一种加工过程智能监测系统性能评价方法技术方案

本发明专利技术公开了一种加工过程智能监测系统性能评价方法，涉及监测系统性能评价技术领域，包括：搭建加工过程智能监测系统，选择单一测量设备作为参照设备；将所述加工过程智能监测系统和参照设备同时安装在加工机床上，并保证测量条件的一致性；进行加工实验并同时同步测量，获取监测信号和参照信号；基于所述监测信号和参照信号，获取所述加工过程智能监测系统的准确性评价结果及实时性评价结果。本发明专利技术可以对搭建的智能切削监测系统进行评价，使智能切削监测系统更好地服务于实际加工过程，提高加工质量，节约生产成本。节约生产成本。节约生产成本。

【技术实现步骤摘要】
一种加工过程智能监测系统性能评价方法


[0001]本专利技术涉及监测系统性能评价
，更具体的说是涉及一种加工过程智能监测系统性能评价方法。

技术介绍

[0002]在切削加工过程中，刀具磨损会降低工件的表面质量，特别是刀具剧烈磨损阶段，在较短的时间内刀具磨损值会发生较大变化，导致所加工零件的尺寸精度不能满足目标要求。所以在刀具快速磨损之前要换刀，如果提前换刀，会导致刀具寿命使用不足，加工成本提高。
[0003]对加工过程中的切削力、振动、声音的直接监测和对刀具磨损情况和加工表面粗糙度的间接监测是降低生产成本、提高加工质量的重要手段之一。目前已开发出了多种智能切削监测系统，其监测效果将影响着最终的加工质量。但是目前对于加工过程智能监测系统性能评价，没有统一的标准和方法，以更好的服务于实际工厂车间的加工过程。切削加工过程中监测系统采集的不同信号如切削力、振动加速度等频率差异较大，波形较为复杂，需要一种规范的方法去分析评价。
[0004]因此，如何对搭建的智能切削监测系统进行评价，解决目前没有统一的性能评价标准与方法问题，使智能切削监测系统更好地服务于实际加工进程是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种加工过程智能监测系统性能评价方法，可以对搭建的智能切削监测系统进行评价，解决了目前没有统一的性能评价标准与方法的问题，使智能切削监测系统更好地服务于实际加工过程，提高加工质量，节约生产成本。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种加工过程智能监测系统性能评价方法，包括以下步骤：
[0008]搭建加工过程智能监测系统，选择单一测量设备作为参照设备；
[0009]将所述加工过程智能监测系统和参照设备同时安装在加工机床上，并保证测量条件的一致性；
[0010]进行加工实验并同时同步测量，获取监测信号和参照信号；
[0011]基于所述监测信号和参照信号，获取所述加工过程智能监测系统的准确性评价结果及实时性评价结果。
[0012]以上技术方案达到的技术效果为：提供一种加工过程智能监测系统性能评价方法，对搭建的智能切削监测系统进行评价，确认其是否能够满足实际生产需求，解决目前没有统一的性能评价标准与方法的问题，使智能切削监测系统更好地服务于实际加工过程。
[0013]可选的，所述加工过程智能监测系统包括采集装置实验台和机床箱体；
[0014]所述采集装置实验台上设有显示屏、机箱，所述机箱内设有控制器和采集卡，所述
机箱与显示屏相连；
[0015]所述机床箱体内设有工作台，所述工作台上依次放置有工件材料和切削力传感器，所述工件材料上安装有振动加速度传感器；所述机床箱体内还设有处于工件材料上方的机床主轴和刀具，所述机床主轴和刀具相连。
[0016]可选的，所述加工过程智能监测系统还包括尘埃粒子传感器、声音传感器，且所述尘埃粒子传感器、声音传感器、振动加速度传感器和切削力传感器均与采集卡相连。
[0017]可选的，所述单一测量设备包括用于直接监测的单一测量设备以及用于间接监测的单一测量设备；
[0018]所述用于直接监测的单一测量设备包括切削力测力仪、加速度传感器、手持式尘埃粒子计数器、噪声分贝检测仪；所述用于间接监测的单一测量设备包括基恩士显微镜、表面粗糙度仪。
[0019]可选的，获取所述加工过程智能监测系统的准确性评价结果，具体为：对所述监测信号和参照信号进行去除噪声、漂移和数据滤波处理，并根据采集的高频低频不同信号，采取不同方法进行准确性评价，分为以下几种情况：
[0020]对于高频切削力信号，提取每秒钟数据的时域特征，采用动态时间调整方法进行分析，得到所述加工过程智能监测系统的测量准确率；
[0021]对于高频的振动加速度信号和声音信号，在频谱中提取频域特征进行对比，获得准确性评价结果；所述频域特征包括频率重心和频率方差；
[0022]对于低频的尘埃粒子信号，对数据波形进行标准化处理并将时域对齐，采用动态时间调整方法进行分析，得到准确性评价结果。
[0023]以上技术方案达到的技术效果为：针对切削过程中采集的高频低频不同信号及其实际意义，采取不同方法对加工过程智能监测系统的准确性进行评价，可以得到更加符合实际的评价结果、更加规范。
[0024]可选的，获取所述加工过程智能监测系统的实时性评价结果，具体为：
[0025]通过对前n秒的直接测量数据采用智能算法获得间接监测的刀具磨损和加工表面粗糙度的具体数值，将获得的具体数值与实际观测数据进行对比，计算均方根误差和平均绝对误差，得到所述加工过程智能监测系统的实时性评价结果。
[0026]可选的，所述提取每秒钟数据的时域特征即每隔一秒钟提取在时域上对加工过程有参考意义的特征及能间接反映刀具磨损信息和加工表面粗糙度信息的特征，表示如下：
[0027][0028]Max＝max(|x
i
|)&Min＝min(|x
i
|)
ꢀꢀꢀ
(2)；
[0029][0030][0031][0032][0033]式中，表示切削力传感器在切削过程中的一秒钟内采集到的信号的均值，是监测信号的静态部分，反映监测信号的变化趋势；N为一秒钟采集的数据个数；x
i
表示切削力传感器在切削过程一秒钟内采集到的第i个数据，i＝1,2,3，
……
N；Max和Min分别为切削力传感器在切削过程中的一秒钟内采集到的监测信号的绝对值的最大值和最小值，反映监测信号的变化范围；RMS为切削力传感器在切削过程中的一秒钟内采集到的监测信号的均方根，表示在给定的某一段时间内监测信号的平均能量，反映监测信号的强度；Var为切削力传感器在切削过程中的一秒钟内采集到的监测信号的方差，是监测信号的动态部分，反映监测信号在均值附近波动的程度；Skew(X)为切削力传感器在切削过程中的一秒钟内采集到的监测信号的偏度，反映监测信号以均值为对称线的不对称度；Kurt为切削力传感器在切削过程中的一秒钟内采集到的监测信号的峭度，反映监测信号的瞬态现象和平稳性；
[0034]提取所述加工过程智能监测系统和参照设备中的切削力传感器在加工过程中每秒钟的最大值max数据，构成时间序列并画出波形；
[0035]采用动态时间调整方法，匹配最佳路径得到两波形累计距离的最小值D；
[0036]将所述加工过程智能监测系统的测量准确率定义为最小值D与单一测量设备的切削力信号每秒钟最大值max的累加，其中单一测量设备的切削力信号每秒钟最大值max记为p；当时间序列为每秒钟提取的时域特征值时，保持两个切削力传感器测量条件相同的情况下n＝m，则得到准确率计算公式为：
[0037][0038]同时，比较加工过程智能监测系统和参照设备的切削力信号其他时域特征，获得所述加工过程智能监测系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种加工过程智能监测系统性能评价方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建加工过程智能监测系统，选择单一测量设备作为参照设备；将所述加工过程智能监测系统和参照设备同时安装在加工机床上，并保证测量条件的一致性；进行加工实验并同时同步测量，获取监测信号和参照信号；基于所述监测信号和参照信号，获取所述加工过程智能监测系统的准确性评价结果及实时性评价结果。2.根据权利要求1所述的一种加工过程智能监测系统性能评价方法，其特征在于，所述加工过程智能监测系统包括采集装置实验台和机床箱体；所述采集装置实验台上设有显示屏、机箱，所述机箱内设有控制器和采集卡，所述机箱与显示屏相连；所述机床箱体内设有工作台，所述工作台上依次放置有工件材料和切削力传感器，所述工件材料上安装有振动加速度传感器；所述机床箱体内还设有处于工件材料上方的机床主轴和刀具，所述机床主轴和刀具相连。3.根据权利要求2所述的一种加工过程智能监测系统性能评价方法，其特征在于，所述加工过程智能监测系统还包括尘埃粒子传感器、声音传感器，且所述尘埃粒子传感器、声音传感器、振动加速度传感器和切削力传感器均与采集卡相连。4.根据权利要求1所述的一种加工过程智能监测系统性能评价方法，其特征在于，所述单一测量设备包括用于直接监测的单一测量设备以及用于间接监测的单一测量设备；所述用于直接监测的单一测量设备包括切削力测力仪、加速度传感器、手持式尘埃粒子计数器、噪声分贝检测仪；所述用于间接监测的单一测量设备包括基恩士显微镜、表面粗糙度仪。5.根据权利要求1所述的一种加工过程智能监测系统性能评价方法，其特征在于，获取所述加工过程智能监测系统的准确性评价结果，具体为：对所述监测信号和参照信号进行去除噪声、漂移和数据滤波处理，并根据采集的高频低频不同信号，采取不同方法进行准确性评价，分为以下几种情况：对于高频切削力信号，提取每秒钟数据的时域特征，采用动态时间调整方法进行分析，得到所述加工过程智能监测系统的测量准确率；对于高频的振动加速度信号和声音信号，在频谱中提取频域特征进行对比，获得准确性评价结果；所述频域特征包括频率重心和频率方差；对于低频的尘埃粒子信号，对数据波形进行标准化处理并将时域对齐，采用动态时间调整方法进行分析，得到准确性评价结果。6.根据权利要求1所述的一种加工过程智能监测系统性能评价方法，其特征在于，获取所述加工过程智能监测系统的实时性评价结果，具体为：通过对前n秒的直接测量数据采用智能算法获得间接监测的刀具磨损和加工表面粗糙度的具体数值，将获得的具体数值与实际观测数据进行对比，计算均方根误差和平均绝对误差，得到所述加工过程智能监测系统的实时性评价结果。7.根据权利要求5所述的一种加工过程智能监测系统性能...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜培，姜洪森，程明辉，焦黎，王西彬，赵斌，仇天阳，刘志兵，周天丰，滕龙龙，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：