尺度分形分解理论及其在机床刀具健康监测中的应用

发布时间：2023-08-02 17:58

　　以“中国制造2025”计划的实施为标志,我国已经进入制造业产业结构调整和产能升级攻关的关键阶段。智能化制造技术是数字化车间/智能工厂的关键支柱。本论文以工信部智能制造专项以及国家自然科学基金资助项目为依托,研究加工过程中机床刀具的状态监测和健康评估关键技术,提供刀具寿命预测以及维护决策的数字化依据。本文首先回顾了机床刀具健康监测关键技术的研究进展,总结了动态信号的经典处理方法,为课题的开展奠定扎实的理论基础。针对机床刀具动态数据处理中的非平稳异常成分识别问题,提出了尺度分形分解多分辨新理论。基于近似解析离散小波给出了隐小波包中间尺度构造方法,在不增加运算复杂度的前提下保持了近似平移不变和完美重构特性。实现了在分辨率逐层细化的过程中中心频率保持固定并处于经典小波理论的边缘,大大改善了特征提取效果。提出“中心嵌套子空间簇”概念以揭示这种新型多分辨分析的“时间—尺度”网格的分形集合特性,并在数学上证明了尺度分形分解是更为一般的多分辨分析理论。基于提出的尺度分形分解理论提出了非平稳冲击暂态特征提取方法。提出了强冲击周期成分异常特征用于衡量动态过程的冲击特性。将特征提取方法应用于转子动静碰摩实验...

【文章页数】：127 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题背景
    1.3 课题研究目的与意义
    1.4 国内外研究现状
        1.4.1 监测信号与采集方法
        1.4.2 信号处理与分析方法
        1.4.3 刀具磨损状态识别方法
    1.5 本文主要研究内容
第二章 立铣刀磨损原理与动态信号处理方法
    2.1 立铣刀磨损基本原理
        2.1.1 立铣刀磨损基本形式
        2.1.2 刀具磨损基本规律
    2.2 状态监测动态信号处理方法
        2.2.1 动态信号的时域特征
        2.2.2 动态信号的非平稳分析方法
        2.2.3 动态信号的经典小波分析方法
    2.3 本章小结
第三章 尺度分形分解中心极化多分辨理论
    3.1 尺度分形分解中心极化展开
        3.1.1 近似解析小波包变换
        3.1.2 隐小波包中间尺度生成算法
    3.2 尺度分形分解的分形集合特性
        3.2.1 中心嵌套子空间簇
        3.2.2 中心极化多分辨的拓扑集分形性质
    3.3 拓扑集分形与二进多分辨的联系
    3.4 本章小结
第四章 尺度分形分解在旋转机械故障诊断特征提取的应用
    4.1 基于尺度分形分解的非平稳特征提取算法
    4.2 转子动静碰摩故障动态特征研究案例
        4.2.1 实验台介绍
        4.2.2 数据分析及碰摩分量提取
        4.2.3 其它分析方法对比
    4.3 采用转矩信号的加工中心齿轮故障检测案例研究
        4.3.1 异常状态机床及状态说明
        4.3.2 转矩信号异常特征分析及故障诊断
        4.3.3 其他分析方法对比
    4.4 本章小节
第五章 面向数字化制造工艺同构数据监测采集及分析系统开发
    5.1 制造工艺同构数据采集方案
    5.2 制造工艺同构数据采集系统开发
    5.3 刀具破损的声发射信号监测方法
        5.3.1 实验方案及装置介绍
        5.3.2 监测信号的尺度分形分解低频分量分析
    5.4 立铣刀多工步全寿命加工磨损监测实验
        5.4.1 实验方案与装置
        5.4.2 工频干扰消去预处理与冲击特征优化选择
        5.4.3 信号时域统计指标趋势分析
        5.4.4 子空间特征变化趋势对比
        5.4.5 刀具切削刃磨损照片
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
硕士期间获得的科研成果



本文编号：3838320