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技術(shù)文章
電火花放電狀態(tài)的研究
閱讀：1310 發(fā)布時(shí)間：2013-12-30
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(dòng)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(shí)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(shí)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(jì)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(gè)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(gè)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(dòng)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(shí)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(shí)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(jì)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(gè)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(gè)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(dòng)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(shí)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(shí)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(jì)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(gè)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(gè)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
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(shí)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(shí)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(jì)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(gè)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(gè)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(dòng)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(shí)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(shí)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(jì)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(gè)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(gè)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(dòng)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(shí)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(shí)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(jì)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(gè)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(gè)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