1、刀具是切削過(guò)程的直接執(zhí)行者，它的好壞直接影響加工質(zhì)量、加工成本和生產(chǎn)效率等等，因此，研究刀具磨損的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力有著深遠(yuǎn)的意義。
　　聲發(fā)射技術(shù)是今年來(lái)興起了一項(xiàng)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，本文以刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為研究對(duì)象，探討刀具磨損的過(guò)程及原因，利用聲發(fā)射信號(hào)對(duì)刀具磨損狀態(tài)的監(jiān)測(cè)進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基本方案，并根據(jù)方案實(shí)現(xiàn)了基于聲發(fā)射的刀具磨損監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)刀具信號(hào)的采集、分析和處理。
　

2、　在C++Builder的環(huán)境下，對(duì)采集到的不同磨損狀態(tài)下刀具的聲發(fā)射信號(hào)分別進(jìn)行時(shí)域分析、頻域分析和小波分析。通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的聲發(fā)射進(jìn)行處理，根據(jù)刀具磨損狀態(tài)的特征，總結(jié)規(guī)律，得到信號(hào)中與刀具磨損變化相應(yīng)的特征，以此作為刀具狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)判別的根據(jù)。
　　對(duì) BP網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)識(shí)別算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，利用提取到的特征參數(shù)建立與刀具磨損狀態(tài)之間的非線性映射關(guān)系，討論了網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)、隱層神經(jīng)元數(shù)的選取和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于刀具磨損狀