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，廣泛應用于薄壁復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在線監測方法。首先，在配備聲音采集系統的力控機器人磨削系統中，對鈦合金工件進行了砂帶全壽命周期磨損試驗。其次，根據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，用于預測金字塔砂帶的磨損狀態。       關鍵詞：機器人砂帶磨削；聲信號；Archard模型；遺傳算法優化BP神經網絡

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       結論

       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的聲音特征，可以發現隨著砂帶磨損，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進行預測，并與SVM、RF與BP神經網絡進行了對比。試驗結果表明：使用GA-BP模型預測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模型監測方法在預測金字塔砂帶磨損狀態方面是準確和穩定的。

       引文格式

       趙書東，禹曉敏，王文璽，等.金字塔砂帶磨損狀態的聲信號 GA-BP 識別方法[J]. 表面技術, 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.