基于声发射信号的砂轮钝化在线检测方法

提出了一种基于声发射信号的砂轮钝化在线检测方法,该方法利用BP神经网络建立磨削声发射(AE)信号幅值变化特征量与砂轮钝化状况之间的非线性关系模型,并利用实验数据对该模型进行训练测试,训练获得的模型可用于在线检测小批量、多品种磨削条件下砂轮的钝化状况.实验结果表明,该方法能够准确地在线检测砂轮的钝化程度,具有很高的实用价值.     

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。     

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。     

基于时间常数外圆切入磨削砂轮钝化的监测方法

基于外圆切入磨削力模型研究,提出了一种在线监测功率信号的时间常数算法,并利用时间常数对外圆切入磨削砂轮钝化状态进行识别。为提高计算准确性,选取了进给阶段稳定功率信号和驻留阶段功率信号变化率对时间常数进行计算。通过不同磨削工艺参数和不同修整工艺参数实验,验证了利用功率信号的时间常数方法对砂轮钝化监测的有效性。     

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。     

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。     

恒力磨削中的闭环控制

分析了磨削过程中砂轮的受力情况,由于磨削力为多方向的矢量难以测定,提出了通过声发射信号来检测磨削力的变化.将声发射信号反馈到数字PID控制中构成闭环控制,从而达到控制磨削力的目的.最后,通过实验验证了该控制方法的可行性.     

灰色关联度分析在金刚笔状态识别中的应用

基于灰色关联度应用于故障诊斯的特点分析，将灰色关联理论应用到磨削加工领域，利用灰色关联度分析方法对砂轮修整过程中的金刚笔钝化状态进行识别。通过实验选取声发射信号的均方根值、进给率，和修整深度h作为特征参数，并考虑各参数对金刚笔钝化状态的影响程度，选择初值化的数据处理方式，以提高识别的精确性。经实验验证，采用灰色关联度分析方法可以很好地对砂轮修整过程中的金刚笔钝化状态进行识别。     

光学玻璃磨削状态的声发射监测技术

本文通过建立光学玻璃磨削声发射状态监测系统,研究分析了光学玻璃超精密磨削过程中不同磨削工艺参数所对应声发射信号变化之间的关系.并通过该研究结果优化磨削工艺参数,使磨削后的光学玻璃表面粗糙度达到0.02μm,实验结果证明了声发射监测系统在光学玻璃超精密磨削过程中的实用性.     

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.     

基于声发射的双谱分析在金刚笔状态特征提取中的应用

为了有效地识别砂轮修整过程中金刚笔的钝化状态，针对金刚笔修整砂轮过程中声发射信号的非平稳时变特点，研究了用于金刚笔状态特征提取的基于声发射的双谱分析方法。通过砂轮修整过程在线监测实验，分析了金刚笔在锐利、中等钝化和钝化状态下，修整过程中声发射信号的双谱特征，提出了归一化双谱模对角切片特征提取方法。研究表明，采用基于声发射的双谱分析方法可以有效监测砂轮修整过程中金刚笔的钝化状态。     

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。     

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.     

砂轮磨钝监测及修整

利用声发射(AE）信号归原处理法对砂轮磨钝程度进行监测，在此基础上开发了砂轮磨钝监测及自动修整系统。该系统可以对小批量、多品种工件磨削过程中砂轮钝化进行有效的监测，采用的CNC砂轮自动修整器能够解决多种类型成型砂轮的修整，具有一定的通用性和实用性，能实现磨削砂轮监测、修整过程的自动化和智能化。     

基于信息融合的精密磨削砂轮磨损状态在线识别方法研究

高质量非球面光学元件批量制造是目前精密磨削技术力求实现的目标。为了提高非球面光学元件精密磨削的加工效率,必须在加工过程中动态识别砂轮磨损状态,在砂轮接近或达到寿命周期时对其进行修整。寻求一种经济可行的方式,实现砂轮寿命周期在线评估,利用声发射、砂轮振动、磨削力等多种类型加工过程信号,提取和选择能够全面、灵敏反应砂轮磨损状态的特征,基于Dempster-Shafer证据理论,进行多源信息融合,实现精密磨削砂轮磨损状态在线识别。     

AE信号归原处理法在砂轮磨钝监测中的应用

利用声发射（AE）信号的归原处理法，在线监测小指、多品种磨削过程砂轮钝化程度，实验结果表明，该方法获得的结果与砂轮钝化有很好的一致性。     

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。     

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。     

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。