基于小波分析和GA-SVM的金刚石
砂轮磨损的声发射监测研究 |
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引用本文: | 郭力,李波,郭君涛.基于小波分析和GA-SVM的金刚石
砂轮磨损的声发射监测研究[J].机电工程,2019,36(12). |
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作者姓名: | 郭力 李波 郭君涛 |
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作者单位: | 湖南大学 机械与运载工程学院,湖南 长沙410082;湖南大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙410082 |
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摘 要: | 针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题,在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中,在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上,对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明:金刚石砂轮磨损后,磨削声发射信号小波分解系数的有效值和方差,以及声发射信号小波能谱系数在低频率段都有所增大;利用部分稳定氧化锆磨削声发射信号的小波能谱系数或小波分解系数的有效值和方差值的组合,作为判别金刚石砂轮磨损状态的特征值,采用基于遗传算法支持向量机对金刚石砂轮的磨损状态判别准确度达100%,判别准确度明显优于BP神经网络方法。
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关 键 词: | 部分稳定氧化锆 精密磨削 声发射 金刚石砂轮磨损 小波分析 基于遗传算法支持向量机 |
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