設計監測系統的關鍵技術

    數控機床加工過程十分復雜。對其進行狀態監測必定會涉及到許多關鍵技術問題。其中包含的一些主要關鍵技術有：多傳感器融合技術、信號處理技術、模式識別技術、圖像處理技術以及自適應控制技術等。

1 多傳感器融合技術

    在機床加工過程中，傳感器可以把很多的物理量（諸如溫度、距離以及振動信號等）轉變成電壓或電流等電信號，這些電信號如實地體現出機床加工過程的狀態信息。然而，在狀態監測與智能加工方面，如果只是依靠傳統的單一屬性的傳感器技術，已遠遠不能滿足要求。所以，目前多傳感器融合與智能傳感器技術已成為發展的主流方向

2 信號處理技術

    對于整個監測系統而言，監測的核心技術是數據信號處理技術。通過對信號的采集分析并處理，獲得信號特征，然后再對信號特征進行分析、決策。目前來說，信號處理方法很多，比如有時頻分析法、頻域分析法、時域分析法等。小波分析法屬于時頻分析法的范疇。它是當前信號處理*有影響力的方法。小波分析法的*大特點是不產生畸變，屬于線性變換，能夠同時在時域和頻域對信號進行局部分析。

3 模式識別技術

    在監測系統的工作流程中，提取完信號特征后，接下來就是根據提取的結果對機床狀態進行分析和判斷。其實，歸根結底說的就是模式識別。模糊模式識別方法屬于模糊識別方法，主要針對識別對象本身的模糊性或識別要求上的模糊性。模糊模式識別的實現方法和途徑有很多。主要有隸屬原則、擇近原則、模糊聚類分析、模糊綜合評判等。其在加工過程監測系統中都有過具體的應用，如利用模式識別技術對切削過程進行識別，對刀具磨損狀態進行識別等。

    數控機床狀態監測系統的研究有著很重要的現實意義及價值。它為提高產品質量、設備利用率、降低生產成本、機床**、可靠的運行等提供了保障，同時也為機床的預防性維護與故障診斷等提供了支持。本文對數控機床狀態監測系統進行了相關研究。簡要論述和總結了監測系統的主要內容、基本組成、工作流程及一些設計監測系統的關鍵技術。相信對今后在這方面進行進一步研究的研究者們有著一定的借鑒意義及參考價值。