基于啄钻监测信号相似性度量的深孔质量一致性检测
发布时间：2021-06-23 09:40
在航空航天、汽车、电子等领域,深孔类零部件的应用日趋广泛,其钻削加工质量直接影响产品的工作性能。而钻削过程处于封闭或半封闭环境,很难实现高效、高精度、低成本的加工质量检测需求。本文以实现基于监测信号的深孔啄钻加工质量一致性检测研究中所要解决的关键问题为主线,在啄钻加工监测信号采集与预处理、啄钻信号检测与分割、特征提取与融合、啄钻信号相似性度量、加工质量一致性检测结果实验验证分析等方面进行了相关研究。（1）深孔啄钻监测信号的采集与预处理。针对深孔啄钻加工特点,综合考虑传感器类型、灵敏度和安装位置等因素,选择振动加速度传感器和声发射传感器建立啄钻加工监测平台,对采集的监测信号进行数学描述和去噪预处理。（2）基于HHT包络的深孔啄钻信号自适应检测分割。提取啄钻信号HHT包络,采用统计信息实现啄钻信号噪声估计,根据噪声水平设置两个自适应更新阈值用于滤除噪声和精确分割,引入增加长度控制方法对突发干扰造成的误判进行修正,通过仿真和实验评估所提方法对啄钻信号检测分割的有效性和准确性。（3）深孔啄钻监测信号小波包特征提取和融合。对分割得到的啄钻信号进行db5小波5层小波包分解,按能量大小原则对小波包进...
【文章来源】：湘潭大学湖南省
【文章页数】：104 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
常见接触式深孔质量检测仪器
图 2.2 深孔啄钻加工实验平台及到的相关设备如加工机床、传感器、数据采集仪及其相工机床：实验加工机床采用深圳捷甬达 JOINT 数控机床相关参数如表 2.1 所示。表 2.1 深孔啄钻加工机床及其主要性能参数名称 加工尺寸范围（mm）主轴转速（mm/min）进给（r控铣床 800×300 5~4500 70~感器：实验中采用 Kistler8793A 三向振动加速度传感器、产的 PACNANO30 声发射传感器，其基本性能参数如表 2 2.3 所示。表 2.2 传感器及其主要参数
(a ) 加速度振动传感器 (b) 声发射传感器图 2.3 传感器外观图（3）数据采集装置：①针对深孔啄钻振动信号的采集，由于实验加工现场境复杂，影响振动信号的因素繁多，因此在选择数据采集设备时，着重考虑分率高和采样速度快的采集卡。本文采用美国国家仪器公司的 NI PXle-1082 机（如图 2.4（a）所示），该机箱包含 1 个 PXI Express 系统定时槽、4 个混合插和 3 个 PXI Express 共计 8 个插槽，系统最大带宽可达 7GB/s，总功率达 507W机箱操作温度范围可扩展至55°C ，分辨率为 24bits，在电压范围为-1V-1V 时敏度为 2.2uVrms，满足深孔啄钻采集环境。②针对声发射信号的采集，采用国声学公司（PAC）的 PCI-2 声发射采集系统（如图 2.4（b）所示），该系统有 4 个高通、6 个低通滤波器可实现软件可选择滤波范围，内置 40MHz、18 A/D 转换器和处理器可对采样进行高精度的实时分析，频率范围为 1KHz-3MH独特的波形流数据存储功能，可将声发射波形以 10MB/s 的采样速率存入硬盘并行多个 FPGA 处理器和 ASICIC 芯片，可以提供非常高的性能和更低的成本
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于声发射CFRP加工刀具磨损及孔出口损伤研究[J]. 黄文亮,李鹏南,邱新义,牛秋林,刘峰. 兵器材料科学与工程. 2018(01)
[2]改进小波包多阈值去噪法及其工程应用[J]. 陈世平,王振忠,俞辉,王泉金. 中国机械工程. 2017(20)
[3]钛合金深孔枪钻加工研究综述[J]. 李亮,武鹏,许宁,张柱银. 工具技术. 2017(06)
[4]基于表面肌电信号双谱分析的动作分类[J]. 孙光民,闫正祥,张俊杰,马北川,李俊,姜明,刘天伦,张翼. 北京工业大学学报. 2017(07)
[5]深孔精密液压元件内孔加工工艺的研究[J]. 熊艳伦,魏洪波,陈向阳,刘炜. 机床与液压. 2017(08)
[6]基于贝塞尔曲线的液力变矩器三维叶片造型方法[J]. 刘城,闫清东,魏巍. 机械工程学报. 2017(10)
[7]大型水轮机顶盖振动传感器安装位置对比分析[J]. 彭兵,李友平,曹长冲,尹永珍,司汉松. 大电机技术. 2016(02)
[8]基于监测信号边际谱和双谱特征融合的孔系钻削质量分析[J]. 周友行,谢赛元,谢奇,周后明. 振动与冲击. 2015(24)
[9]孔光整加工表面粗糙度在线测量实验研究[J]. 王娟,孙桓五,谷丰收,张云飞. 机械设计与制造. 2015(02)
[10]深孔直线度光电测量技术[J]. 陈振亚,沈兴全,庞俊忠,辛志杰,郭婷婷. 农业机械学报. 2014(12)
博士论文
[1]精密枪钻深孔加工质量的数值解析及试验研究[D]. 陈淑琴.中北大学 2018
[2]时间序列数据挖掘若干关键问题研究[D]. 何晓旭.中国科学技术大学 2014
[3]时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究[D]. 李海林.大连理工大学 2012
[4]反射式强度调制型光纤传感孔内表面粗糙度检测技术研究[D]. 徐晓梅.哈尔滨工业大学 2010
[5]声发射信号处理关键技术研究[D]. 刘国华.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于显微视觉的深孔微异型面粗糙度测量方法[D]. 郑秀艳.大连理工大学 2012
[2]基于光散射法细杆内表面粗糙度测量技术的研究[D]. 孙学斌.哈尔滨工业大学 2011
[3]基于小波变换和独立分量分析的去噪方法研究[D]. 程娇.复旦大学 2010
[4]基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究及应用[D]. 姜小荧.大连理工大学 2005
本文编号：3244708
【文章来源】：湘潭大学湖南省
【文章页数】：104 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
常见接触式深孔质量检测仪器
图 2.2 深孔啄钻加工实验平台及到的相关设备如加工机床、传感器、数据采集仪及其相工机床：实验加工机床采用深圳捷甬达 JOINT 数控机床相关参数如表 2.1 所示。表 2.1 深孔啄钻加工机床及其主要性能参数名称 加工尺寸范围（mm）主轴转速（mm/min）进给（r控铣床 800×300 5~4500 70~感器：实验中采用 Kistler8793A 三向振动加速度传感器、产的 PACNANO30 声发射传感器，其基本性能参数如表 2 2.3 所示。表 2.2 传感器及其主要参数
(a ) 加速度振动传感器 (b) 声发射传感器图 2.3 传感器外观图（3）数据采集装置：①针对深孔啄钻振动信号的采集，由于实验加工现场境复杂，影响振动信号的因素繁多，因此在选择数据采集设备时，着重考虑分率高和采样速度快的采集卡。本文采用美国国家仪器公司的 NI PXle-1082 机（如图 2.4（a）所示），该机箱包含 1 个 PXI Express 系统定时槽、4 个混合插和 3 个 PXI Express 共计 8 个插槽，系统最大带宽可达 7GB/s，总功率达 507W机箱操作温度范围可扩展至55°C ，分辨率为 24bits，在电压范围为-1V-1V 时敏度为 2.2uVrms，满足深孔啄钻采集环境。②针对声发射信号的采集，采用国声学公司（PAC）的 PCI-2 声发射采集系统（如图 2.4（b）所示），该系统有 4 个高通、6 个低通滤波器可实现软件可选择滤波范围，内置 40MHz、18 A/D 转换器和处理器可对采样进行高精度的实时分析，频率范围为 1KHz-3MH独特的波形流数据存储功能，可将声发射波形以 10MB/s 的采样速率存入硬盘并行多个 FPGA 处理器和 ASICIC 芯片，可以提供非常高的性能和更低的成本
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于声发射CFRP加工刀具磨损及孔出口损伤研究[J]. 黄文亮,李鹏南,邱新义,牛秋林,刘峰. 兵器材料科学与工程. 2018(01)
[2]改进小波包多阈值去噪法及其工程应用[J]. 陈世平,王振忠,俞辉,王泉金. 中国机械工程. 2017(20)
[3]钛合金深孔枪钻加工研究综述[J]. 李亮,武鹏,许宁,张柱银. 工具技术. 2017(06)
[4]基于表面肌电信号双谱分析的动作分类[J]. 孙光民,闫正祥,张俊杰,马北川,李俊,姜明,刘天伦,张翼. 北京工业大学学报. 2017(07)
[5]深孔精密液压元件内孔加工工艺的研究[J]. 熊艳伦,魏洪波,陈向阳,刘炜. 机床与液压. 2017(08)
[6]基于贝塞尔曲线的液力变矩器三维叶片造型方法[J]. 刘城,闫清东,魏巍. 机械工程学报. 2017(10)
[7]大型水轮机顶盖振动传感器安装位置对比分析[J]. 彭兵,李友平,曹长冲,尹永珍,司汉松. 大电机技术. 2016(02)
[8]基于监测信号边际谱和双谱特征融合的孔系钻削质量分析[J]. 周友行,谢赛元,谢奇,周后明. 振动与冲击. 2015(24)
[9]孔光整加工表面粗糙度在线测量实验研究[J]. 王娟,孙桓五,谷丰收,张云飞. 机械设计与制造. 2015(02)
[10]深孔直线度光电测量技术[J]. 陈振亚,沈兴全,庞俊忠,辛志杰,郭婷婷. 农业机械学报. 2014(12)
博士论文
[1]精密枪钻深孔加工质量的数值解析及试验研究[D]. 陈淑琴.中北大学 2018
[2]时间序列数据挖掘若干关键问题研究[D]. 何晓旭.中国科学技术大学 2014
[3]时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究[D]. 李海林.大连理工大学 2012
[4]反射式强度调制型光纤传感孔内表面粗糙度检测技术研究[D]. 徐晓梅.哈尔滨工业大学 2010
[5]声发射信号处理关键技术研究[D]. 刘国华.浙江大学 2008
硕士论文
[1]基于显微视觉的深孔微异型面粗糙度测量方法[D]. 郑秀艳.大连理工大学 2012
[2]基于光散射法细杆内表面粗糙度测量技术的研究[D]. 孙学斌.哈尔滨工业大学 2011
[3]基于小波变换和独立分量分析的去噪方法研究[D]. 程娇.复旦大学 2010
[4]基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究及应用[D]. 姜小荧.大连理工大学 2005
本文编号：3244708
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