砂帶磨削是一種兼具磨削與拋光功能的柔性加工方法，因其獨特的彈性接觸特性和較低的切削溫度，廣泛應(yīng)用于薄壁復(fù)雜自由曲面的精密加工，成為提高葉片型面精度、表面完整性和加工一致性的有效方法之一。本文提出了一種基于聲音的砂帶磨損狀態(tài)在線監(jiān)測方法。首先，在配備聲音采集系統(tǒng)的力控機(jī)器人磨削系統(tǒng)中，對鈦合金工件進(jìn)行了砂帶全壽命周期磨損試驗。其次，根據(jù)Archard模型建立了金字塔砂帶磨損模型，以量化金字塔的磨損程度。然后，利用短時傅里葉分析和小波包分解方法提取與砂帶磨損相關(guān)的聲音特征。最后，基于聲音信號特征建立了GA-BP模型，用于預(yù)測金字塔砂帶的磨損狀態(tài)。       關(guān)鍵詞：機(jī)器人砂帶磨削；聲信號；Archard模型；遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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       結(jié)論

       1）基于Archard模型建立了金字塔砂帶磨損模型，并對金字塔磨損程度進(jìn)行了量化，可以消除在測量中由于砂帶基面選擇不合理和彎曲帶來的測量誤差。

       2）利用短時傅里葉和小波包分解分析和提取砂帶磨損相關(guān)的聲音特征，可以發(fā)現(xiàn)隨著砂帶磨損，金字塔尖銳的胞體開始磨平，單顆胞體的局部壓力逐漸減小，材料去除能力減弱，產(chǎn)生的微振蕩越來越弱，因此高頻信號的聲音特征逐漸下降。這些聲音特征可以在一定程度上揭示砂帶的磨損行為。3）基于聲音信號特征建立GA-BP模型對金字塔砂帶磨損狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，并與SVM、RF與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對比。試驗結(jié)果表明：使用GA-BP模型預(yù)測Rat，R2大于0.8，MAE小于0.04，MBE在±0.002之間，RMSE小于0.05。綜上所述，基于聲音的GA-BP模型監(jiān)測方法在預(yù)測金字塔砂帶磨損狀態(tài)方面是準(zhǔn)確和穩(wěn)定的。

       引文格式

       趙書東，禹曉敏，王文璽，等.金字塔砂帶磨損狀態(tài)的聲信號 GA-BP 識別方法[J]. 表面技術(shù), 2024, 53(3): 28-38.

ZHAO Shu-dong, YU Xiao-min, WANG Wen-xi, et al. GA-BP Identification of Acoustic Signals for Wear States of Pyramidal Abrasive Belts[J]. Surface Technology, 2024, 53(3): 28-38.