具备高适应性的高速铣削刀具磨损状态监测系统

为提高加工监测系统的适应性和智能化程度,提出基于刀具磨损曲线的实时刀具状态监测系统。自学习能力的引入使该系统可自动进行不同刀具状态的识别和磨损程度的估计,较大程度上摆脱对系统事先"教学"的依赖。同时为有效抑制切削参数变化带来的干扰,提出一种特征提取方法来自动提取敏感特征,减少监测系统开发时间和成本。针对高速铣削过程的刀具磨损监测,采用切削力和声发射传感器来采集信号,并运用时域、频域和小波分析技术来对信号进行处理,试验结果证明了所提出的自动特征提取方法的有效性和智能刀具状态监测系统的高适应性。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号，识别出刀具的磨损情况，从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测，控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测，并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明，这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

声发射在微铣削过程中监测刀具破损的应用

应用声发射传感器对微铣削过程中的刀具状态进行监测。通过结合传声器传感器,利用小波分析,声发射传感器能更精确有效地监测刀具破损的现象。分别在几种不同的工件材料进行了声发射监测实验。通过该声发射监测刀具破损技术采集得到信号,再利用小波分析对实验数据分析。结果表明,在微铣削中利用声发射信号来监控刀具状态的可行性。     

模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.     

车刀破损快速报警的实验研究

刀具破损的突发性和危害性对刀具监测系统提出了快速报警的要求。本文对切削振动信号在车刀破损时的变化规律进行了实验考察,提出了用均值分量的偏移和高频分量的短时消失来监测车刀破损的方法,并在已建立的微机监测系统中获得了满意的试验结果。     

基于声发射技术的搅拌摩擦焊接工具磨损监测

为在线监测搅拌摩擦焊接过程工具磨损状态,本文基于虚拟仪器技术设计了一套声发射在线监测系统,结合声发射传感器、数据采集卡及信号调理器实现了对搅拌摩擦焊接加工过程中声发射信号的采集。实验中采用带有螺纹的搅拌针工具来焊接7075铝合金,并利用自主开发的在线监测系统采集焊接过程中的声发射信号。然后对采集到的声发射信号进行小波包分解处理,计算分解后各频段能量所占百分比,并提取能量分布规律作为信号特征。研究表明:搅拌摩擦焊接工具在不同磨损情况下具有不同的声发射信号特征,小波包分解处理表明搅拌头磨损轻微时,低频段能量占比较高;相反,搅拌头磨损严重时,低频段能量占比较低。     

基于声发射砂轮磨损监测系统的研究

磨削加工过程中砂轮出现磨损需要反复的修整,砂轮磨损状态的监测可以有效判别砂轮工作状态,减少砂轮修整次数。本文建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型,提出了基于一种小波分解系数均方值统计分析的砂轮磨损状态特征提取方法。同时,采用BP神经网络对砂轮磨损状态进行识别,其输入为3种提取特征,输出为3种不同的砂轮磨损状态。通过磨削试验对监测系统进行评价。结果表明,所提出小波分解系数均方值统计分析的特征提取方法和砂轮磨损监测系统均具有良好的效果。     

无线电遥测监视小直径刀具的工况过程

小直径刀具(φ6mm以下小钻头、铣刀)加工中产生的磨、破损信号难于检测。本文基于这一问题,研究采用无线电遥测技术来传输传感器信号,并建立了CIMS,FMS加工中心钻、铣用小直径刀具的工况监视系统。研究表明:用遥测技术传输的切削过程信息是可以用来识别刀具切削状态的;小直径刀具折断快速报警的成功率在90％以上。     

液体火箭Pogo振动蓄压器非线性仿真研究

本文针对液体火箭推进系统中的Pogo振动现象提出了一种非线性的仿真方法。传统的线性管路模型可以用来进行Pogo振动的稳定性分析;但直接用于振动过程的仿真时,却与实际发生的振动现象差别较大。这些稳定性分析方法中,蓄压器元件采用的是在工作状态附近线性化的模型,而本文从蓄压器中工作气体状态方程出发,建立蓄压器的非线性模型,并对管路和箭体结构耦合系统的状态方程进行了时域仿真。仿真结果表明非线性模型不仅可以反映出系统每个时刻的稳定性,而且可以再现Pogo振动失稳时发散和收敛的过程,特别是失稳时蓄压器处压力脉动变化的非对称特点。这些都非常符合Pogo振动的观察结果。     

离心压缩机系统喘振的实验研究

在一个小型低压离心压缩机喘振实验台上，针对不同储气槽容积、不同转速和不同阀门开度的各流量工况，对离心压缩系统的喘振现象进行了观察。介绍了使用示波器观察热线信号判断系统中倒流发生的方法，可用于实时地监测深度喘振的发生，同时，还对各种工况下的喘振形态及性能变化进行了实验观测。     

梯形螺纹振动辅助冷挤压工艺参数影响分析

为深入研究梯形螺纹振动辅助冷挤压机床的加工过程,延长挤压丝锥寿命以及提高梯形内螺纹质量,本文建立了一套基于虚拟仪器的专用在线监测系统。研究了不同挤压工艺参数下加工过程中的振动、声发射、扭矩以及温度信号,并通过对信号的分析处理,揭示了不同工艺参数与加工过程信号之间的内在联系。研究结果表明,随着主轴转速和润滑油黏度系数的提高,振动、声发射信号的均方根值不断提高,振动、声发射信号频率由低频向高频移动,扭矩和温度也不断提高。激振频率的最优值在18 Hz左右。     

车削刀具切入切出工件时的振动信号特征及其检测技术

准确判断刀具的切入和切出状态是自动化加工系统的迫切要求,而用加速度计来传感这种信息是一种有益的尝试。本文分析了切削振动信号在此过渡过程中的变化规律以及带通滤波器对信号传输过程的影响。根据状态变化时出现的两种信号特征,微机系统能够实现可靠的检测。     

弧面分度凸轮廓形铣削加工系统的动力学分析

以弧面分度凸轮廓形铣削加工系统的分析与简化为基础,建立了动力学模型,利用M atlab6.0对加工系统进行了动力学仿真与分析。在凸轮切削加工过程中,振动最强烈的区域发生在切入阶段和切出阶段;与凸轮非分度区廓形加工相对应的扭振振幅小且稳定;切削用量对加工系统的动力学响应有明显的影响,工件进给速度、刀具轴向最大切削深度越小,系统的振动越弱,刀具(主轴)转速提高,工件子系统振动减弱,刀具子系统的振动增强;生产效率相同时,刀具轴向最大切削深度减小,更能有效地减弱切削加工系统的振动。     

Real-Time Electrostatic Monitoring of Wear Debris for Wind Turbine Gearbox

Engineering practice has shown that early faults of gearboxes are a leading maintenance cost driver that can easily lower the profit from a wind turbine operation.A novel oil-lubricated electrostatic monitoring of wear debris for a wind turbine gearbox is presented.The continuous wavelet transform(CWT)is used to eliminate the noises of the original electrostatic signal.The kurtosis and root mean square(RMS)values of the time domain signal are extracted as the characteristic parameters to reflect the deterioration of the gearbox.The overall tendency of electrostatic signals in accelerated life test is analyzed.In the eighth cycle,the abnormal wear in the wind turbine gearbox is detected by electrostatic monitoring.A comparison with the popular MetalScan monitoring is given to illustrate the effectiveness of the electrostatic monitoring method.The results demonstrate that the electrostatic monitoring method can detect the fault accurately.     

基于Hilbert变换和跟踪滤波的正弦扫描数据处理方法研究

提出一种针对正弦扫描时间历程数据频谱后处理方法,此方法对控制仪驱动信号进行Hilbert变换获取时间-频率曲线,利用驱动信号与响应信号频率同步的特性,对响应信号进行跟踪滤波获取时间-响应幅值曲线,并最终获得响应信号的频谱。此方法不依赖振动控制仪和带有COLA通道的数据采集系统,并可有效避免正弦约减法等方法带来的泄露和精度不高等问题。     

风洞模型-支撑系统涡激振动测量与分析

以0.55m×0.4m低湍流航空声学风洞某模型及其支撑系统为研究对象,采用基于加速度传感器直接测量支撑系统和热线间接测量模型尾流相结合的方法,测量并分析了风洞模型-支撑系统的涡激振动模态,给出了测量方案和数据处理方法。采用基于加速度传感器的功率谱分析方法,获得了模型-支撑系统的三阶振动频率分别为31.1、120.9和221.4Hz;采用基于加速度传感器的频域滤波和频域积分方法,提高了有效信号的信噪比,获得了模型-支撑系统振动的振型和振动节点位置;采用热线测量模型尾流分离涡脱落频率的方法,获得了模型一阶和二阶振动的尾流涡激频率分别为31.1和124.1 Hz,并从测量尾流速度脉动量获得了模型振幅变化和抖振边界信息。实验结果表明,采用热线测量模型尾流从而分析模型振动的方法,有利于小尺度的模型振动测量,而且相对于加速度传感器装于模型表面的直接测量方法而言,对试验模型的绕流流场干扰较小,为测量风洞试验模型的涡激振动模态提供了一种方法。