[发明专利]一种数控滚齿机滚刀失效形式自动识别方法

摘要

本发明公开了一种数控滚齿机滚刀失效形式自动识别方法，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主轴振动信号；步骤二，获取不同滚齿工艺参数对应的滚刀各类失效形式的主轴振动信号，分别建立振动路图信号，并提取特征构成标准特征向量，以此构建标准特征向量子集及标准特征向量集；步骤三，计算样本特征向量与标准特征向量的相似度，再求取平均相似度，以此判定滚刀失效形式。本发明数控滚齿机滚刀失效形式自动识别方法，通过构建振动路图信号，将数控滚齿机主轴振动信号处理与图谱理论相结合，实现滚刀失效形式的特征提取和失效形式识别，可实现滚刀失效形式的在线实时监测，减少对操作人员专业技能的依赖，降低人力成本。

主权项

1.一种数控滚齿机滚刀失效形式自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取主轴振动信号：通过预埋振动加速度传感器实时采集滚齿加工过程中主轴的振动模拟量，利用数控滚齿机的PLC控制器对振动模拟量进行A/D转换处理，获得数字量的主轴振动信号；步骤二，构建滚刀失效标准特征向量集：获取不同滚齿工艺参数对应的滚刀各类失效形式的稳态滚切阶段主轴振动信号，分别建立振动路图信号，并提取振动路图信号的特征构成标准特征向量，以此构建相同滚齿工艺参数对应的滚刀同类失效形式的标准特征向量子集，进而构建不同滚齿工艺参数对应的滚刀各类失效形式的标准特征向量集；步骤三，识别滚刀失效形式：实时获取滚刀最新的稳态滚切阶段主轴振动信号，建立对应的振动路图信号，并提取其特征构成样本特征向量；从标准特征向量集中筛选出当前滚齿工艺参数对应的滚刀各类失效形式的标准特征向量子集，分别计算样本特征向量与各标准特征向量子集中各标准特征向量的相似度，再求取各标准特征向量子集对应的平均相似度，最后判断平均相似度与阈值区间的关系，如果平均相似度属于阈值区间，则判定滚刀当前处于对应的失效形式。