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電火花放電狀態(tài)的研究

2013年12月30日 10:57點(diǎn)擊:1326來源:蘇州市寶瑪數(shù)控設(shè)備有限公司>>進(jìn)入該公司展臺

  電火花加工間隙的放電波形主要分為空載、火花放電、過渡電弧、穩(wěn)定電弧和短路五種。不同的放電間隙狀態(tài)有不同的加工性能。檢測技術(shù)就是在加工中識別不同的脈沖狀態(tài),特別是將異常放電狀態(tài)從正常放電狀態(tài)檢測出來,為后續(xù)的自動化控制環(huán)節(jié)提供依據(jù),以減少和避免異常放電的產(chǎn)生,提高加工質(zhì)量,保證生產(chǎn)效率。
  
  一、傳統(tǒng)電火花加工放電狀態(tài)檢測方法
  
  傳統(tǒng)的間隙放電狀態(tài)識別方法通常是基于放電間隙的電壓量,不同放電狀態(tài)的電壓波形圖是不一樣的,此外脈沖放電時存在大量的射頻發(fā)射和聲發(fā)射信號,傳統(tǒng)的辨識方法以此作為依據(jù),主要包括幾種檢測方法:門檻電壓法、高頻分量檢測法、擊穿延時檢測法等。
  
  二、基于人工智能化電火花放電狀態(tài)識別方法
  
  隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和人工智能理論研究的不斷深入,機(jī)器除了有高速的算術(shù)和邏輯功能外,還有定性分析、模式識別、綜合判斷、自組織學(xué)習(xí)、自然語言處理能力,其中模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)智能化的兩個重要技術(shù)。模糊邏輯接近人的思維方式,擅長定性分析和推理,具有較強(qiáng)的自然語言處理能力;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分布式存儲信息,具有很好的自組織、自學(xué)習(xí)能力。目前,人工智能技術(shù)已廣泛運(yùn)用到工業(yè)的各個領(lǐng)域,成效顯著。這些智能技術(shù)也運(yùn)用于電火花加工的放電間隙狀態(tài)識別上,取得了良好的效果。
  
  三、意義
  
  雖然國外許多廠商都己生產(chǎn)出微細(xì)放電加工機(jī)床,但由于這類機(jī)床可以對特種材料進(jìn)行微米級加工,因而發(fā)達(dá)國家一般將其列入對我國禁運(yùn)的產(chǎn)品。鑒于國內(nèi)目前還沒有相對成熟的產(chǎn)品,一定程度上制約了我國在微細(xì)電火花加工工藝基礎(chǔ)性研究制造方面的技術(shù)發(fā)展。因此,搭建微細(xì)加工機(jī)床并開展微細(xì)加工研究非常具有現(xiàn)實(shí)意義。國內(nèi)針對微細(xì)電火花放電狀態(tài)的研究非常少,主要通過常規(guī)電火花檢測方法來實(shí)現(xiàn)微細(xì)電火花放電狀態(tài)檢測,其辨識準(zhǔn)確率不高,影響了微細(xì)電火花的穩(wěn)定性和加工效率。所以急需構(gòu)建微細(xì)電加工設(shè)備平臺,對深入研究微細(xì)電火花加工技術(shù),總結(jié)目前尚不清楚的加工規(guī)律,探索微細(xì)電火花在實(shí)際生產(chǎn)中電火花加工間隙的放電波形主要分為空載、火花放電、過渡電弧、穩(wěn)定電弧和短路五種。不同的放電間隙狀態(tài)有不同的加工性能。檢測技術(shù)就是在加工中識別不同的脈沖狀態(tài),特別是將異常放電狀態(tài)從正常放電狀態(tài)檢測出來,為后續(xù)的自動化控制環(huán)節(jié)提供依據(jù),以減少和避免異常放電的產(chǎn)生,提高加工質(zhì)量,保證生產(chǎn)效率。
  
  一、傳統(tǒng)電火花加工放電狀態(tài)檢測方法
  
  傳統(tǒng)的間隙放電狀態(tài)識別方法通常是基于放電間隙的電壓量,不同放電狀態(tài)的電壓波形圖是不一樣的,此外脈沖放電時存在大量的射頻發(fā)射和聲發(fā)射信號,傳統(tǒng)的辨識方法以此作為依據(jù),主要包括幾種檢測方法:門檻電壓法、高頻分量檢測法、擊穿延時檢測法等。
  
  二、基于人工智能化電火花放電狀態(tài)識別方法
  
  隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和人工智能理論研究的不斷深入,機(jī)器除了有高速的算術(shù)和邏輯功能外,還有定性分析、模式識別、綜合判斷、自組織學(xué)習(xí)、自然語言處理能力,其中模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)智能化的兩個重要技術(shù)。模糊邏輯接近人的思維方式,擅長定性分析和推理,具有較強(qiáng)的自然語言處理能力;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分布式存儲信息,具有很好的自組織、自學(xué)習(xí)能力。目前,人工智能技術(shù)已廣泛運(yùn)用到工業(yè)的各個領(lǐng)域,成效顯著。這些智能技術(shù)也運(yùn)用于電火花加工的放電間隙狀態(tài)識別上,取得了良好的效果。
  
  三、意義
  
  雖然國外許多廠商都己生產(chǎn)出微細(xì)放電加工機(jī)床,但由于這類機(jī)床可以對特種材料進(jìn)行微米級加工,因而發(fā)達(dá)國家一般將其列入對我國禁運(yùn)的產(chǎn)品。鑒于國內(nèi)目前還沒有相對成熟的產(chǎn)品,一定程度上制約了我國在微細(xì)電火花加工工藝基礎(chǔ)性研究制造方面的技術(shù)發(fā)展。因此,搭建微細(xì)加工機(jī)床并開展微細(xì)加工研究非常具有現(xiàn)實(shí)意義。國內(nèi)針對微細(xì)電火花放電狀態(tài)的研究非常少,主要通過常規(guī)電火花檢測方法來實(shí)現(xiàn)微細(xì)電火花放電狀態(tài)檢測,其辨識準(zhǔn)確率不高,影響了微細(xì)電火花的穩(wěn)定性和加工效率。所以急需構(gòu)建微細(xì)電加工設(shè)備平臺,對深入研究微細(xì)電火花加工技術(shù),總結(jié)目前尚不清楚的加工規(guī)律,探索微細(xì)電火花在實(shí)際生產(chǎn)中電火花加工間隙的放電波形主要分為空載、火花放電、過渡電弧、穩(wěn)定電弧和短路五種。不同的放電間隙狀態(tài)有不同的加工性能。檢測技術(shù)就是在加工中識別不同的脈沖狀態(tài),特別是將異常放電狀態(tài)從正常放電狀態(tài)檢測出來,為后續(xù)的自動化控制環(huán)節(jié)提供依據(jù),以減少和避免異常放電的產(chǎn)生,提高加工質(zhì)量,保證生產(chǎn)效率。
  
  一、傳統(tǒng)電火花加工放電狀態(tài)檢測方法
  
  傳統(tǒng)的間隙放電狀態(tài)識別方法通常是基于放電間隙的電壓量,不同放電狀態(tài)的電壓波形圖是不一樣的,此外脈沖放電時存在大量的射頻發(fā)射和聲發(fā)射信號,傳統(tǒng)的辨識方法以此作為依據(jù),主要包括幾種檢測方法:門檻電壓法、高頻分量檢測法、擊穿延時檢測法等。
  
  二、基于人工智能化電火花放電狀態(tài)識別方法
  
  隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和人工智能理論研究的不斷深入,機(jī)器除了有高速的算術(shù)和邏輯功能外,還有定性分析、模式識別、綜合判斷、自組織學(xué)習(xí)、自然語言處理能力,其中模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)智能化的兩個重要技術(shù)。模糊邏輯接近人的思維方式,擅長定性分析和推理,具有較強(qiáng)的自然語言處理能力;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分布式存儲信息,具有很好的自組織、自學(xué)習(xí)能力。目前,人工智能技術(shù)已廣泛運(yùn)用到工業(yè)的各個領(lǐng)域,成效顯著。這些智能技術(shù)也運(yùn)用于電火花加工的放電間隙狀態(tài)識別上,取得了良好的效果。
  
  三、意義
  
  雖然國外許多廠商都己生產(chǎn)出微細(xì)放電加工機(jī)床,但由于這類機(jī)床可以對特種材料進(jìn)行微米級加工,因而發(fā)達(dá)國家一般將其列入對我國禁運(yùn)的產(chǎn)品。鑒于國內(nèi)目前還沒有相對成熟的產(chǎn)品,一定程度上制約了我國在微細(xì)電火花加工工藝基礎(chǔ)性研究制造方面的技術(shù)發(fā)展。因此,搭建微細(xì)加工機(jī)床并開展微細(xì)加工研究非常具有現(xiàn)實(shí)意義。國內(nèi)針對微細(xì)電火花放電狀態(tài)的研究非常少,主要通過常規(guī)電火花檢測方法來實(shí)現(xiàn)微細(xì)電火花放電狀態(tài)檢測,其辨識準(zhǔn)確率不高,影響了微細(xì)電火花的穩(wěn)定性和加工效率。所以急需構(gòu)建微細(xì)電加工設(shè)備平臺,對深入研究微細(xì)電火花加工技術(shù),總結(jié)目前尚不清楚的加工規(guī)律,探索微細(xì)電火花在實(shí)際生產(chǎn)中

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