發(fā)布時間：2018-06-16 03:27

  本文選題：切削刀具 + 刀具磨損　； 參考：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報》2016年20期

【摘要】：針對刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測和磨損量預(yù)測研究中特征提取這一關(guān)鍵技術(shù),該文提出了基于云理論的信號特征提取方法。首先,采用小波包分析對聲發(fā)射信號進行信號分解和重構(gòu),濾除噪聲對提取特征參數(shù)的影響;其次根據(jù)重構(gòu)信號的統(tǒng)計分布特性,利用逆向云算法提取信號敏感頻帶的期望值、熵及超熵云特征參數(shù),定量分析刀具在不同切削條件下3種云特征參數(shù)隨磨損量增大所呈現(xiàn)的變化規(guī)律;最后,通過散點圖分析3種特征參數(shù)表征刀具磨損聲發(fā)射信號的有效性。結(jié)果表明:刀具磨損聲發(fā)射信號具有明顯的云特性,3種云特征參數(shù)與刀具磨損狀態(tài)具有明顯的對應(yīng)關(guān)系,可作為刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測、磨損量預(yù)測的特征參數(shù);云理論在刀具磨損監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用,擴大了知識的表示范圍。
[Abstract]:Aiming at the key technology of feature extraction in tool wear condition monitoring and wear prediction research, a method of feature extraction based on cloud theory is proposed in this paper. Firstly, wavelet packet analysis is used to decompose and reconstruct the acoustic emission signal to filter the effect of noise on extracting characteristic parameters. Secondly, according to the statistical distribution characteristics of reconstructed signal, the expected value of signal sensitive frequency band is extracted by reverse cloud algorithm. Entropy and hyperentropy cloud characteristic parameters, quantitative analysis of the tool under different cutting conditions with the increase of wear characteristics of the three cloud parameters of the law; finally, The validity of tool wear acoustic emission signal is characterized by three characteristic parameters. The results show that the acoustic emission signals of tool wear have obvious cloud characteristics and three kinds of cloud characteristic parameters have obvious corresponding relationship with tool wear state and can be used as characteristic parameters of tool wear condition monitoring and wear quantity prediction. The application of cloud theory in tool wear monitoring expands the scope of knowledge representation.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)機械工程學(xué)院;
【分類號】：TH165+.3;;TP206

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本文編號：2025060