砂轮与工件初始接触的声发射检测及高精度对刀仪的开发

一、引言准确地检测出砂轮和工件的初始接触时间，对于磨削加工，尤其是超精密磨削加工中的尺寸控制、加工效率，以及砂轮与工件的保护等都是非常重要的。曾经有人通过振动加速度信号的变化、电机负载电流的变化以及涂料的变化来检测砂轮与工件的初始接触状况，操作人员往往借助于听磨削声音或看磨削火花来对刀，这些方法所存在的共性是检测精度低，不能满足高精度检测的需要。本文采用的是近年来在刀具破损检测等用到的声发射（AE）技术，试图更准确、快速地检测出砂轮与工件初始接触时间。实验是在精密平面磨床上进行的，利用声发射信号…     

声发射监控磨削过程中影响因素的实验研究

本文利用自制AE-I型声发射磨削检测仪进行试验，在分析磨削接触前后声发射信号变化的基础上，指出磨削接触前后声发射信号会出现很大变化，可以根据声发射信号的变化作为磨削接触的标志；在分析磨削过程中影响声发射信号大小的因素基础上，指出了影响声发射信号大小的主要因素，并提出了砂轮钝化的检测方法。     

工程陶瓷高效深磨声发射实验研究

通过对部分稳定氧化锆（PSZ）和Al2O3两种工程陶瓷材料进行高效深磨声发射实验研究，分析了两种材料在高效深磨过程中随不同的砂轮线速度、工作台速度和磨削深度声发射信号变化的规律，也分析了在同一磨削参数下两种材料对声发射信号的影响。分析了高效深磨过程中声发射信号的频谱分布范围。实验研究结果表明，声发射信号与磨削过程有着良好的对应关系，可以利用磨削过程中声发射信号的变化规律实现对磨削过程的监测和控制。     

基于磨削力模型的外圆切入磨削声发射信号研究

磨削过程中磨削力与声发射信号均方根值有较强的对应关系,对工件表面加工质量有很大影响。为便于研究外圆切入磨削质量和效率,在基于外圆切入磨削力的数学模型研究基础上,建立了声发射信号AERMS与径向进给速度、砂轮线速度及工件线速度的关系模型。通过磨削实验研究结果,验证了上述方法的有效性和实用性。     

声发射(AE)信号在砂轮钝化程度检测中的应用

本文利用声发射（AE）信号的归原处理法，在线监测小批量、多品种磨削过程砂轮钝化程度，利用该方法可以克服仅靠监测AE信号幅值变化不能监测工件材料、加工要求和磨削参数经常变化环境下砂轮钝化程度的缺陷；实验结果表明，声发射（AE）信号的归原处理法能够有效监测砂轮的钝化。     

砂轮精确修整时的声发射检测方法

砂轮修整状态严重地影响砂轮的磨削性能,这在精磨及成形磨削过程中显得尤为突出。本文提出了一种砂轮精确修整的新方法,利用声发射试验检测系统实时提取砂轮修整过程中声发射信号的特征参量,有效地实现了砂轮型面的精确修整。     

基于声发射信号的外圆切入磨削去除率监测

针对精密外圆切入磨削加工的在线监测需求,提出一种采用声发射信号实现轴类零件材料去除率在线监测的方法。根据声发射信号强度与磨削力之间的联系,建立了声发射信号均方根曲线的预测模型,利用该预测模型研究了砂轮进给阶段和驻留阶段磨削系统时间常数的理论计算方法,推导了声发射信号均方根曲线与工件材料去除率的关系;编写了在线监测软件,利用声发射传感器实现了精密外圆切入磨削的材料去除率预测。实验证明,所建立的声发射信号均方根曲线模型具有良好的预测精度,基于该模型能够实现磨削系统时间常数在线评估,并实现精密轴类零件材料去除率的实时在线监测。     

基于LabVIEW开发平台的磨削加工声发射监测系统研究

磨削加工在线监测可降低磨削过程中工件碰撞及工件、砂轮破碎、影响磨削质量等损失，避免各种安全事故的发生，也可确定砂轮修整与更换的最佳时机，从而提高砂轮使用寿命和磨削质量。传统方法是利用功率、力、扭矩、振动、加速度等技术来监测磨削过程，但它们在灵敏度、响应速度等方面都存在着一定的局限，而利用声发射（Acoustic Emission，简称AE）技术监测磨削过程能够较好地解决上述问题。本文对磨削加工过程中产生声发射现象的机理进行了分析，利用虚拟仪器技术与声发射技术构建了基于虚拟仪器的磨削加工过程声发射监测系统，并进行了试验。试验表明，不同工况下，声发射信号随着主轴转速的提高、AE传感器安装位置与磨削区距离的缩小、磨削深度的增大以及砂轮与工件之间距离缩小而变得更加剧烈。     

基于声发射信号的精密外圆切入磨削时间评估算法及试验研究

针对精密外圆切入磨削智能监控的需求,设计一种基于声发射信号的磨削时间在线评估方法。通过建立声发射信号方均根值曲线预测模型,获得声发射信号与磨削系统时间常数的关系,设计磨削系统时间常数在线计算方法;利用在线检测的声发射信号识别砂轮运动去除状态,推导基于声发射信号的外圆切入磨削表面粗糙度评价和工件几何精度预测模型,以此建立砂轮进给与驻留时间的评估算法;编写磨削时间分析评估软件,设计磨削时间在线评估方法,通过加工试验分析磨削时间对磨削加工精度与表面粗糙度的影响规律,并对评估算法进行验证。试验结果表明:该评估方法能够根据磨削时间有效评价加工质量,为精密外圆切入磨削智能监控与工艺优化提供决策依据。     

基于Shannon熵与声发射信号的CBN砂轮性能监测方法研究

为了在磨削加工过程中能够有效判别CBN(Cubic Boron Nitride)砂轮的磨削性能,提出了一种基于Shannon熵理论与声发射信号的CBN砂轮性能监测方法。首先,利用声发射传感器采集CBN砂轮磨削加工过程中的声发射信号,基于最大信息熵对CBN砂轮磨削加工过程中的声发射信号进行概率密度估计,获得磨削加工过程中声发射信号的最大熵概率密度分布。然后,通过分析研究CBN砂轮在修整过后循环磨削以及不同直径剩余磨削时的声发射信号特征,根据交叉熵原理分析CBN砂轮不同磨削性能时声发射信号最大熵概率密度分布,并通过设定交叉熵阈值来辨别磨削加工过程中CBN砂轮的磨削性能。最后,为验证该方法的实用性,在某工厂CBN砂轮磨削产品生产线上进行大量实验研究,结果表明,该方法对CBN砂轮磨损状态及CBN砂轮剩余寿命进行有效监测,验证了该方法监测CBN砂轮在磨削加工过程中磨削性能的有效性。     

基于贝叶斯网络的平面磨削状态智能监测技术研究

为解决平面磨削过程中工件表面粗糙度预测和砂轮钝化监测困难的问题,利用贝叶斯网络建立了平面磨削状态智能监测模型。该模型在获取系统磨削用量和工件材料的基础上,在线提取磨削声发射信号的峭度系数,可以有效预测工件粗糙度和识别砂轮钝化状态,为数控系统调节加工参数提供参考。该模型在平面磨床的磨削监测试验中取得了良好的效果。     

磨削加工对象多变时砂轮状态在线监测方法

在磨削加工对象频繁更换的情况下 ,工件的材料、加工要求、磨削条件和磨削参数经常变化 ,使声发射信号的信息也随之发生变化 ,为此提出基于声发射信号多变情况下的归原处理法 ,用于多变磨削加工环境下砂轮状态的在线监测。通过实验验证了该方法的可行性     

声发射技术在修整工艺和磨削工艺参数选择上的应用

磨削过程中磨削力与AE声发射信号有较强的对应关系,对工件表面加工质量有很大影响。首先,以单因素实验法改变修整工艺的某个参数,得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的变化规律;随后通过正交实验法,修整工艺参数以"三因数三水平"得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的变化规律;之后探讨了利用AE声发射信号监测砂轮的磨损状态;最后通过正交实验法,磨削工艺参数以"三因素三水平"法得到了AE声发射信号与工件加工表面粗糙度之间的关系,为提高外圆磨床磨削质量和效率、选择最佳的工艺参数给出了指导。     

磨削砂轮状态在线监测方法研究

用声发射(AE)信号在线监测砂轮状态的方法,可以监测工件材料、加工要求和磨削参数经常变化环境下砂轮钝化程度和破碎;并采用神经网络建立传感器信号与砂轮状态之间的非线性关系.     

金刚石砂轮与氧化锆磨削接触的声发射监测

目前陶瓷精密磨削中,声发射信号有效值RMS受背景噪声影响大,不能用来准确监测磨削接触。为此提出了利用小波重构声发射信号能量来监测金刚石砂轮与氧化锆陶瓷试件磨削接触的方法;并与磨削接触的背景噪声幅值判断和RMS值判断方法进行对比分析,发现小波重构声发射信号能量法不受机床背景噪声的影响,磨削接触判别更准确。     

非金属硬脆性材料磨削过程固体声监控

提出了非金属硬脆性材料磨削过程监测和控制的新方法－－固体声监控。该方法利用自行研制的固体声传感器监测磨削时产生的固体声信号的变化来判别砂轮与工件接触情况,并利用它作为磨削过程控制的反馈信号。实验结果表明,该方法准确可靠,可推广到其他金属切削加工过程的监控。     

陶瓷材料高速深磨声发射信号分析

通过实验分析了工程陶瓷材料在高速深磨中不同磨削参数与声发射信号的关系。实验表明：材料、砂轮速度、工作台速度、切深4个因素与声发射信号有着很好的对应关系。声发射信号包含了大量有用的信息，可以利用声发射技术对陶瓷磨削过程进行有效的监测。     

声发射的应用

工件或修整工具与砂轮接触处所发出的噪声,对于改善加工过程具有实用意义。噪声,在工程上称为声发射,在微量修整昂贵的CBN砂轮时,利用它可以减少空程磨削所消耗的时间或防止砂轮崩裂。在某些情况下,声发射可以触发自动防范措施,使之在失去控制前排除问题,无需操作者干预。 声发射技术早已在现有机床上使用,但是,它的效果取决于在磨床上如何安装声传感器和其安装位置。 声发射,有时称为应力波发射,是由构件内储存的能量释放所产生的。在磨削过程中,当砂轮加工零件时     

磨削砂轮状态在线监测方法研究

提出了用声发射（AE）信号在线监测砂轮状态的方法.利用该方法可以监测工件材料、加工要求和磨削参数经常变化环境下的砂轮钝化程度和破碎情况;并采用神经网络建立了传感器信号与砂轮状态之间的非线性关系.     

磨削烧伤声发射智能监测的研究进展

根据磨削加工中声发射监测的特点,在论述信号分析方法的基础上,重点综述了声发射技术在磨削烧伤智能监测中的研究进展;并揭示了声发射监测在砂轮钝化、工件表面粗糙度等领域的最新研究成果。最后阐述了基于声发射监测的智能磨削系统的发展现状,展望了智能声发射监测技术在磨削加工中的发展前景。