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小波在声发射刀具状态检测应用

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:233 | 2009-10-22

向日葵的花季

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小波在声发射刀具状态检测应用
     摘 要:声发射(Acoustic Emission,AE)信号包含了许多对刀具状态监测有用的信息,本文介绍了声发射的概念,数据处理方法以及小波理论.提出了利用多层小波分解系数统计量作为刀具磨损判据的技术,以车刀为对象,通过实验证明了该技术的可行性,为自动化生产车间的刀具磨损在线监测提供了可能.
      关键词:声发射,刀具磨损监测,小波分解,车削
      1 前言
      声发射(Acoustic Emission,简称AE)是材料或结构的某个局部区域或整体受外力或内应力作用发生塑性变形或破坏之际,将其内部所储蓄的应变能以瞬态弹性波的形式迅速释放出的一种物理现象(ANSI/ASTM E 610-77).声发射研究工作始于1950年,德国和美国的学者对此做出了巨大贡献.1964 年美国通用动力公司将声发射技术首次运用于生产现场.一年后美国的Dunegan公司推出了声发射商用仪器.这标志着声发射技术的研究进入了一个新的天地. Grabec 和 Leskovar[1]将车削过程中所发出的声音进行了收集与分析,发现在人耳能听到的频率内其声波的频谱是非连续的,而在高频段则是连续的.Iwata和Moriwaki[2]利用声发射来进行车削过程刀具磨损监测,他们得出了两个结论:一是 AE 信号的功率谱在350KHz的以内随着刀具的磨损而增大;二是AE的计数总和与刀具磨损具有密切的联系.自这些早期的原始文献以后,越来越多的研究人员利用声发射来进行刀具磨损监测和切削过程监测的研究.
      本文利用小波理论,对声发射信号进行多分辨分析,提取各层分解的分解系数的统计量,从而为刀具的磨损判断提供有力的依据.
      2 车削过程中的AE信号
      2.1 AE信号源
      研究表明,AE指的是材料变形时由应变能所瞬态释放出来的弹性波.Dornfeld[3]的文献中指出,以下的几点很有可能就是金属切削过程中的AE信号源a)切削过程中工件表面的塑性变形;b)切屑的塑性变形;c)刀具后刀面与工件的摩擦接触;d)刀具前刀面与切屑的摩擦接触;e)切屑与刀具的碰撞;f)切屑的断裂; g)刀具破裂;
      2.2 AE信号
      在金属车削过程中,AE信号可分为连续型和突变型两种.连续型信号由主切削区内的剪切变形,车刀的表面与后刀面的磨损所产生,突变型则是由于刀具破裂与切屑的断裂所造成.因此,对应于上述的AE信号源,可以知道信号源a)至d)产生的是连续型AE信号,而
      e)到g)则产生突变型信号.车削过程中的信号类型如所示.
      金属切削过程的AE信号源车削过程中的AE信号类型 Uehara[4]的研究表明,AE信号在刀具和工件表面间的反射将会使其幅值大大的减小.为此,可以将工件和刀具间的摩擦以及刀具的破裂分别看作是连续型和突变型信号的主要来源.在实际的刀具磨损分析中,一般使用平稳型的信号幅值来进行相关分析.
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