基于神经网络的电火花线切割加工放电状态检测研究
Research on Detection System of the WEDM Process Discharge Status Based on Neural Network
电火花线切割加工技术适用于加工各种难加工材料、复杂轮廓等零部件,广泛应用于航空航天、军工、模具等工业制造领域.在电火花线切割加工中,实时准确检测加工过程中的间隙放电状态是优化加工参数和伺服控制的前提,只有保持良好的间隙放电状态,才能保证加工的质量.因而电火花线切割加工中的间隙放电状态可以作为优化加工参数的重要指标,研究高性能的间隙放电状态检测系统对提高加工质量和加工效率具有重要意义.本文在查阅大量文献资料的基础之上,综合分析了国内外电火花线切割加工放电状态检测技术的研究现状,并对往复走丝电火花加工和间隙放电状态研究中存在的问题进行了分析和论证.针对电火花加工放电机制的随机性和复杂性,利用基于神经网络的放电状态检测系统实时辨别电火花线切割加工的间隙放电状态.传统上将放电波形分为开路、正常火花放电和短路三种状态,本文在分析放电状态的过程中,同时研究偏开路和偏短路现象对加工过程的影响,实验表明较长时间的偏开路现象或者偏短路现象可能导致后续的脉冲转变为开路脉冲或短路脉冲,从而影响加工质量和加工效率.检测放电过程中的偏开路状态和偏短路状态,将有利于实现放电加工的优化控制.在明确神经网络理论的基础上,研究利用霍尔传感器和高频数据采集卡完成对电火花线切割加工过程中间隙电压信号和电流信号的采集,利用LabVIEW虚拟平台建立数字化信号的逻辑处理程序,并且选择合适的硬件搭建相应的放电状态检测系统,最终实现对开路、偏开路、正常火花放电、偏短路和短路五种放电状态的实时检测.本文具体研究了电参数包括脉冲宽度、脉冲间隔比以及短路峰值电流对放电加工状态的影响.采用示波器同步采集信号,将其得到的波形图和检测系统采集的信号进行对比,验证系统的可靠性.然后在液中粗加工、液中精加工、气中精加工和不同流量水雾精加工几种不同介质条件下,对比应用本检测系统得到的放电状态的特点和火花率分布情况.
- 作者：
- 闫雯雯
- 学位授予单位：
- 哈尔滨理工大学
- 专业名称：
- 机械制造及其自动化
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2013年
- 导师姓名：
- 王彤
- 中图分类号：
- TG484
- 关键词：
- 电火花线切割；放电状态；检测系统；神经网络
- WEDM; discharge status; monitoring system; neural network;