基于钻削过程源信号增强的加工状态识别

发布时间：2017-07-30 23:14

  本文关键词：基于钻削过程源信号增强的加工状态识别

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【摘要】：研究分析钻削过程状态的传感器信号特征,有利于挖掘钻削机理,保障和提高钻孔质量。但通常因环境噪声的存在导致采集的目标源信号受到不同程度的干扰,因此,如何从含干扰信号中分离提取仅与钻削过程密切相关的源信号特征十分重要。本文以获得钻削状态与传感器信号瞬时映射关系为目标,以研究过程中所应该和必须解决的关键问题为主线,在钻削实验数据采集、钻削源信号增强处理、源信号产生机理、钻削状态源信号瞬态特征等方面进行了较为详细的研究:(1)钻削监控实验设计及数据分析。构建了由振动加速度传感器、声发射传感器及相关设备组成的钻削监控实验平台。获得了钻削监测信号、钻孔和刀具图像等实验数据,并对实验监测信号的可行性及噪声干扰情况进行了初步的分析。(2)小波分频谱减算法的钻削源信号增强。由于加工过程中的机床和环境噪声干扰,导致与钻削状态密切相关的振动源信号特征无法准确识别。本文基于经典谱减算法基本原理,结合钻削信号频率特征,提出了一种新的小波分频谱减算法,通过该方法获得了钻削振动源信号。为后续研究提供更加准确、清晰的实验数据。(3)钻削状态与增强后源信号分类识别及瞬态特征映射关系研究。通过钻削机理的分析,结合钻削过程中的振动和声发射源信号产生机理,从理论上对典型钻削状态和对应源信号特征进行分类识别研究。在理论的指导下,研究了钻削状态与增强后源信号瞬时突变特征之间的映射关系。获得了切削滑移、表面刮伤、切屑断裂、刀具破损等典型钻削状态下对应的源信号瞬态特征。本文通过理论和实验研究,提出了一种小波分频谱减的源信号增强方法,有效的增强了与钻削过程密切相关的钻削源信号,在此基础上获得了典型钻削加工状态与源信号瞬态特征之间的映射关系。为钻削状态的在线监测识别奠定了良好的基础,同时也为类似的单通道高频源信号增强技术提供了一种有效的方法。
【关键词】：钻削监测 状态识别 源信号增强 谱减法 小波分析
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG52
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 钻削加工监控的研究现状9-11
• 1.2 基于传感器监测的钻削状态识别关键技术11-14
• 1.2.1 钻削源信号增强处理11-13
• 1.2.2 钻削状态与传感器信号瞬时映射关系研究13-14
• 1.3 论文的研究内容及来源14-16
• 第2章 钻削状态监测实验设计及数据分析16-23
• 2.1 钻削状态监测实验设计16-18
• 2.2 实验数据和图像整理18-20
• 2.3 钻削监测信号时、频域分析20-22
• 2.3.1 钻削监测信号时域特征分析20-21
• 2.3.2 钻削监测信号傅里叶频域分析21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 基于小波分频谱减法的钻削源信号增强23-39
• 3.1 经典谱减法在钻削信号处理中的适用性分析23-27
• 3.1.1 经典谱减算法基本原理23-25
• 3.1.2 钻削信号处理应用中的适用性分析25-27
• 3.2 基于经典谱减法的小波分频谱减算法27-32
• 3.2.1 钻削振动信号小波分析基本原理27-31
• 3.2.2 小波分频谱减算法原理31-32
• 3.3 小波分频谱减算法仿真验证32-34
• 3.4 钻削振动源信号增强中的应用34-37
• 3.5 总结37-39
• 第4章 钻削状态与传感器信号瞬时映射关系研究39-51
• 4.1 钻削过程振动和声发射源信号产生机理39-41
• 4.1.1 钻削过程振动源产生机理39-40
• 4.1.2 钻削过程声发射源信号产生机理40-41
• 4.2 典型钻削加工状态特征分析41-43
• 4.3 钻削状态与源信号瞬态特征映射关系研究43-50
• 4.3.1 刀具滑移源信号瞬时特征45-46
• 4.3.2 切屑断裂源信号瞬时特征46-47
• 4.3.3 表面刮伤源信号瞬时特征47-49
• 4.3.4 刀具破损信号特征分析49-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第5章 总结与展望51-53
• 5.1 工作总结51-52
• 5.2 研究展望52-53
• 参考文献53-58
• 致谢58-60
• 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 李波;郭力;;高速深切磨削陶瓷表面粗糙度的在线监测[J];精密制造与自动化;2011年04期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 赵静荣;声发射信号处理系统与源识别方法的研究[D];吉林大学;2010年

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本文编号：596471