小波分析法用于动态测试数据变化趋势预测

加工中在线监测的一个重要作用和目的,就是适时对机械加工系统特性及测量系统特性进行预测和分析,并根据分析结果对加工过程作有效控制,以减少或避免废品的产生。本文用小波分析方法进行测试数据变化趋势的预测,不仅可预测信号幅值的变化,而且可辨识信号频率的变化,可直接为工艺分析提供各频率段分量变化的信息。     

基于声发射技术的超精密切削状态监测试验研究

针对超精密加工过程中的切削状态监测问题,利用声发射技术进行了接触检测和识别的试验研究。首先,将谐振频率为1 MHz的锆钛酸铅压电陶瓷传感器安装在靠近切削点的位置,并且为了降低背景噪声,利用声发射分析单元放大和100 kHz高通滤波器对信号进行了处理;然后,对切削刃与工件的接触极限进行了研究,实现了对切削刃位置的准确检测;最后,对切削状态变化引起的声发射信号变化进行了监测,对其切削状态进行了识别。研究结果表明:(1)当切削速度为60 m/min时,在切削深度为10 nm的情况下可以检测到切削刃与工件的接触;(2)声发射信号波形可以识别表面加工过程中发生的微小变化,且声发射平均值与切削速度呈高度正相关,声发射总能量与接触弧长成正比;这些结果证实了声发射技术用于切削状态监测的可行性。     

金属裂纹扩展声发射信号特性研究

机械结构件中的应力集中使得结构极易产生裂纹并逐渐扩展,裂纹扩展时伴有声发射信号,因此有必要对结构件中裂纹扩展时的声发射信号进行特征研究。为研究金属板件中的裂纹声发射源特征行为,通过分析板件中的裂纹声发射源,从理论上推导了裂纹声发射的幅值和频率特征表达式。在裂纹扩展过程中,金属板件的裂纹声发射信号幅值与声发射源的开裂长度和拉伸应力的乘积成正比,频率与裂纹开裂速度成反比,且与裂纹开裂长度成正比。用声发射检测系统对预制有初始裂纹的金属板件进行拉伸状态下的声发射监测,通过对声发射信号求取功率谱密度估计,实现不同声发射信号以功率谱在频域的分布为信号特征的有效区分。实验结果与理论分析相符合,研究结果对金属板件的裂纹声发射检测技术具有重要意义。     

旋转机械状态监测中提高FFT线性谱精度的一种方法

针对旋转机械状态监测中振动信号一般以离散频率成分为其主要频率构成的特点，讨论一种改善ＦＦＴ线性谱精度的方法。应用该方法对代表某谐和分量的谱峰参数进行适当修正，能获得该分量较精确的频率、幅值和相位。其中相位分析误差小于５°     

刀具声发射信号的组合去噪及特征分析

针对刀具切削加工过程产生的声发射信号进行噪音滤除,以有效监测刀具磨损情况,提高工件加工质量。研究形态滤波与集合平均经验模态分解(EEMD)的有效组合方法,在时域和频域对信号进行降噪处理。首先采用加权级联形态滤波,滤除声发射信号的尖峰脉冲干扰;进而采用EEMD分解处理后的信号,计算所得本征模态分量(IMF)的相关性以去除虚假分量,达到去噪效果。仿真实例分别对模拟加噪声发射信号和实测刀具声发射信号进行处理,并提取去噪前后信号频率特征进行比较,仿真结果说明了此方法的有效性。     

基于声发射技术的螺栓状态监测研究

利用声发射技术监测螺栓工作过程中的状态变化,对声发射检测信号进行时域、频域及小波分析。结果表明,螺栓由于塑性变形和断裂引起的声发射频率明显区别于振动、撞击、摩擦等所产生的频率,验证了声发射技术用于连接螺栓状态辨识的可行性。     

金属切削刀具磨损监测技术研究进展

在机械加工中,金属切削刀具作为切削加工的直接执行者,其切削状态对整个加工过程的正常、稳定进行具有重要影响,因此,监测其刀具磨损状态对于提高工件的加工质量和机床加工效率具有重要意义.本文综述了基于有限元模型、传感数据以及基于模型和数据融合的三种刀具磨损监测技术的研究现状,分析了当前监测技术的优点与不足,并对刀具磨损监测领...     

采用小波包能量熵的铣削振动状态分析方法研究

颤振是影响机床加工质量的重要原因之一。为实现切削颤振的实时在线识别与评价,采用加速度传感器,获取主轴振动信号,以小波包能量熵值为指标,对铣削加工的稳定状态及振动形式进行识别。通过多传感器对加工过程进行监测,确定加工的稳定性;对主轴振动信号进行频谱分析,了解不同加工状态下的信号频谱特点,分析其振动形式。对信号进行小波包分解,发现在不同的振动状态下,信号的能量分布有显著规律。试验表明,切削从稳定状态到不稳定状态,本质上是强迫振动和颤振的能量强度和分布发生了变化。能量熵描述能量分布的变化,是识别切削状态和振动状态变化的有效方法。     

考虑电流和振动的涂层铣刀磨损规律实验研究

随着切削技术向着高速、高效和干式加工等方向发展,刀具涂层和切削状态监测技术成为影响切削技术发展的主要因素,研究刀具涂层以及刀具磨损引起的切削状态改变对促进制造业发展具有重要意义。利用铣削实验得到了相同切削条件下,不同涂层的3把硬质合金刀具的加工磨损情况。通过分析各个刀具磨损过程中铣削力信号、主轴电流信号以及切削振动信号的变化,得到了无涂层、Ti Al N涂层以及Al Ti N涂层刀具在切削过程中表现出的磨损规律。结果表明:Al Ti N涂层的耐磨性能更好,3把刀具的主轴电流有效值和切削振动信号质心频率的变化均有效反映了刀具磨损情况。在立铣加工过程中,可以将上述两种特征值用于刀具磨损实时在线监测。     

基于噪声信号的难加工表面损伤在线监测

提高难加工材料的加工效率在机械加工中有着巨大的经济价值,但是由于一些加工表面损伤的存在如白层,难加工材料的加工效率仍处于一个很低的状态.加工材料表面的白层只能在加工之后才能被发现.这对刀具磨损,加工质量等有着巨大的危害.因此在线监测难加工表面损伤具有巨大的经济意义.建立一个基于实时切削噪声信号的在线监测系统对白层,表面质量和刀具磨损进行监测分析.实验表明噪声信号均方根值,频率与白层有着极大的相关性.