线切割节能脉冲电源放电间隙特性及多次切割工艺研究

【摘要】：电火花线切割在新产品试制、精密零件加工以及模具制造等方面发挥着不可替代的作用，而脉冲电源技术是电火花线切割加工核心技术之一，传统有阻脉冲电源能量利用率低，严重阻碍了电火花线切割技术的发展，因此，节能脉冲电源技术成为近几年相关学者的研究热点。节能脉冲电源工作时的放电间隙特性是电火花线切割加工放电状态检测、数控系统伺服进给控制的基础，研究节能脉冲电源放电间隙特性对充分发挥其加工性能具有重要作用。此外，作为提高电火花线切割加工效率及加工质量的重要手段，进行多次切割工艺研究很有必要。 本文在对哈尔滨工业大学自主研制的节能脉冲电源整体结构进行分析的基础上，对其放电间隙特性进行了理论分析和实验研究，比较其与有阻脉冲电源之间的差异。针对节能脉冲电源间隙电压的特殊性，利用电流跟随式浮动阈值法对放电状态进行检测，并对其应用特性进行探索。鉴于影响多次切割的参数多、实际加工中实施困难，建立多次切割工艺参数数据库，方便进行多次切割时工艺参数的选择。 本文得出了节能脉冲电源工作时的伏安特性曲线，通过分析火花自持条件解释了间隙火花电压出现的“阶梯”现象；分析了脉宽、开路电压、切割厚度对间隙峰值电流的影响规律。在分析放电间隙电压变化规律的基础上，确定了浮动阈值电压应满足的条件；根据理论模型得出了浮动阈值偏置电压的经验公式，并通过实验验证了浮动阈值放电状态检测方法的准确性与可行性。对单次切割中峰值电流、脉宽、运丝速度对加工速度与表面粗糙度的影响进行了实验研究；建立BP神经网络模型，对加工参数与加工指标之间的关系进行预测，并进行实验验证，结果表明，表面粗糙度Ra预测值与实验结果之间的误差在±0.2μm以内，加工效率预测值与实验结果误差在±3mm2/min以内，该网络模型对加工参数的选择有较好的指导作用；利用VC++建立多次切割工艺参数数据库，实现在特定试验条件下对工艺参数的查询、添加、删除、更新功能。 【关键词】：电火花线切割 节能脉冲电源 间隙特性 浮动阈值检测 多次切割
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TG484
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义9-10
• 1.2 国内外相关领域的研究现状及分析10-15
• 1.2.1 国内外节能脉冲电源的研究现状10-11
• 1.2.2 国内外电火花线切割放电间隙特性研究现状11-12
• 1.2.3 国内外电火花线切割放电状态检测研究现状12-14
• 1.2.4 国内外电火花线切割多次切割研究现状14-15
• 1.3 本课题研究内容15-16
• 第2章 节能脉冲电源放电间隙特性研究16-30
• 2.1 节能脉冲电源的工作原理16-17
• 2.2 电源波形可控实现原理仿真及试验平台搭建17-19
• 2.2.1 电源波形可控原理仿真17-18
• 2.2.2 试验平台搭建18-19
• 2.3 节能脉冲电源工作伏安特性19-22
• 2.3.1 节能脉冲电源工作伏安特性曲线19-21
• 2.3.2 回路中电感线圈对间隙开路电压的影响21-22
• 2.4 火花放电状态阶梯电压现象研究22-25
• 2.4.1 火花放电自持条件分析22-23
• 2.4.2 节能脉冲电源放电间隙阶梯电压现象与门槛电压23-25
• 2.5 放电间隙峰值电流特性分析25-28
• 2.5.1 脉宽对间隙峰值电流的影响25-27
• 2.5.2 开路电压对间隙峰值电流的影响27-28
• 2.5.3 切割厚度对间隙峰值电流的影响28
• 2.6 本章小结28-30
• 第3章 浮动阈值放电状态检测方法研究30-40
• 3.1 浮动阈值放电状态检测原理31-32
• 3.2 浮动阈值电压硬件实现32-33
• 3.3 浮动阈值偏置电压33-35
• 3.3.1 火花-开路阈值偏置电压33-34
• 3.3.2 火花-短路阈值偏置电压34-35
• 3.4 浮动阈值放电状态检测方法可靠性分析35-39
• 3.4.1 伺服系统对放电状态检测结果的处理方式35-36
• 3.4.2 浮动阈值放电状态检测方法准确性验证36-38
• 3.4.3 浮动阈值放电状态检测方法可行性验证38-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第4章 往复走丝电火花线切割多次切割工艺试验研究40-55
• 4.1 引言40
• 4.2 第一次切割时加工参数对加工指标的影响40-44
• 4.2.1 峰值电流对第一次切割加工指标的影响40-42
• 4.2.2 脉宽对第一次切割加工指标的影响42-43
• 4.2.3 运丝速度对第一次切割加工指标的影响43-44
• 4.3 基于 BP 神经网络的多次切割工艺参数预测44-49
• 4.3.1 BP 网络学习算法44
• 4.3.2 神经元模型及 BP 网络结构44-45
• 4.3.3 BP 网络多次切割工艺参数预测45-49
• 4.4 基于 MFC 的多次切割工艺参数数据库软件编写49-54
• 4.4.1 MFC 及数据库访问技术49-51
• 4.4.2 数据库各功能模块的实现51-53
• 4.4.3 多次切割工艺试验53-54
• 4.5 本章小结54-55
• 结论55-57
• 附录57-60
• 参考文献60-65
• 致谢65

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