本文選題：刀具狀態(tài)監(jiān)測 + 相空間重構(gòu)�。� 參考：《振動與沖擊》2015年10期

【摘要】：針對刀具磨損過程中聲發(fā)射信號非線性特征,提出基于混沌理論的信號分析及特征提取方法。采用延遲時間法對去噪后的時間序列進(jìn)行相空間重構(gòu),分析延遲時間及嵌入維數(shù)隨刀具磨損的變化規(guī)律;用關(guān)聯(lián)維數(shù)、最大Lyapunov指數(shù)及Kolmogorov熵三種混沌特征參數(shù)定量分析刀具在不同切削條件下隨磨損量增大所呈現(xiàn)的變化規(guī)律。研究結(jié)果表明,刀具磨損聲發(fā)射信號具有明顯的混沌特征,三種混沌特征參數(shù)、延遲時間及嵌入維數(shù)與刀具磨損狀態(tài)具有明顯的對應(yīng)關(guān)系,可用作刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測、磨損量預(yù)測的特征參數(shù)。
[Abstract]:In view of the nonlinear characteristics of acoustic emission signals in tool wear, a method of signal analysis and feature extraction based on chaos theory is proposed. The delay time method is used to reconstruct the phase space of the time series after de-noising, and the change rules of the delay time and the embedding dimension with the tool wear are analyzed, and the correlation dimension, the maximum Lyapunov index and the Kolmogo are used. The three chaotic characteristic parameters of ROV entropy are used to quantitatively analyze the changing law of the cutting tool with the increase of wear and tear in different cutting conditions. The results show that the acoustic emission signals of tool wear have obvious chaotic characteristics, and three chaotic characteristic parameters, the delay time and the embedding dimension have obvious corresponding relationship with the wear state of the tool tool, which can be used as the tool wear. Tool wear condition monitoring and wear parameters prediction.

【作者單位】： 東北電力大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：吉林省科技廳科技公關(guān)計(jì)劃(20140204004SF)
【分類號】：TG506;TG71

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1779973