針對鉆削加工時(shí)難以直接觀察刀具磨損狀態(tài)的問題,基于聲發(fā)射采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)了超聲軸向振動(dòng)鉆削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測裝置,并在7075鋁板上進(jìn)行超聲振動(dòng)鉆削試驗(yàn)。分析刀具磨損狀態(tài)對聲發(fā)射信號RMS值的影響,并通過小波分解技術(shù)對比分析刀具在不同磨損狀態(tài)下的聲發(fā)射信號變化規(guī)律;根據(jù)聲發(fā)射信號對刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。試驗(yàn)結(jié)果表明:聲發(fā)射信號的RMS值與刀具的磨損程度呈正相關(guān);通過小波分解可知,隨著刀具磨損的增加,信號的能量逐漸由低頻段向高頻段轉(zhuǎn)移,可以通過監(jiān)測聲發(fā)射信號RMS值與能量的變化實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的有效識別。 

【文章來源】：機(jī)床與液壓. 2020,48(13)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測裝置圖

為保證刀具磨損程度區(qū)別明顯,對試驗(yàn)中加工第4,46個(gè)孔時(shí),采集的鉆中區(qū)域AE信號進(jìn)行時(shí)域分析,如圖2所示。由圖2可以看出,隨著磨損程度的增加,AE信號均值有所減小,但波形的整體變化并不明顯,AE信號的均值與鉆頭磨損狀態(tài)的相關(guān)性較低。因此,需要對AE信號中能有效表征刀具磨損狀態(tài)的特征值進(jìn)行分析。RMS值表示信號的能量,根據(jù)該數(shù)值的大小能夠判斷刀具磨損狀態(tài)[8]。本文作者對刀具在不同磨損狀態(tài)下的RMS值進(jìn)行分析,如圖3所示。

由圖2可以看出,隨著磨損程度的增加,AE信號均值有所減小,但波形的整體變化并不明顯,AE信號的均值與鉆頭磨損狀態(tài)的相關(guān)性較低。因此,需要對AE信號中能有效表征刀具磨損狀態(tài)的特征值進(jìn)行分析。RMS值表示信號的能量,根據(jù)該數(shù)值的大小能夠判斷刀具磨損狀態(tài)[8]。本文作者對刀具在不同磨損狀態(tài)下的RMS值進(jìn)行分析,如圖3所示。由圖3可知,AE信號RMS值整體趨勢隨著刀具磨損程度的增加而增大,同時(shí)其增長趨勢較為顯著。AE信號的RMS值與刀具的磨損程度呈正相關(guān),隨著刀具磨損程度的增加,材料應(yīng)變增大,工件內(nèi)部釋放的能量增強(qiáng),AE信號RMS值隨之增大。AE信號的RMS值與鉆頭的磨損狀態(tài)存在較好地對應(yīng)關(guān)系。根據(jù)AE信號RMS值的變化,可以實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的監(jiān)測。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]復(fù)合疊層材料制孔過程刀具聲發(fā)射特征分析[J]. 謝小明,冷晟,徐青,閔陶,管晨丞.  航空制造技術(shù). 2018(05)
[2]基于信息融合的刀具磨損狀態(tài)智能識別[J]. 徐彥偉,陳立海,袁子皓,頡潭成.  振動(dòng)與沖擊. 2017(21)
[3]超聲軸向振動(dòng)鉆削斷屑機(jī)理分析與試驗(yàn)研究[J]. 史堯臣,李占國,于雪蓮,蔡云光.  制造技術(shù)與機(jī)床. 2017(10)
[4]刀具磨損監(jiān)測的一種數(shù)據(jù)處理方法[J]. 庫祥臣,曹貝貝,郭躍飛,段明德.  機(jī)床與液壓. 2017(17)
[5]干氣密封啟動(dòng)過程中的聲發(fā)射信號特征[J]. 高志,林尤濱,黃偉峰,索雙富,王玉明.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(03)
[6]Fatigue damage characterization of carbon fiber reinforced polymer bridge cables:Wavelet transform analysis for clustering acoustic emission data[J]. LI DongSheng 1* ,HU Qian 1 ,OU JinPing 1,2 &LI Hui 2 1 School of Civil Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China; 2 School of Civil Engineering,Harbin Institute of Technology,Harbin 150090,China.  Science China Technological Sciences. 2011(02)
[7]具備自動(dòng)特征提取能力的智能監(jiān)測系統(tǒng)[J]. 申志剛,何寧,李亮.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2010(09)



本文編號：3218947