基于声发射信号的振动钻削刀具磨损状态监测试验研究

针对钻削加工时难以直接观察刀具磨损状态的问题,基于声发射采集系统设计了超声轴向振动钻削刀具磨损状态监测装置,并在7075铝板上进行超声振动钻削试验。分析刀具磨损状态对声发射信号RMS值的影响,并通过小波分解技术对比分析刀具在不同磨损状态下的声发射信号变化规律;根据声发射信号对刀具磨损状态进行实时监测。试验结果表明:声发射信号的RMS值与刀具的磨损程度呈正相关;通过小波分解可知,随着刀具磨损的增加,信号的能量逐渐由低频段向高频段转移,可以通过监测声发射信号RMS值与能量的变化实现刀具磨损状态的有效识别。     

进给量对超声振动钻削力的影响研究

在振动钻削加工原理的基础上建立了振动钻削过程中平均钻削力的数学模型,在超声轴向振动钻削试验装置上进行了0Cr17Ni4Cu4Nb不锈钢的普通钻削和振动钻削的钻削力测量试验,通过试验分析了进给量对钻削力和钻头磨损的影响规律。试验结果表明,振动钻削过程中的钻削力明显减小,钻削力曲线更加平缓;振动钻削过程中,随着钻头进给量的增大钻削力逐渐增大,钻头磨损加剧。     

超声振动钻削减摩机制研究与试验分析

在振动钻削加工原理的基础上建立振动钻削过程中平均摩擦力的数学模型,分析动载荷对平均摩擦力的影响规律。在超声振动钻削试验装置上对0Cr17Ni4Cu4Nb不锈钢进行了普通钻削和超声振动钻削试验,对比分析了孔壁表面粗糙度、钻头磨损形貌和切屑形状。结果表明:超声振动钻削能够减少平均摩擦力;通过观察加工后钻头与孔的表面形貌,超声振动钻削钻头磨损程度低,孔壁表面粗糙度值小,具有更好的断屑、排屑性能。     

和田玉超声波振动深孔钻削特性分析

基于和田玉超声波振动深孔加工工作和结构原理,构建和田玉超声波振动深孔钻削模型;通过和田玉超声波振动深孔钻削模型分别建立和田玉超声波振动深孔钻削钻削厚度和钻削动力学模型,通过分析计算结果,钻头在一个圆周内的钻削过程中出现空钻现象,出现空钻现象与钻削进给量参数与振动的振幅有关系,钻削进给量小于振动的振幅就会出现空钻现象;振幅的损失量与超声振动钻削系统的刚度有密切关系;在保持阻尼不变的情况下,系统刚度值减小,则振幅损失增大。     

45钢超声振动钻削加工机理及其试验研究

通过超声振动加工技术对45钢进行钻削加工试验,研究超声振动加工技术的钻削机理、加工孔的表面微观形貌、切屑形态,以及超声振幅和主轴转速对加工孔表面粗糙度的影响规律。结果表明:在普通车床CA6140上利用超声振动发生器、换能器、变幅杆连接钻头对45钢进行钻削,可实现传统钻削加工与超声振动钻削加工的良好结合,有效改善孔内表面的形貌,降低表面粗糙度值,且切屑形态规整;同时,超声振幅控制在20μm最佳,主轴转速在320~400 r/min范围内的加工效果较好。     

枪钻低频轴向振动钻孔的有限元分析

为了使枪钻在加工过程中减小钻削力,运用有限元分析软件Deform-3D动态模拟出枪钻钻头低频轴向振动钻削过程。根据枪钻钻头轴向振动钻削的断屑经验公式确定切削参数;建立了加工过程的有限元模型,并动态模拟了轴向振动钻削加工过程和普通加工过程,结合这两种加工过程中刀具所受的轴向力和扭矩变化情况进行了分析;最后将两种加工情况进行对比。结果表明:振动钻削能够显著地降低钻削中产生的轴向力和扭矩,减小钻头的磨损,延长钻头的寿命。     

基于BP神经网络的微孔钻削实时监测

为防止微孔钻削过程中钻头折断,研制微孔钻削在线监测系统。该系统以主轴电机三相电流对应的电压信号为监测对象,应用神经网络建立钻头磨损状态与信号特征的关系模型,以此获取隐含微细钻头磨损状态的信息值。实验结果表明,应用此系统进行微孔钻削在线监测,可以有效避免微钻头的折断,提高钻头的利用率。     

0Cr17Ni4Cu4Nb超声振动钻削的钻削力和切屑研究

针对深小孔钻削过程中存在轴向力和扭矩较大、断屑排屑效果差、刀具易磨损等问题,通过建立轴向振动钻削运动数学模型,分析了超声振动钻削的钻削力和断屑机制。在设计的超声轴向振动钻削试验装置上对0Cr17Ni4Cu4Nb不锈钢材料进行了普通钻削和超声振动钻削深小孔加工试验,对比分析了轴向力、扭矩和切屑形状。实验结果表明:与普通钻削相比,超声振动钻削降低了轴向力和扭矩,获得了良好的断屑和排屑效果,提高了钻削过程的稳定性,延长了刀具的使用寿命。     

超声振动钻削皮质骨切削区温度的研究

为了直观明了地分析骨钻削过程中切削区的温度,把三维钻削问题转化为二维切削问题,建立了二维正交切削模型;分析骨钻削过程中第三变形区温度的变化,并利用ABAQUS软件建立超声振动正交切削有限元仿真模型,通过试验验证了仿真模型的正确性;然后通过仿真模型,对比分析普通钻削与超声振动钻削的第三变形区温度变化,并进一步分析了超声振动条件下,转速对皮质骨第三变形区温度的影响。结果表明:相比于普通钻削,超声振动钻削能显著降低第三变形区的温度;随着转速的增加,第三变形区温度增加。     

金和田青玉超声波振动深孔钻削试验研究

基于和田玉特殊的物理性能,采用金刚砂钻头和高速钢麻花钻在附加超声波振动和不附加超声波振动的条件下进行了和田青玉的钻削试验,在加工工件的刀具损坏、出口毛刺、孔表面微观质量3个方面进行对比分析,超声振动波钻削能获得更好的加工质量和效率,并能减少刀具的磨损和破坏,为和田玉精密加工提供了一种新的深孔加工工艺方法。     

模具钢硬铣削过程振动和声发射信号监测与分析

硬切削作为绿色切削的重要组成部分,已成为金属切削的一个研究热点。为了对硬切削过程进行监测,建立了一套信号采集系统,通过该系统采集模具钢铣削过程中的振动信号和声发射信号,并从时域、频域对其进行了分析研究。研究结果表明：模具钢硬铣削过程的振动信号和声发射信号的时域波形呈现不同的特点;振动信号和声发射信号的均方根值随切削速度的增大均呈明显的增大趋势,而受每齿进给量和铣削深度影响很小;随着切削速度的提高,振动信号各频段的幅值均增大,但频谱分布基本不变;随切削速度的提高,声发射信号的频谱成分增多,并导致了均方根值的增大。     

直升机动力传动系统故障诊断方法

为降低飞行事故,保证飞行安全性,对直升机动力传动系统进行故障诊断研究。分析行星齿轮振动机理以及信号分离方法,设计并制作行星齿轮箱故障诊断试验台,利用LABVIEW虚拟仪器采集系统采集振动信号,通过行星齿轮啮合试验,对所采集的数据文件进行信号处理,检测和分析行星齿轮箱的轮齿缺陷。结果表明:对从行星齿轮传动机构获得的振动数据进行信号时域平均,可实现对行星齿轮振动信号的充分分离,清晰地检测出故障所在,以达到直升机动力传动系统故障诊断的目的。     

胎体中含有铜锰阻尼合金成分的金刚石钻头研制及钻进试验

孕镶金刚石钻头在钻进过程中,经常会遇到有害的振动问题,这种振动极大地影响钻进的稳定性。阻尼合金能耗散振动能,可达到减振的目的。本实验用铜锰粉末代替63#配方中的663青铜粉,来制作金刚石钻头的胎体试样。对胎体试样进行力学性能测试及断口形貌分析,结果表明:相较于63#配方试样,质量分数40%铜锰粉末的胎体试样组织均匀,结构致密,硬度提升14.7%;孕镶金刚石钻头磨耗比提高13.2%,抗弯强度降低22.4%。钻进试验结果表明:在钻进均质花岗岩岩样时,质量分数40%的铜锰配方钻头与63#配方孕镶金刚石钻头钻进性能相近,钻进振动加速度幅度减小约4.3%,钻头阻尼性能提高,钻进过程更加平稳。      

The application of acoustic emission for precision drilling process monitoring

Precision drilling is a process where a close tolerance hole can be produced with a special drill bit without subsequent reaming. Producing a hole without reaming results in less overall processing time during hole preparation. Precision drilling is best accomplished by a robot with a computer controlled drilling end effector due to the high degree of process control required. Some aspects of the process, such as spindle speed, feed rate, and peck cycles, can easily be controlled by a computer controlled end effector. Other variables, such as drill bit wear, chipping, and point geometry variation, cannot be controlled with the end effector. These variables affect the diameter of the hole but cannot be detected unless the hole or the drill bit is manually inspected. It is not practical to stop the process and check the diameter after every hole. Therefore, a means to perform real time drilling process monitoring is required to detect if an oversized hole is being drilled. The primary objective of this research was to correlate the diameter of a hole drilled in steel with any acoustic emission (AE) signal measurement parameter. The secondary objective was to correlate drill bit lip height variation, which has a significant influence on the diameter of a hole, with any AE signal measurement parameter. The results of this study showed that acoustic emission could only be correlated to hole diameter variations if those variations were related to the lip height variations. However, AE energy and RMS were correlated to lip height variations under a wide variety of conditions.     

基于小波变换的齿轮箱故障诊断

时域同步平均(Time Synchronous Averaging,TSA)信号只包含齿轮啮合频率信号和倍频信号,若齿轮出现故障,会使TSA信号得到某种程度的调制.文章将连续小波变换应用于齿轮箱振动采样的TSA信号,检测和分析齿轮箱的轮齿缺陷,设计并制作齿轮箱故障诊断试验台,通过齿轮全运行周期啮合试验,利用LABVIEW虚拟仪器采集系统采集振动信号,然后利用MATLAB编写相应的程序,绘制出所需信号的波形图,对所采集的数据文件进行信号分析处理,以达到齿轮箱故障诊断的目的,并验证了小波变换对齿轮故障诊断的有效性.     

Drilling wear detection and classification using vibration signals and artificial neural network

In automated flexible manufacturing systems the detection of tool wear during the cutting process is one of the most important considerations. This study presents a comparison between several architectures of the multi-layer feed-forward neural network with a back propagation training algorithm for tool condition monitoring (TCM) of twist drill wear. The algorithm utilizes vibration signature analysis as the main and only source of information from the machining process. The objective of the proposed study is to produce a TCM system that will lead to a more efficient and economical drilling tool usage. Five different drill wear conditions were artificially introduced to the neural network for prediction and classification. The experimental procedure for acquiring vibration data and extracting features in both the time and frequency domains to train and test the neural network models is detailed. It was found that the frequency domain features, such as the averaged harmonic wavelet coefficients and the maximum entropy spectrum peaks, are more efficient in training the neural network than the time domain statistical moments. The results demonstrate the effectiveness and robustness of using the vibration signals in a supervised neural network for drill wear detection and classification.