[发明专利]一种数控滚齿机滚刀状态智能监测方法

摘要

本发明公开了一种数控滚齿机滚刀状态智能监测方法，包括以下步骤：步骤一，实时采集B轴振动信号；步骤二，对B轴振动信号进行数据分割；步骤三，构建滚刀状态标准样本集X，提取样本初始特征向量f0；步骤四，构建滚刀状态互K近邻图G，进行特征选择构成样本特征向量f；步骤五，构建滚刀状态特征矩阵F，建立模糊相似关系矩阵R，并构造传递闭包t(R)进行聚类分析，实现滚刀状态识别。本发明通过构建滚刀状态互K近邻图，将数控滚齿机主轴振动信号处理与图谱理论相结合，可实现滚刀状态的在线实时监测，以便及时进行滚刀更换和刃磨，避免扩展裂纹、刀齿断裂的发生，能减少对操作人员专业技能的依赖，推动数控滚齿机的智能化进程。

主权项

1.一种数控滚齿机滚刀状态智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过预埋振动加速度传感器实时采集滚刀滚切加工循环中B轴的振动模拟量，所述B轴为数控滚齿机的主轴；振动模拟量利用机床总线接入PLC控制器中经A/D转换成数字量，从而获得B轴振动信号；并将滚切加工循环划分为空滚切阶段、过渡滚切阶段及稳态滚切阶段；所述空滚切阶段表征滚刀与齿轮毛坯接触前的运动过程；所述过渡滚切阶段表征滚刀切入和切出齿轮毛坯的运动过程；切入时，滚刀与齿轮毛坯接触面积逐渐增大；切出时，滚刀与齿轮毛坯接触面积逐渐减小；所述稳态滚切阶段表征滚刀与齿轮毛坯接触面积最大且相对稳定的运动过程；步骤二，根据B轴振动信号周期性出现的峰值跳跃特征对信号进行数据分割，将一个滚切加工循环的振动信号在时域上分割成三段，分别对应空滚切阶段、过渡滚切阶段及稳态滚切阶段；步骤三，进行大量的滚刀全生命周期滚齿加工实验，选取各类滚刀状态下对应的稳态滚切阶段B轴振动信号，构建滚刀状态标准样本集X，并进行样本标号；提取样本的时域特征参数、频域特征参数及Hilbert包络谱频域特征参数，构成样本初始特征向量f0；步骤四，利用滚刀状态标准样本集X中的全体样本构建滚刀状态互K近邻图G，建立图G的相似矩阵S和拉普拉斯矩阵L；对特征参数进行去均值化处理；然后计算每个特征参数的拉普拉斯分值，并以此作为依据进行特征选择，构成样本特征向量f；步骤五，根据最新获得的滚刀稳态滚切阶段B轴振动信号样本，结合滚刀状态标准样本集X中的样本及其标号，构建滚刀状态特征矩阵F：其中，m表示滚刀状态标准样本集X中的样本个数，q表示最新获得的滚刀稳态滚切阶段B轴振动信号样本个数，l表示样本特征向量f的维度；fij表示第i个样本的第j个特征，i＝1,2,…,m+q；j＝1,2,…,l；ck表示样本标号，k＝1,2,…,m；根据最大值法对F中特征参数值进行标准化，再通过最大最小法建立模糊相似关系矩阵R，然后构造传递闭包t(R)，采用λ截矩阵法进行聚类分析，实现滚刀状态识别。