摘 要
随着现代制造业对零件加工精度要求的不断提高，超精密加工技术日益成为高端制造领域的核心技术之一。然而，在超精密加工过程中，刀具磨损会显著影响加工质量与精度稳定性，亟需发展高效的在线监测技术以实现对刀具状态的实时评估与预测。本文旨在研究并提出一种适用于超精密加工环境的刀具磨损在线监测方法，提升加工过程的智能化水平。基于多源传感融合策略，构建了包括切削力、声发射及振动信号在内的综合数据采集系统，并结合小波包变换与深度学习算法对采集信号进行特征提取与模式识别。通过建立刀具磨损状态识别模型，实现了对微米级乃至亚微米级刀具磨损量的高精度预测。实验结果表明，所提方法在多种加工条件下均具有良好的泛化能力与检测准确率，相较传统监测手段显著提升了响应速度与判断精度。本研究的主要创新在于提出了融合多模态传感与深度学习的在线监测框架，为超精密加工过程中的刀具管理提供了理论依据与技术支撑，对推动智能制造与自适应加工系统的发展具有重要意义。关键词：超精密加工；刀具磨损监测；多源传感融合；深度学习；在线监测
目 录
摘 要 I
1 绪论 2
1.1 超精密加工刀具磨损监测的背景与意义 2
1.2 国内外研究现状与发展趋势 2
1.3 本文研究内容与技术路线 3
2 超精密加工中刀具磨损机理分析 4
2.1 刀具磨损的主要类型与形成机制 4
2.2 材料特性对刀具磨损的影响 4
2.3 加工参数与磨损行为的关系 5
2.4 刀具磨损对加工精度的影响分析 5
3 刀具磨损在线监测信号获取与处理方法 6
3.1 监测信号的来源与分类 6
3.2 多传感器数据采集系统设计 6
3.3 信号预处理与特征提取技术 6
3.4 数据融合与信息增强策略 7
4 基于智能算法的磨损状态识别模型 8
4.1 磨损状态识别的基本原理 8
4.2 支持向量机在磨损识别中的应用 8
4.3 卷积神经网络模型构建与训练 8
4.4 模型性能评估与对比分析 9
5 在线监测系统设计与实验验证 10
5.1 系统总体架构与功能模块 10
5.2 实验平台搭建与参数设置 10
5.3 实时监测系统的运行流程 11
5.4 实验结果分析与误差讨论 11
结 论 13
参 考 文 献 14
致 谢 15
