非线性最小二乘法在金刚石研磨振动信号处理中的应用

将金刚石研磨时采集得到的振动数据拟合为假设多谐波叠加形式的问题转化为非线性最小二乘法计算问题．运用小波包分解重构和FFT来确定谐波初值,再通过Gauss--Newton非线性迭代算法进行求解计算,确定谐波参数模型。通过对金刚石研磨实际加工信号的处理,表明此方法能够较为准确的拟合出假设的谐波形式,为判断金刚石研磨振动与研磨质量之间的关系提供了有力的依据。     

研磨速度与外载荷对金刚石浮动研磨系统影响的试验研究

在单晶金刚石的弹性浮动研磨过程中,刀具对振动的比较敏感,机床内部外部都会对系统振动有影响,不同加工工艺也会对梁的振动会有不同影响.研究了外载荷和研磨速度对梁振动的影响,及其对金刚石表面质量的影响,以求探索出金刚石刀具研麿的最佳工艺.     

发动机转子振动信号分析

针对航空发动机故障类型难以识别和转子振动信号复杂、难以分离的问题,提出运用盲源分离中的Fast ICA算法建立振动信号的分离模型,从采集信号中准确分离出独立的故障信号,快速识别转子中的故障类型。通过搭建发动机转子振动平台采集转子的振动信号,同时计算出不同故障状态下的故障频率。对比分析得出振动信号经过Fast ICA算法处理后具有更高的辨识性,由分离后的信号可以判断出转子振动的故障类型为转子通过外环。分析结果表明:基于Fast ICA算法的分离模型可以快速、有效地分离出此类发动机转子振动信号。     

基于深度SSDAE网络的刀具磨损状态识别

针对刀具磨损状态识别过程中采集数据量大、干扰信号复杂且需人为选择特征参数的问题,为提高刀具磨损状态识别模型的鲁棒性与泛化性,提出了一种数据驱动下深度堆叠稀疏降噪自编码（stacking sparse denoising auto-encoder,简称SSDAE）网络的刀具磨损状态识别方法,实现隐藏在数据中深层次的数据特征自动挖掘。首先,将原始振动信号分解为一系列固有模态分量（intrinsic mode function,简称IMF）,并采用皮尔逊相关系数法选取了最优固有模态来组合一个新的信号;其次,采用SSDAE网络自适应提取特征后对刀具磨损阶段进行了状态识别,识别精度达到98%;最后,对网络模型进行实验验证,并与最常用的刀具磨损状态识别方法进行了对比。实验结果表明,所提出的方法能够很好地处理非平稳振动信号,对不同刀具磨损阶段状态的识别效果良好,并具有较好的泛化性能和可靠性。     

基于LSSVM的列车转向架拉杆螺栓状态识别

针对列车转向架拉杆螺栓的松动问题,采用基于LSSVM的状态识别方法对列车转向架拉杆螺栓进行状态识别研究。制作了列车转向架拉杆螺栓结构模拟模型,包括正常、过渡、松动3种状态,并结合激振器、功率放大器等仪器搭建实验平台。采用振动加速度传感器采集列车转向架拉杆螺栓的振动信号,对获取的数据进行时域、频域分析,结合小波包能量寻找螺栓不同松动状态下振动信号的差异性,提取了敏感特征参数,最后通过LSSVM模型对拉杆螺栓状态进行分类识别。识别结果表明,基于LSSVM的识别方法能够有效识别出转向架拉杆螺栓的松动状态。     

基于频谱分析和卷积神经网络的高速轴向柱塞泵空化故障诊断

针对高速轴向柱塞泵不同空化故障等级诊断依赖人工特征提取、识别准确率低的问题,提出了一种融合振动信号频谱分析和卷积神经网络的诊断方法。采集不同空化等级情况下柱塞泵壳体振动信号,对连续的振动数据进行切片并作频谱分析,获得频谱图作为数据集;利用二维卷积神经网络对不同空化等级的信号频谱图进行分类。为提高所提方法的鲁棒性,采用带通滤波的方法抑制频谱图中的噪声频率。试验结果表明:对于不同信噪比的振动信号输入,均能准确地识别出柱塞泵的空化故障等级。     

弹性梁受轴向和横向冲击对金刚石研磨质量的影响研究

在单晶金刚石的弹性浮动研磨过程中,弹性梁振动对研磨质量有直接的影响。本文主要考虑弹性梁受到轴向和横向冲击后对研磨质量的影响,通过金刚石颗粒与研磨盘之间的相互撞击的作用方式来分析造成金刚石表面缺陷的主要原因。     

基于LE-SVM的切削颤振识别

为了减少切削颤振对机械加工的影响,提出了结合流形学习和支持向量机的颤振识别方法。首先采集切削加工中的振动信号,对信号进行小波滤波和归一化处理;然后对预处理后的信号进行数据流形降维;最后把降维后数据输入到支持向量机,建立切削加工振动信号的识别模型。试验结果表明,该方法具有较好的识别效果和较高的运算速度。     

精密球体研磨加工的在线检测与优化控制

振动信号是反映球体研磨状态的重要途径,利用基于虚拟仪器的研磨振动检测与分析系统,对精密球研磨加工过程中的振动信号进行了检测和分析。分析结果表明,精密球体研磨加工的振动信号能有效地监控整个研磨过程,实时地反映球体研磨的状态和精度,从而为进一步提出精密球体研磨加工的优化控制方案创造条件。     

基于双信号融合的超声振动钻削钻头磨损状态监测研究

为了监测超声振动钻削过程中钻头的磨损状态,构建了超声振动钻削钻头的振动信号和AE信号的采集系统,通过采集不同磨损状态下钻头的振动信号和AE信号,对其进行小波分解,得到与钻头磨损相关的特征值,将二者融合后作为神经网络的输入,输入至构建的12-10-3的BP神经网络中,进行钻头磨损状态的识别。试验结果表明,所建BP神经网络通过振动和AE的融合信号对钻头的有效识别率为91.7%,可以有效对钻头的磨损状态进行识别。     

主被动隔振法在金刚石刀具研磨压力控制中的应用

主被动隔振能够有效改善系统全频带隔振能力,有助于金刚石刀具研磨过程中稳定控制刀具刃口所受到的研磨压力.在应用主被动隔振法控制刀具研磨压力时,需要根据刀具刃磨机床进给轴的控制能力,合理设计柔性调压平台Z向支承刚度,通过调压平台的支承刚度抑制高频振动,同时还要确保位移控制量的输出频率和调压平台固有频率之间的匹配关系,通过主动控制削弱调压平台的谐振峰,以达到稳定刀具研磨压力的目的.     

磨削技术的新进展──硬脆材料光滑表面的超精磨削

阐述利用超细粒度金刚石砂轮进行硬脆材料光滑表面起精磨创的现状，提出获得硬脆材料光滑磨削表面的主要技术措施。     

单晶金刚石刀具刃磨信号监测技术研究

单晶金刚石刀具在刃磨过程中,不同晶面,晶向以及工艺参数会对发出的噪声和振动信号有所影响。分析刃磨工艺条件、噪声和振动信号以及刃口质量之间的相互关系,将有助于更加深入地了解刀具刃磨技术,提高刀具制造水平。     

椭圆振动修整超声磨削ＺrＯ２温度试验研究

采用椭圆超声振动辅助金刚石笔修整方法修整金属结合剂金刚石砂轮,考察声学系统参数及磨削参数对超声振动辅助磨削纳米氧化锆陶瓷过程中磨削温度的影响.试验结果表明,椭圆超声振动辅助修整的金刚石砂轮超声振动磨削中,磨削温度相对较低.相比其他修整参数,修整深度对磨削温度的影响较小.磨削参数中,磨削深度对磨削温度影响因子较大,砂轮速度影响较弱.此外,磨粒在切削过程中做超声振动,改变了切削条件及散热条件,弱化了砂轮表面地貌对磨削温度的影响,因此,不同修整方式的金刚石砂轮的磨削温度差别不大,两种修整方式下磨削温度下降的梯度大致相当.     

单晶金刚石刀具机械刃磨技术进展

介绍了单晶金刚石刀具机械刃磨原理和刃磨机理,分析了刀具刃磨面、刃磨方向、刃磨参数和刃磨机床振动等对单晶金刚石刀具刃磨质量和刃磨效率的影响,综述了单晶金刚石刀具机械刃磨技术的发展趋势。     

光学玻璃亚表面损伤深度预测及实验研究

为了进一步揭示超声振动辅助磨削加工机理,建立了超声振动辅助磨削亚表面损伤深度与断裂韧性的预测模型,设计几何形状随机的单颗磨粒超声振动压痕实验和超声振动辅助磨削实验,调查两种情况下K9光学玻璃压痕变形区域形貌特征,提出一种适用于超声振动和非超声振动两种加载条件的等效断裂韧性计算方法,并通过超声振动辅助磨削实验来验证预测模型的可靠性。实验结果表明,超声振动可以有效增加K9光学玻璃抵抗断裂的能力,降低亚表面损伤程度,且预测模型与实验结果具有良好的一致性。     

Ultraprecision surface finishing of nano-ZrO2 ceramics using two-dimensional ultrasonic assisted grinding

Based on the model of a grain cutting trace in workpiece during two-dimensional ultrasonic assisted grinding, microscopic cutting trace of the grain is analyzed, and the grain cutting trace of spiral line is defined, the motion model of the contact between single abrasive particle and workpiece in a vibration period is established during two-dimensional ultrasonic assisted grinding, and the results show that the grain motion mode of two-dimensional ultrasonic assisted grinding is similar to the rotary cutting mode. Grinding experiments on surface quality of nano-ZrO₂ ceramic are carried out using diamond grinding in different condition, both with and without ultrasonic vibration. Experimental results show that the surface quality after two-dimensional ultrasonic assisted grinding is superior to that after diamond grinding, and it is easier for two-dimensional ultrasonic assisted grinding as material removal mechanism employs ductile grinding mode.     

磨削用量对超声辅助磨削碳化硅效果的影响

超声辅助磨削是一种适于加工陶瓷等硬脆材料的先进复合加工技术。在超声振动方向垂直于加工表面的条件下,采用金刚石杯形砂轮对碳化硅陶瓷进行超声辅助磨削与普通磨削试验。对两种方法的磨削力、力比及加工表面粗糙度进行了对比分析,并讨论了磨削用量变化对两种方法在上述指标中差异程度的影响。结果表明,与普通磨削相比,超声辅助磨削可显著降低磨削力,但一定程度上将导致加工表面质量变差。随着磨削用量的增大,超声辅助磨削与普通磨削之间的差异逐渐减弱,超声辅助磨削效果逐渐消失。     

旋转超声磨削加工中刀具结合剂类型与加工性能的关系

实验分析了硬脆材料旋转超声磨削过程中刀具结合剂类型对加工性能的影响以便提高加工精度和加工表面的完整性.首先,采用能谱分析研究了铁基、陶瓷基和青铜基3种超声振动刀具中结合剂与金刚石颗粒的把持形式,并根据相同加工工艺条件下刀具磨损形式确定了把持力大小.然后,结合超声振动刀具特性,通过旋转超声磨削加工实验研究刀具结合剂类型与切削力、刀具磨损量、加工表面完整性的关系,并对实验结果进行了分析.实验结果表明:相对于陶瓷基和青铜基结合剂超声振动刀具,铁基结合剂超声振动刀具把持力最大,Z轴切削力平均值最小(为46.8 N);加工18 000 mm3材料后,刀具轴向磨损量最小(为0.1 mm);而陶瓷基结合剂超声振动刀具加工表面质量最好,表面粗糙度最大值为21.79 μm.结果证实铁基超声振动刀具适用于粗加工,陶瓷基超声振动刀具则适用于精加工.     

电火花机械复合磨削技术的研究进展

电火花机械复合磨削集合了机械磨削和电火花加工两种加工工艺,能够提高加工效率和加工质量,广泛应用于导电难加工材料的加工。本文对电火花机械复合磨削机理和研究现状进行了系统阐述,在分析现有研究成果的基础上,针对大口径Si C反射镜非球面成形磨削中存在的加工效率低、砂轮磨损严重等问题,提出了将电火花机械复合磨削应用于大口径Si C反射镜非球面成形磨削加工的观点,以提高其成形加工效率。