效益。随着精密铸造、精密锻造的持续发展，或许需要大量切削的情况会大大地减少。因而，由于高速切削工艺追求高效，应该把更多的注意力投入到高速切削和高进给率中。

作为实际切削的主要方法，高速切削方法已经受到越来越多的关注【1-3】。在金属切削加工这个领域里，有相当多的文献曾提到过高速切削方法，这些研究包括两个方面:第一个方面是对于特定金属的切削理论基础和特定工况两者之间的关系，第二方面是针对生产、试验和决策相关联的独立工艺流程。

由于在上述两方面中高速切削加工有着复杂的物理机理【4，5】，不被期望的结果诸如低精度、低通用性、较长的优化循环在这些文献的结论中有所提及。在最近几年里，质量控制理论已经被高速切削的研究领域引入【6-10】，因而通过使用这些技术理论，制造质量零浪费控制技术和在线质量控制测试技术发展起来了。

高速切削是一个复杂的物理和化学的工艺过程，并且关于高速切削的物理和化学机理的现存研究已经到达瓶颈。大多数先前的研究被浪费在错误的重复研究上，并且工作效率低。针对上述高速切削中存在的各种问题，本文试图通过运用数学模型和实验技术的方法去研究高速切削中的基于切削力和切削温度的切削参数优化方案。同时，本文介绍了关于高速切削控制的统计学说明，并采用了运用神经网络方法建立起来的关于切削参数优化的诊断模型。

高速切削参数优化和故障诊断的总体技术方案已经被引入到现行的研究中。对于特定切削参数的数学模型已经被建立起来，并通过运用数据处理技术与实验设计技术相结合，优化参数结果可被接受。同时，在现行研究中的数学模型已被众多例子验证。

1. 高速切削切削参数优化和故障诊断设计的总体方案

高速切削的优化步骤非常复杂和无所不包，为了去控制和优化整个工艺过程，合适的参数被用作建立一个合理的数学模型，并且通过使用该模型进行定量分析。

该系统包含三个函数化模块，并且它的总体方案如图1所示。

2.1. 初始优化模块

该模块总的数据输入函数比较特别，数据来自于同意的实验设计模型，根据高速切削切削参数的前置筛选结果，统一的实验设计方法被用于设计实验数据和选择合适的统一表列。此外，其中的算术函数将使用典型的非线性模型来建立统一的数据模型表列并找到初始化的优化结果组合。

2.2. 统计流程控制模块

两个对象被包含于数据输入函数模块中：第一个是初始优化模块得到的初始数据的优化结果，第二个是切削工艺中被控制的切削参数。

数据处理函数将使用初始优化结果作为核心并运用各种控制图表来控制工艺数据。该函数包含两个阶段：工艺控制分析和被控制工艺的在线状态控制。前者使用解析控制图表，该控制图表主要负责各种准备函数，诸如设计规律、工艺分析、工艺性能研究和工艺流程控制。后者在控制过程中使用控制图表，其主要的目标是控制工艺过程的质量，如果特定的思想不超出控制的范围，这时的策略就应该准备去发生动作。然后数据输出函数向统计流程中的调整模块导出关于上述两阶段的数据处理的结果。

2.3. 统计流程控制调整模块

当第二个模块的算术模块中的控制流程被认为是异常时，异常数据将被传送到算术模块。数据处理函数使用神经网络故障诊断方法来训练来自统计控制模块的异常工艺过程数据。

1. 关于高速切削中优化数学模型的研究

在优化整个工艺过程之前，首先需要将被研究的工艺过程转换为数学模型，这意味着需要在工艺过程中选择合适的参数并通过参数建模的方法将实际中复杂的工艺过程转换为数学表达式来描述优化问题。因而，根据特定的数学模型，这个模型可以通过定量优化方法来解决问题，同时，最佳的参数组合和制造技术可以被采用。

3.1. 问题中待解决的数学公式

当机加工表面粗糙度数值()满足预先的数值()，切削效率(E)达到最大值。该系统使用E来阐述进给率(F)、主轴转速(S)、背吃刀量()的数值，即：

， （1）

其中，F是进给率的数值，S是主轴转速，是背吃刀量。

假设是关于F、S、的函数：

. （2）

数学表达式如下所述。

首先给出F、S、的范围如下:

. （3）

然后，该数学表达式应满足：

。 （4）

E()的最大值,可根据（4）中关于特定范围的结果来解决。

同时，F、S、的对应值作为优化的目标组合结果被计算出来。

3.2. 数学模型设计

在切削工艺中切削参数（切削速度（）、进给率（）、背吃刀量（））对于粗糙度有重要的影响。在众多关于表面粗糙度的理论模型中，进给率是主要的影响因素。但是目前为止，由于切削参数的所有影响中，、、对表面粗糙度的影响规律难以得到定量的分析。为了充分利用前人的经验和努力去令最终系统的结果更稳定，建立起表面粗糙度的经验公式：

， （5）

其中，C是比例因数，k、l、m是配合因数。

由于公式（5）是一个非线性的函数，对等式两边取对数可以得到下述线性函数表达式:

. (6)

假设

. (7)

对应的线性表达式如下:

. (8)

用矩阵表示为:

, (9)

其中 . (10)

因而问题的关键在于通过使用实验数据找到上述等式的位置参数。最小平方差方法可用于估算现行系统中的上述参数。

3.3. 试验设计阶段中的数据处理

磨削平面可以作为一个例子，并且研究范围如下所示：F的范围是200~300（mm/min),S的范围是200~250(r/min).的范围是0.3mm,而且.

因而，MATLAB可以使用在整个过程的矩阵计算中。

第一步.考虑实际的情景，测试使用。根据上述条件，实验各自采用10个数值等级的。的测量数值如表1所示。

第二步.对比（9）式，最小平方差可以估计为:

. (11)

结果显示为:

(12)

第三步.通过F(200~300 mm/min)、S（200~250 r/min)、(lt;0.3mm),的测量分布可以由上述10个等级的系数得到。

第四步.考虑实际中的问题如切削力、刀具耐用度和其它问题，测试点中的数值应该取其约束范围中更小的值，其正交实验相关数据如表2所示，最后正交实验的数据处理结果如下所示:

的数值各自是295、245、0.3、16.5073.

上述就是目标优化的结果.

4.高速切削过程工艺控制的统计学描述

被应用于实际生产的高速切削工艺需要一个稳定的过程，所以它要求有一些方法以决定工艺是否进入稳定阶段。另外，如果工艺已经进入稳定状态,处于该状态的加工产品能否满足合格率要求和生产效率能否得到保证。它也需要深入地分析机加工的整个过程。

这个环节意图去监控切削工艺过程，而且表面粗糙度应一直是特别关注的对象。实际生产过程可以作为采样的环境。表面粗糙度数值对于时间来说应该遵循统计学上的正态分布规律，而且表面粗糙度的正态分布应该包括整个工艺过程的状态信息。通过分析上述信息，可以决定实验过程技术的合理性及其优劣，因而，接下来的工艺决策可以制定下来。

根据上述研究策略，高速切削中统计控制模块可以被建立起来，流程图如图2所示。整个过程可以被划分为3个阶段：第一个阶段是高速切削过程中数据准备阶段，首先设计数据采样方案，然后在生产过程中采集工件的相关参数，最后为了完成数据准备阶段，可以组织出特定的数据格式。

下一个阶段是状态分析。从开始到稳态的机加工过程总是要求有个过渡过程，因而，该过程需要被判别出来，该工艺是否进入稳定阶段，同时，其控制表格应用于分析，应采用三个稳态标准，否则，异常点会被消灭，而且数据采集的步骤返回到再次采样阶段。

通过先前处理表面粗糙度数据，该工艺过程进入稳定阶段，同时，通过计算工艺能力可以作出关于工艺能力的结论。

控制图表被用控制阶段，通过八个标准，该过程可以被判别出来，如果异常的情况出现，操作人员应突然被警告，异常信息被提取出来以致可以采用下一阶段的故障诊断。然而如果情况在控制范围内，仍保持周期性的采样。

5.高速切削中关于故障诊断的神经网络模型的建立

5.1. 模型结构

当切削故障诊断正在进行时，相关参数应首先被采集出来，然后概率神经网络模型被设计出来如图3所示，概率神经网络的输入层有一个节点，与表面粗糙度相对应。概率神经网络的输入层有六个特征参数，与六个无量纲参数对应。决策层有四个输出节点，与四种状态对应，分别是正常状态、进给率异常状态、切削速度异常状态、主轴切削速度异常状态。

在该模型中有四种故障和正常状态，被神经网络处理的信息依照存储与记忆结构保存起来。所谓存储是指是在某些存储体中保存图像或其它信息，而记忆是指通过某些手段回想起被记忆的信息。根据不同的存储方法，信息存储可以被划分为用长期存储函数得到的内容可寻址的记忆、用短期存储函数得到的内容可寻址的记忆。同时，根据网络拓扑结构，信息记忆体包括前馈记忆体和反馈记忆体。

5.2. 高速切削故障的特点

切削工艺存在多种失效，因为工艺十分复杂，挖掘失效的成因是十分困难的，因此概率神经网络可以用于高速切削的故障诊断中。

在神经网络被用于故障诊断之前，合适的参数必须被神经网络的输入向量所接受，因此，正确的特征参数需要从表3的原始表面粗糙度信号中提取出来。典型参数的本质要求如下所示：对于故障和失效足够敏感和对于信号的幅值和频率不太敏感，这意味着它与机器的运行状态无关。

根据典型参数原则，六种无量纲幅值参数被选作典型参数如下所示：波形指数、峰值指数、脉冲指数、裕度指数、峭度指数和斜率指标。这六个参数的定义与计算方法如下:

1. 波形指数

. (13)

1. 峰值指数

. (14)

1. 脉冲指数

. (15)

1. 清晰度指数

. (16)

（5）裕度指数

. (17)

1. 斜率指数

. (18)

其中x(n)是表面粗糙度的样本序列。

5.3. 高速切削失效的模式识别

在训练网络中，训练样本向量不用修改而被保存为模式样本向量，只有高斯概率函数需要经验统计估计,并且过程简单如下所述：当神经网络正在工作时，未知样本X直接从输入层发送到模式层的每一个策略单元，向量X和W在模式单元内进行点乘运算。因此，在进行非线性处理之后，结果被发送到结合层，结合层的每一个单元仅连接有合适策略的模式单元，而且根据Parzen方法【13】，各种形式的概率被计算和总结出来，在决策层，根据输入向量的估算概率，可以使用贝叶斯古典概率模型将输入向量分配到取最大后验概率的策略中。

在故障诊断的过程中，模式层中相同模式的输出在总结层中被综合出来，并且与成本因子相乘，此外，总结层中的有最大是输出的失效模式在决策层中被视为诊断结果。当模式层中的失效模式超过两个时，模式层的神经元数目会增加。因此，随着经验知识的积累，概率神经网

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

---

资料编号：[147890]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word