[发明专利]加工陶瓷手机背板的金刚石铣磨头状态监测系统搭建方法

说明书

本发明提供了一种加工陶瓷手机背板的金刚石铣磨头状态监测系统搭建方法，其特征在于金刚石铣磨头磨损状态监测系统包括加工平台、铣磨头磨损信号采集模块、磨损过程的信号处理和特征提取模块、智能决策模块以及铣磨头磨损情况在线实时反馈的人机交互模块。应用本技术方案可实现满足实际的手机陶瓷背板企业加工厂在工程应用中对刀具磨损状态监测的需求。

技术领域

本发明涉及数控机床刀具磨损在线监测领域，具体是指一种加工陶瓷手机背板的金刚石铣磨头状态监测系统搭建方法。

背景技术

伴随5G时代即将到来，智能手机背板材料更新换代，非电磁屏蔽材料得到了重用，而陶瓷材料在新一轮技术洗牌中脱颖而出，陶瓷由于硬度高，可通过跌落测试(1.2米高)，质感和颜色效果更佳，成为了继塑料、金属、玻璃之后一种新型的手机机身材质，备受到手机生产商的青睐。

然而由于陶瓷材料的高硬脆、高耐磨的特性，金刚石工具磨损很快，使用寿命很短，因此对于加工陶瓷背板刀具质量的好坏将直接影响所加工工件的品质。而现阶段，对于氧化锆陶瓷背板加工过程中金刚石铣磨头刀具的磨损状态监测，主要依靠工人的经验、刀具厂家的指导性意见以及工艺部门制定的相关工艺标准，这样的做法主要存在两个问题：第一个问题是，工人判断的准确性有限，会造成刀具浪费和零件生产不合格等现象，影响生产的经济性；第二个问题是，直接观察刀具需要频繁停止加工，对生产效率造成极大影响。因此，刀具状态的智能监测具有十分重大的意义。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术中的不足，提供一种加工陶瓷手机背板的金刚石铣磨头状态监测系统搭建方法，满足实际的手机陶瓷背板企业加工厂在工程应用中对刀具磨损状态监测的需求。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种加工陶瓷手机背板的金刚石铣磨头状态监测系统搭建方法，金刚石铣磨头磨损状态监测系统包括加工平台、铣磨头磨损信号采集模块、磨损过程的信号处理和特征提取模块、智能决策模块以及铣磨头磨损情况在线实时反馈的人机交互模块；具体包括以下几个步骤：

步骤一，进行搭建手机陶瓷背板的加工平台，根据手机陶瓷的工艺特征以及其形状参数，采用气动吸盘夹具来将陶瓷背板毛坯件固定在机床的工作平台上，并将加速度传感器、声音传感器与声发射传感器通过夹具安装固定；

步骤二，在陶瓷背板加工过程中，同时采用加速度传感器、声音传感器与声发射传感器对铣磨加工陶瓷手机背板的金刚石铣磨头工具磨损过程进行采集声音信号；

步骤三，将步骤二采集的信号进行信号预处理，信号预处理主要包括对原始数据中的异常数据、缺失值和噪声数据进行数据清理；而后根据加速度传感器、声音传感器与声发射传感器的信号特点，分别采用改进后的希尔伯特黄变换和小波分析时频域信号处理的方法，对振动信号、声音信号和声发射信号分别进行信号处理，而后对处理的结果采用降维处理的方法，从而实现对加工过程中多传感器信号进行特征级融合，最后得到关于刀具磨损的优选特征值；

步骤四，利用智能识别算法对刀具磨损的输入向量进行训练与测试处理，具体采用最小二乘向量机算法对步骤三经过的信号特征进行识别，并建立起关于铣磨头刀具磨损信号的识别模型；

步骤五，搭建起刀具状态识别的人机交互界面，根据建立的铣磨头刀具磨损信号的识别模型，最后通过编写在线实时反馈与数据重放分析界面，为金刚石铣磨头刀具磨损的实时监测提供便捷而有效的预警。

在一较佳的实施例中，所述的步骤三，对于磨损过程的信号处理和特征提取模块，包括对于采集的原始数据的异常信号、缺失信号以及噪声信号的进行预处理，而后对振动信号采用改进后的希尔伯特黄变换处理、声音信号采用小波包分析进行处理以及对于声发射信号采用基于香农熵的EEMD方法进行处理，找出加速度传感器、传感器与声发射传感器关于铣磨头刀具磨损过程信号特征向量集合，然后利用主成分分析法对加速度传感器、声音传感器与声发射传感器预处理的关于磨损的信号特征向量进行降维处理，得到了铣磨头刀具磨损优选样本，并将其作为智能识别的输入向量。