TC4切削动态特性及粗糙度形成动力学机理研究

为提高钛合金切削表面质量,通过动力学建模及试验研究,探索钛合金切削加工系统的动态特性及表面粗糙度形成动力学机理.建立单自由度刀具-工件振动系统动力学模型,研究刀具振动的动态特性,在无心车床上进行试验验证,采集刀尖振动加速度信号并测量表面粗糙度,用小波包分解加速度信号进行分析和处理.结果表明:刀尖振动加速度和位移振幅随进给速度增大而增大;加速度振动信号小波包分解后的各小波包能量较低,反映表面粗糙度也较低;刀尖振动信号中高频部分小波包的能量相对波动与表面粗糙度变化趋势相同,能量相对波动越大,表面粗糙度越大.     

小波包在硬目标侵彻仿真结果分析中的应用

硬目标侵彻仿真得到的速度、加速度信号频率成分非常丰富，而且是非平稳的随机过程，小波分析具有良好的时频局部化性质，可用来分析这些信号，在总结小波，小波包理论的基础上，利用小波包将仿真得到的加速度信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法对各个频率段上的信号进行重构，并作了相应的频谱分析，最后对小波包分析的工程意义进行了探讨。     

某型发射车底盘动力系统多故障诊断研究

针对某型发射车底盘动力系统多故障频发、诊断效率低的问题,进行了多故障影响分析,结合发射车使用实践进行实验设计,在适当位置安装振动传感器以采集不同状态下的振动信号,进行振动信号小波包能量谱特征信息提取,应用RBF神经网络进行学习训练和测试,实现了发射车底盘动力系统多故障诊断。结果表明:小波包能量谱可以有效表征发射车底盘动力系统多故障信息,基于RBF神经网络的发射车底盘多故障诊断精度高,诊断效果理想。     

基于声发射CFRP加工刀具磨损及孔出口损伤研究

针对碳纤维复合材料加工过程中刀具磨损及孔出口损伤问题,监测CFRP钻削过程的声发射信号,分析不同钻削参数和不同孔数下刀具后刀面磨损、声发射信号及孔出口损伤。结果表明:在钻削过程中,转速一定时,随着进给量的增加,刀具磨损速度加快,声发射信号幅值也增大,孔出口处更容易产生撕裂与毛刺。声发射信号幅值小于1.5 V,孔出口质量较好;当幅值大于1.5 V,则孔出口产生撕裂与毛刺。刀具的磨损会引起声发射信号的变化,利用小波包分析提取刀具磨损声发射信号的频段能量特征,通过监测这些频段的能量百分比变化可有效判断刀具的磨损情况。     

小波包在异步电机转子断条故障检测中的应用

在异步电机转子断条故障检测中,将原信号最优小波包分解,经自适应滤波后再信号重构.先计算出每个子频带代价,选择相应频率空间构成最优小波包.再定义最优小波包选择的代价函数,并保留自相关函数和最大频率空间.对得到的频率空间上原信号分量进行自适应滤波,最后将滤波后原信号所保留的频率空间经同样的小波包重构,由此完成对频率分量的剔除.     

自动机机箱振动分析与诊断研究

自动机射击动作时因激振力的作用会产生一定方向和频率的冲击振动,构件的裂纹或松动等故障会影响到其响应成分的频率能量特性;针对自动机实射动作冲击响应振动信号,利用小波分析快速进行信噪分离,频域范围内采用功率谱分析结合小波包分解对各频段能量谱分析。根据振动信号时域峰值和时刻,频域能量的变化和分布,给出故障诊断层使用的状态特征向量,并用比例梯度动量共轭算法训练的神经网络模型进行自动机状态定位与故障识别。     

基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法

滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析（PCA）方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动信号进行小波包分解,得到重点频率段信息的能量谱,提取能量谱作为特征向量;利用PCA方法对特征向量降维并减小噪声信号的干扰,获得增强的故障特征;利用层次聚类方法和改进的模糊c均值聚类算法对不同类型的滚动轴承故障进行识别,两种聚类方法都准确地识别出了不同的故障类型。实例验证结果表明,所提方法能够有效地提取振动信号中的有用故障特征,实现轴承故障类型的精确诊断。     

FAE武器爆炸地震信号的时频特征分析

运用小波包分析方法对等药量、同距离处的FAE武器与TNT爆炸地震信号进行了分解重构，对各自在不同频段的能量分布进行了对比分析。结果表明，FAE武器爆炸地震信号的能量主要集中在低频，而TNT爆炸地震信号的能量相对分散，越往高频部分两者的能量幅值渐次降低。     

局域波降噪及样本熵在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱振动信号中存在大量背景噪声及以往故障诊断中在时域、频域寻找与故障相关信息过程相对复杂的问题,提出了一种将局域波降噪与小波包分解提取频带能量最大信号的样本熵作为特征量相结合的齿轮箱故障诊断方法.首先,以峭度值作为依据对局域波分解后的各IMF(本征模式分量)分量进行重构,完成对原始信号的降噪.接着对降噪后的信号进行小波包分解并计算各子带的能量,选取子带能量最大的频段信号计算其样本熵作为特征量完成对故障的识别.以齿轮箱试验台实测信号为对象进行对比分析,证明了该方法的有效性.     

改进小波包阈值算法在振动信号去噪中的应用

针对传统小波包降噪只考虑加性噪声,而无法去除乘性噪声的问题,提出了一种基于小波包系数阈值降噪的改进算法。该算法通过两次小波包分解和重构对信号降噪,第一次按照传统小波包去噪法去除加性噪声;第二次将分解后的小波包系数进行对数运算并采用阈值去噪法消除信号中乘性噪声。将改进算法应用于火箭发射塔架层2的振动信号去噪中。实验表明,改进算法相比于传统算法信噪比提高了2.2dB,且均方根误差降低;结合傅里叶变换,改进算法较好地保留了原始信号的能量特征及细节特征,为发射塔架在发射过程中承受的振动强度评估提供依据。     

正交车铣高强度钢刀具磨损的研究

针对某种高强度钢材料,在改造的CE7132A仿形正交车铣机床上进行了一系列的正交车铣刀具磨损试验,分析并研究了正交车铣高强度钢时刀具的磨损过程、磨损形态和磨损机理。发现车铣刀具的磨损形态为前刀面的月牙洼磨损与刀具表层材料的剥落磨损,后刀面的磨损以及副后刀面的磨损。车铣刀具的磨损机理与切削速度和刀具材料、工件材料相关,在较低的切削速度下以疲劳一剥落磨损、粘结磨损为主,在此基础上伴随有磨料磨损和扩散磨损等;而在较高的切削速度下以扩散磨损为主,并伴随有疲劳一剥落磨损、粘结磨损和磨料磨损等。切削速度对车铣刀具的磨损过程、磨损形态及磨损机理等影响最大。     

正交车铣加工切削力仿真分析

针对正交车铣加工变深度、变厚度的切削特性,基于其加工原理采用数学方法建立切削力的理论模型,并在无偏心和偏心二种情况下分别仿真圆周刃和端面刃的切削力随铣刀转角的变化规律。通过切削参数对切削力影响规律的仿真结果分析表明,圆周刃在整个切削过程中起到主导作用;在相同切削参数条件下,随着进给量和偏心距的增大,切削力增大,而偏心切削力大于无偏心切削力。因此该切削力的理论模型为正交车铣加工机理的研究提供理论基础和参考依据。     

铝合金薄壁圆柱壳切削稳定性研究

对于圆柱壳的加工,由工件材料的性能和结构特点,可知其相对刚度较低,加工工艺性差,易变形,在加工中易产生振动。再生型切削颤振是机床切削振动的主要原因。在现有文献的基础上研究了圆柱壳再生型切削颤振系统极限切削宽度随机床主轴转速变化的规律,并通过动态测试实验、模态实验和动态切削力实验,对切削系统的动力学参数进行识别,最终得到了圆柱壳切削系统稳定性极限图,并在传统稳定性的基础上提出严格稳定区的概念。     

基于谐波小波的舰船辐射噪声线谱提取方法

针对传统方法在低信噪比情况下难以准确提取舰船辐射噪声线谱成分的问题,提出一种基于谐波小波变换的高分辨线谱提取方法。通过对舰船辐射噪声信号进行谐波小波变换,将其正交、无泄漏地分解到相互独立的频段上,提取线谱所在频段的谐波小波系数且将其它频段置零,进而在时域重构出线谱信号,实现信号与其它成分的分离。实验分析结果表明:该方法对背景噪声有较好的抑制作用,提取微弱线谱信号的能力和精度优于FFT分析方法,比传统FIR滤波器方法性能提高了约5dB,有利于辐射噪声特征线谱的提取。     

履带车辆制动器扭振信号瞬时频率特征提取方法研究

履带车辆的制动性能是评判其机动性优劣程度的重要指标之一,发动机引起的扭振在一定程度上会造成制动器制动效果降低,甚至失效。扭振信号常淹没于噪声信号中,因此在分析过程中很难判断所分析的信号是否存在扭振特征。针对上述问题,提出参数优化变分模态分解(VMD)的扭振信号瞬时频率特征提取方法。通过采用粒子群优化算法,以能量熵为适应度函数优化VMD参数,得到最优组合。采用最优参数组合对扭振信号进行降噪和重构,对重构的扭振信号进行零点线性插值,计算两脉冲之间的间隔,得到扭振瞬时转速波动信号。对瞬时转速波动信号进行频谱分析,实现对扭振信号瞬时频率特征提取。惯性载荷扭振实验结果表明：在转子转速为600 r/min、扭振激励频率为50 Hz的条件下,对采样频率为20 480 Hz的位移信号做参数优化VMD能精确提取扭振瞬时频率特征,误差小于1%。     

缸套微观形貌对缸套-活塞环振动及润滑性能的影响

摩擦副表面的微观几何形貌对缸套-活塞摩擦副性能有着较大影响,而该摩擦副的润滑性能直接与机身振动相关。通过在缸套表面加工坑、槽,在专用摩擦磨损试验机上进行试验,监测柴油机机身振动信号,对比分析不同转速、不同缸套条件下的活塞横向撞击情况,同时获取不同缸套的缸套-活塞环的摩擦学信息,并分析缸套形貌对摩擦性能的影响机理。结果表明,在缸套内表面加工一定的坑和槽,可以有效改善缸套-活塞环在高转速情况下的摩擦性能。     

基于Hilbert-Huang变换的发动机振动信号特征提取

基于Hilbert-Huang变换与小波分析相结合的故障特征提取方法,先利用小波分析方法将缸盖振动分解在低、中、高三个频段,然后对各个频段的信号进行EMD分解,对得到的IMF分量做Hilbert变换,得到各个频段的Hilbert谱.再根据发动机冲击响应的特点,将Hilbert谱沿频率轴积分,然后在时间-幅值平面上投影成二维的频带能量分布图,突出故障信息.实例表明,通过各频段、各冲击响应能量分布的变化,可实现故障的判断和定位.