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微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统

作者：闫震友 Publish: 2007-8-7 Hits:-

【中文题名】

微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统

【英文题名】

The On-line Monitoring System of Micro-hole Drilling with Fuzzy-Neural Network

【学科专业】

机械制造及其自动化

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-7

【中关键词】

微孔钻削,在线监控,模糊神经网络,,,

【英关键词】

micro-hole drilling,on-line monitoring,Fuzzy-Neural Network,

【分类导航】

工业技术>金属学与金属工艺>金属切削加工及机床>钻削加工及钻床>>

【论文摘要】

随着科技的进步和技术的发展,微孔在新产品中得到了广泛的使用,这对生产加工提出了新的要求。钻削加工是微孔加工中使用最广泛且成本较低的一种加工方法,并且可以获得较好的加工质量及较高的生产效率。因此,本文提出了微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统,通过对主轴电机三相电流增量的最大值进行计算然后判断在钻削过程中是否退刀,从而提高钻削加工的效率及自动化程度。实验中设计了一个微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统,本系统由硬件系统和软件系统两部分组成。其中硬件系统包括:自动进给钻床、霍尔电流传感器、6013数据采集卡、单片机控制电路、功率放大器、工控机;软件系统包括:LabVIEW软件及各种程序模块,实现对电流信号的采集、滤波、样本数据的存储、样本数据的归一化处理、改进的模糊神经网络的培训、监控、单片机系统的串行通讯及控制。通过对微孔钻削时三相主轴电机电流增量的最大值进行样本数据采集和处理,然后进行模糊神经网络培训。通过多组的学习,设定了监控阈值,建立了微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统,并以此系统对以后的微孔钻削加工进行监控。

【论文题纲】

提要	4-7
第一章绪论	7-12
1.1 课题的研究背景和意义	7-8
1.2 课题的国内外研究状况、水平及发展趋势	8-10
1.3 课题的研究方法和内容	10-12
第二章微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统硬件介绍	12-25
2.1 监控系统原理及组成框图	12-13
2.2 监控系统的硬件构成	13-23
2.2.1 钻床和工件	13-14
2.2.2 霍尔电流传感器	14-17
2.2.3 PCI6013 数据采集卡	17-18
2.2.4 工控机	18-19
2.2.5 单片机控制系统	19-23
2.2.5.1 单片机控制系统	19-20
2.2.5.2 单片机控制系统与工控机的通信	20-21
2.2.5.3 步进电机驱动控制系统	21-23
2.3 本章小结	23-25
第三章微孔钻削的模糊神经网络在线监控系统软件介绍	25-47
3.1 监控系统程序框图	25-26
3.2 LabVIEW 软件介绍	26-28
3.3 程序模块	28-46
3.3.1 钻削运动控制模块	28-39
3.3.1.1 串行通讯模块	28-29
3.3.1.2 数据采集模块	29-33
3.3.1.3 数字滤波模块	33-35
3.3.1.4 数据读、写、显示模块	35-37
3.3.1.5 退刀模块	37-38
3.3.1.6 单片机对步进电动机的控制程序模块	38-39
3.3.2 监控模块	39-46
3.3.2.1 样本数据采集模块	40
3.3.2.2 网络培训模块	40-44
3.3.2.3 监控程序模块	44-46
3.4 本章小结	46-47
第四章改进的模糊神经网络系统	47-63
4.1 模糊系统	47-51
4.1.1 模糊集合	47-49
4.1.2 模糊集合的隶属函数	49-50
4.1.3 模糊规则和模糊推理	50-51
4.1.3.1 模糊规则	50-51
4.1.3.2 模糊推理	51
4.2 神经网络	51-55
4.2.1 神经元的基本模型	51-53
4.2.2 神经网络主要类型	53-54
4.2.3 神经网络学习规则	54-55
4.3 模糊神经网络	55-58
4.3.1 模糊神经网络	55-56
4.3.2 隶属函数的参数修正	56-58
4.4 改进的模糊神经网络	58-61
4.4.1 改进的模糊神经网络模型	58-59
4.4.2 网络学习算法	59-61
4.4.3 网络训练流程	61
4.5 本章小结	61-63
第五章模糊神经网络监控阈值的确定	63-79
5.1 样本数据	63
5.2 样本数据的归一化处理	63-64
5.3 三矩阵的初始化	64
5.4 网络培训	64-65
5.5 监控程序的阈值确定	65-76
5.6 实时监控实验	76-78
5.7 本章小结	78-79
第六章结论及研究展望	79-81
参考文献	81-85
摘要	85-87
Abstract	87-90
致谢	90

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388738



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