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。     

TB6钛合金疲劳试验过程中的声发射信号特征

随着直升机应用越来越广泛,其内部关键部件在高强度运行中疲劳裂纹的检测愈发显得重要,常规无损检测技术无法对裂纹的产生与变化进行实时监测。通过对直升机常用部件材料TB6钛合金进行疲劳断裂试验,使用声发射检测技术采集试验过程中的声发射信号,采用小波能量系数经历图分析方法,综合特征参数经历图分析和小波分析对信号的特征变化进行研究,研究表明:该材料的疲劳断裂过程经历了四个阶段,各个阶段的声发射特征量有明显转折点,裂纹开始萌生时可以观察到声发射特征参数和小波能量系数有明显跳变,声发射信号的中心频率随时间推移有向高频移动的趋势,这些特征规律为TB6钛合金部件的声发射动态监测和健康评价提供了参考依据。     

远近场声发射信号相关性研究

通过研究材料或结构中产生的声发射信号,获得损伤源的位置、损伤的类型及损伤严重度等信息,因而声发射信号成为分析材料或结构损伤状态的基础。在不同位置处所采集的声发射信号由于传感器特性、结构不连续、频散效应等产生明显的特征变化,这将影响到对材料或结构损伤状态一致性的研究。通过数值仿真的手段获得理想的高速撞击声发射信号,利用概率统计中的相关性分析方法,对获得的损伤源远近场声发射信号进行相关分析,计算相关系数,得到了远近场声发射信号相关性的变化规律,分析了相关系数与声发射波形、频率之间的关系,所得研究结果对评定损伤源位置精度及损伤模式识别的信号选取具有一定的参考价值。     

时空域相关自适应小波包声发射信号降噪方法

现有的小波变换方法在对受强噪声干扰的声发射信号降噪时,由于忽略了小波系数之间的相关性,容易造成信号失真。针对该问题,提出了一种基于时空域相关性的自适应小波包声发射信号降噪方法。算法采用自适应冗余小波变换,最大限度保留了信号的时域空域特征,并利用小波系数在时域空域上存在的相关性,提高对声发射信号及噪声的甄别能力,提升降噪效果。同时利用小波系数在空域上的相关性寻找最佳分解层数,进一步提升了算法的适应性。为了验证本文提出算法的有效性,分别在模拟声发射信号和断铅信号上添加不同程度的噪声,并进行降噪实验。实验结果表明,与其他算法相比,经过本文算法处理的信号信噪比大大提高,均方根误差也有一定程度的降低。     

全尺寸飞机疲劳试验过程中的无损检测及声发射监测技术研究

本文介绍了在全尺寸飞机疲劳试验过程中的无损检测和声发射监测的技术细节,说明了如何根据监测目标任务要求,确定传感器位置和安装方案、进行声传播通道性能测试、材料声发射(AE)性能研究和考证整个检测系统工作的平稳性。讨论了如何合理设置数据采集系统的参数,研究了背景噪声的变化规律,并特别研究了同疲劳裂纹形成和扩展有关的声发射信号的特征及如何从强背景噪声环境中获得有用AE信号。论文以中央翼-外翼连接区域和起落架上枢轴接头等关键部位为例,说明实施监测的方法。由于疲劳试验特别强调监测结果的实时性和及时性,在声发射信号处理方面,作者利用趋势分析,基于时间、空间的滤波和基于幅度和能量分布等多种信号处理方式,以及多参数综合识别技术对一些关键部位的状态进行了声发射连续跟踪监测,为保证全尺寸飞机机体部件疲劳试验的顺利进行起到了重要作用。     

基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究

通过声发射检测技术对铁路重载货车滚动轴承故障进行不解体诊断,利用小波包分析技术对采集到的声发射信号进行分解和重构,提取故障信号的能量特征向量,将处理后的特征向量输入到BP神经网络进行滚动轴承故障模式识别,进而判断轴承是否发生故障以及故障的类型。经过使用大量的实际滚动轴承实验数据进行验证,其结果都表明了使用本文的方法的有效性。     

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。     

聚晶金刚石刀具铣削Ti40阻燃钛合金失效机理

选用3种不同粒度金刚石（0.5,10和30 μm）的聚晶金刚石(Polycrystalline diamond,PCD)刀具铣削加工Ti40阻燃钛合金,结合三维视频显微镜与扫描电镜观测刀具形貌,分析金刚石粒度对刀具磨损和破损行为的影响,揭示PCD刀具的失效机理。研究发现,金刚石粒度越小,PCD刀具的耐用度越高。在铣削加工的力-热冲击作用下,PCD刀具的磨损主要表现为磨粒磨损和粘结磨损,而破损初期表现为以微裂纹、前后刀面剥落和微崩刃为主,后期发生了局部碎裂。剥落和微崩刃主要发生在PCD刀具的前、后 刀面临界切深2.5~3.0 mm处,微裂纹是导致发生剥落和微崩刃的主要因素。     

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%.     

小直径平底铣刀铣削淬硬钢实验研究

淬硬钢以其优良的特性在模具行业中得到广泛的应用。但是在淬硬钢铣削过程中,其本身固有的极差的切削性能使得刀具磨损、破损非常严重,特别在小直径铣刀加工淬硬钢时影响更为突出。文中通过采用直径为2mm的TiAlN涂层硬质合金铣刀对S136淬硬模具钢进行中高速干式切削实验,分析了小直径涂层铣刀切削淬硬钢时切削速度、进给速度和切削深度对切削力的影响规律;提出在提高单位时间材料去除率并且要求切削力尽可能低的情况下,采取提高切削速度的策略要优于增加每齿进给量的策略;通过SEM观察刀具失效形态分别为刀尖破损、侧刃微崩、涂层烧伤与脱落和疲劳裂纹。为小直径铣刀的应用提供理论依据。     

声发射检验技术进展

本文简要介绍了声发射技术的发展史，并从声发射技术的原理、波形分析法、参数分析法、声源定位技术和声发射仪器几个方面进行了综述，主要讨论了最新的波形分析技术和检测仪器的构成。最后指出了声发射检测的发展方向是声发射信号的模拟识别及人工神经网络模式识别分析。     

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。     

剪切流场中W/O乳状液分散相液滴破裂的临界条件

探讨剪切流场中牛顿型W/O乳状液的分散相液滴破裂机理及临界破裂条件,总结了Taylor小变形理论、De Bruijn理论和临界乳化理论3种确定临界破裂半径的方法,并尝试用其预测旋流场的液滴破碎情况,为油水分离设备内流场合理的剪切分布提供理论依据.采用Couette双圆筒装置形成薄层剪切流场,研究白油包水型和硅油包水型乳状液滴的破裂形态和临界破裂半径.实验结果表明:不同粘性比的实验介质,其分散相液滴的破裂形态和临界破裂理论的适用性不同,在实际应用时应根据流场特点和乳状液的物性特点具体分析.依据某型旋流器的流场数值模拟结果,剪切流场中的临界破裂理论可用于初步预测旋流场中给定粒径分布的乳状液能否被有效分离,但还需进一步的现场测试和分析,引入与流场的湍动强度相关的修正系数.     

硬质合金刀具高速铣削航空铝合金时的磨损形态及磨损机理

对硬质合金整体立铣刀高速铣削加工航空铝合金时的刀具磨损形态及其磨损机理进行了观察和分析.结果表明:在高速切削条件下,硬质合金整体立铣刀的磨损形态主要表现为涂层破坏、月牙洼磨损、微崩刃、剥落和破损等.磨损机理主要是粘结磨损、扩散磨损以及疲劳磨损.与常速铣削磨损机理的不同之处在于高速旋转形成的热、力耦合的应力场对硬质合金刀具的作用与冲击影响占主导地位.     

结构故障诊断中的小波分解层数选取方法研究

小波变换被广泛的应用到结构故障诊断中,但尽管利用小波变换进行故障诊断效果很好,在实际操作过程中仍存在两个问题,即小波基函数的选择和最佳小波分解层数的选择。基于结构的动力系统,通过讨论结构动力响应、频率折叠及频率混淆对小波分解层数的影响,推导总结出一种小波分解层数的算法,并给出了其算法公式。     

Aero-engine Thrust Estimation Based on Ensemble of Improved Wavelet Extreme Learning Machine

Aero-engine direct thrust control can not only improve the thrust control precision but also save the operating cost by reducing the reserved margin in design and making full use of aircraft engine potential performance.However,it is a big challenge to estimate engine thrust accurately.To tackle this problem,this paper proposes an ensemble of improved wavelet extreme learning machine(EW-ELM)for aircraft engine thrust estimation.Extreme learning machine(ELM)has been proved as an emerging learning technique with high efficiency.Since the combination of ELM and wavelet theory has the both excellent properties,wavelet activation functions are used in the hidden nodes to enhance non-linearity dealing ability.Besides,as original ELM may result in ill-condition and robustness problems due to the random determination of the parameters for hidden nodes,particle swarm optimization(PSO)algorithm is adopted to select the input weights and hidden biases.Furthermore,the ensemble of the improved wavelet ELM is utilized to construct the relationship between the sensor measurements and thrust.The simulation results verify the effectiveness and efficiency of the developed method and show that aero-engine thrust estimation using EW-ELM can satisfy the requirements of direct thrust control in terms of estimation accuracy and computation time.     

型腔尖角的轨迹优化

在铣削型腔尖角加工过程中,当环切法加工的行间距离比较大时,型腔尖角处将会出现加工残余.由于刀具与工件的接触线增加,使得尖角处铣削力增大.因此,采用了双圆弧过渡来处理型腔中的尖角,该方法能保证以尽可能大的行距走刀,缩短了加工时问,提高了加工效率,同时还可以清除尖角处的残余留量.尖角处刀具轨迹进行合理优化后,刀具沿着改进的轨迹快速运行,满足了高速铣削型腔的加工要求.最后,实验验证了该方法的有效性.