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       砂带磨削是一种兼具磨削与抛光功能的柔性加工方法，因其独特的弹性接触特性和较低的切削温度，广泛应用于薄壁复杂自由曲面的精密加工，成为提高叶片型面精度、表面完整性和加工一致性的有效方法之一。本文提出了一种基于声音的砂带磨损状态在线监测方法。首先，在配备声音采集系统的力控机器人磨削系统中，对钛合金工件进行了砂带全寿命周期磨损试验。其次，根据Archard模型建立了金字塔砂带磨损模型，以量化金字塔的磨损程度。然后，利用短时傅里叶分析和小波包分解方法提取与砂带磨损相关的声音特征。最后，基于声音信号特征建立了GA-BP模型，用于预测金字塔砂带的磨损状态。       关键词：机器人砂带磨削；声信号；Archard模型；遗传算法优化BP神经网络

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       结论

       1）基于Archard模型建立了金字塔砂带磨损模型，并对金字塔磨损程度进行了量化，可以消除在测量中由于砂带基面选择不合理和弯曲带来的测量误差。

       2）利用短时傅里叶和小波包分解分析和提取砂带磨损相关的声音特征，可以发现随着砂带磨损，金字塔尖锐的胞体开始磨平，单颗胞体的局部压力逐渐减小，材料去除能力减弱，产生的微振荡越来越弱，因此高频信号的声音特征逐渐下降。这些声音特征可以在一定程度上揭示砂带的磨损行为。3）基于声音信号特征建立GA-BP模型对金字塔砂带磨损状态进行预测，并与SVM、RF与BP神经网络进行了对比。试验结果表明：使用GA-BP模型预测Rat，R2大于0.8，MAE小于0.04，MBE在±0.002之间，RMSE小于0.05。综上所述，基于声音的GA-BP模型监测方法在预测金字塔砂带磨损状态方面是准确和稳定的。

       引文格式

       赵书东，禹晓敏，王文玺，等.金字塔砂带磨损状态的声信号 GA-BP 识别方法[J]. 表面技术, 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.