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基于S變換與隱馬爾科夫模型的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測方法研究

發(fā)布時間:2021-11-04 04:44
  刀具磨損狀態(tài)的實時監(jiān)測是實現(xiàn)零件加工自動化與智能化、保證零件質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率的一項重要手段,目前刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)仍然沒有被完全、有效地實現(xiàn)。因此,研究刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)對于全面提升制造業(yè)水平具有重大意義。本文針對不同切削條件下刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測這一課題,依據(jù)正交試驗法設(shè)計合理的實驗方案,搭建實驗臺并進(jìn)行切削實驗,利用聲發(fā)射傳感器采集刀具磨損聲發(fā)射信號,提出了基于S變換與隱馬爾科夫模型的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測方法。具體研究內(nèi)容包括幾下三部分:1、基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解結(jié)合互相關(guān)系數(shù)與峭度對刀具磨損聲發(fā)射信號進(jìn)行降噪處理。首先通過集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解將非平穩(wěn)的刀具磨損聲發(fā)射信號分解為若干個平穩(wěn)的固有模態(tài)函數(shù);然后結(jié)合互相關(guān)系數(shù)法和峭度準(zhǔn)則提出重構(gòu)準(zhǔn)則,篩選有效的固有模態(tài)函數(shù)進(jìn)行重構(gòu),獲得降噪信號;最后通過Hilbert譜與信噪比改善量驗證了本文所提方法對刀具磨損聲發(fā)射信號降噪的效果。2、提出了基于S變換與流形學(xué)習(xí)的刀具磨損聲發(fā)射信號特征提取方法。首先通過S變換對降噪信號進(jìn)行時頻分析,論述了刀具不同磨損狀態(tài)時信號的時頻特性;然后應(yīng)用灰度共生矩陣算法提取時頻圖的紋理特征參數(shù),構(gòu)建原始特征向量,用散布... 

【文章來源】:東北電力大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】:74 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于S變換與隱馬爾科夫模型的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測方法研究


常用刀具狀態(tài)監(jiān)測方法

狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),刀具磨損


圖 1-1 常用刀具狀態(tài)監(jiān)測方法法較于間接監(jiān)測法具有監(jiān)測精度高的特點,但是由于直接監(jiān)測,無法實現(xiàn)在線監(jiān)測,導(dǎo)致監(jiān)測效率低,影響加工效率。方法的快速發(fā)展,間接監(jiān)測法以其對刀具磨損量變化反映靈線實時監(jiān)測等優(yōu)點成為目前理論研究與實際應(yīng)用的關(guān)鍵內(nèi)容。狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的主要研究內(nèi)容概括為:信號監(jiān)測及處理、識別三個部分,如圖 1-2 所示。

后刀面,磨損形態(tài),邊界,磨損程度


東北電力大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文分由于強度和散熱都較差,導(dǎo)致磨損量較大,磨損程度用 VC 表示;件表面部位,由于加工件的硬皮或加工硬化等原因,導(dǎo)致磨損量也較VN 表示;B 區(qū)位于刀刃的中間,磨損程度用 VB 表示。由于 B 區(qū)磨損測量較為容易,因此通常以 VB 表示后刀面的磨損程度。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于離散廣義S變換與雙向二維主成分分析的內(nèi)燃機故障診斷[J]. 張世雄,蔡艷平,石林鎖,王旭.  中國機械工程. 2018(08)
[2]基于s變換及遺傳優(yōu)化支持向量機的電壓源換流器故障診斷技術(shù)研究[J]. 唐志軍,朱艷,鄒煥雄,王渝紅,胡松伶.  高壓電器. 2017(11)
[3]基于離散S變換和排列熵的癲癇腦電識別[J]. 張健釗,姜威,元輝,尚偉,劉湜,焦萍.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2017(05)
[4]基于S變換譜核密度估計的齒輪故障診斷[J]. 郭遠(yuǎn)晶,魏燕定,金曉航,楊友東.  儀器儀表學(xué)報. 2017(06)
[5]基于SPWVD時頻圖紋理特征的滾動軸承故障診斷[J]. 王亞萍,許迪,葛江華,孫永國,隋秀凜.  振動.測試與診斷. 2017(01)
[6]基于振動敏感時頻特征的航天軸承壽命狀態(tài)識別方法[J]. 陳仁祥,陳思楊,楊黎霞,王家序,董紹江,徐向陽.  振動與沖擊. 2016(17)
[7]基于EEMD降噪和流形學(xué)習(xí)的高速列車走行部故障特征提取[J]. 于萍,金煒東,秦娜.  鐵道學(xué)報. 2016(04)
[8]基于改進(jìn)CRITIC法的TBM刀具聲發(fā)射信號研究[J]. 祝和意,李宏波,張合沛,任穎瑩.  振動與沖擊. 2016(06)
[9]基于主成分分析與C-支持向量機的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測[J]. 謝楠,馬飛,段明雷,李愛平.  同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(03)
[10]基于EMD與峭度濾波的煤巖界面識別[J]. 叢曉妍,王增才,王保平,彭偉利.  振動.測試與診斷. 2015(05)

博士論文
[1]基于聲發(fā)射信號多特征分析與融合的刀具磨損分類與預(yù)測技術(shù)[D]. 關(guān)山.吉林大學(xué) 2011
[2]HMM動態(tài)模式識別理論、方法以及在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用[D]. 馮長建.浙江大學(xué) 2002

碩士論文
[1]基于云理論的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測與磨損量預(yù)測理論研究[D]. 康振興.東北電力大學(xué) 2017
[2]基于S變換的焊接裂紋聲發(fā)射信號時頻分析[D]. 王超.湖南科技大學(xué) 2016
[3]基于混沌理論的刀具磨損識別研究[D]. 彭昶.東北電力大學(xué) 2016
[4]刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)中特征值與VB值的映射關(guān)系研究[D]. 何超.沈陽航空航天大學(xué) 2015
[5]基于聲發(fā)射技術(shù)的刀具磨損監(jiān)測研究[D]. 周蕓夢.河南科技大學(xué) 2014
[6]基于云理論和支持向量機的數(shù)控機床刀具狀態(tài)診斷技術(shù)研究[D]. 王利偉.大連交通大學(xué) 2012
[7]基于EEMD和支持向量機的刀具狀態(tài)監(jiān)測方法研究[D]. 劉芽.西南交通大學(xué) 2012
[8]基于振動信號的PCB微鉆刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測研究[D]. 任振華.上海交通大學(xué) 2012
[9]基于聲發(fā)射的銑刀破損監(jiān)測研究[D]. 謝劍峰.上海交通大學(xué) 2011
[10]基于聲發(fā)射和振動法的刀具磨損狀態(tài)檢測研究[D]. 莊子杰.上海交通大學(xué) 2009



本文編號:3475028

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