对刀具磨损获取信号处理方法的探讨

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1、对刀具磨损获取信号处理方法的探讨贾娜1马雪亭2（东北林业大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150040）摘要:刀具磨损是近几年研究的对象之一，研究刀具磨损多是通过建立监测信号与刀具磨损之间的关系，利用监测信号直接或间接反映刀具磨损状态，而对于磨损信号的处理方法（建立刀具磨损的关系）是多种多样的，本文通过对近几年来学者针对监测信号采用的不同处理方法进行概述。刀具磨损；信号处理；监测信号Abstract:Toolwearisoneoftheobjectsstudiedinrecentyears,researchtool

2、wearmostlywornbyestablishingarelationshipbetweenthesignalandmonitoringtool,usemonitoringsignaldirectlyorindirectlyreflectthestateoftoolwear,andsignalprocessingmethodsforwear(establishrelationstoolwear)isvaried,thepapersummarizedrecentyears,scholarsofdifferen

3、ttreatmentmethodsemployedbymonitoringsignals.Keywords:toolwear;signalprocessing,themonitoringsignal1刖吕刀具磨损会带来加工精度下降，频繁更换刀具述会增加机床辅助时间，增加了加工成本,由此研究刀具•磨损的在线监测技术就显得非常重要，而这项技术的一个重要步骤就是获取信号的处理，本文对获取信号的儿种方法进行讨论。众所周知，对于刀具磨损的在线监测，无论是直接测最和间接测量，获取的信号量庞人,但冇用的信息量比重少，一般不能

4、直接用于刀具磨损研究，需要进行细致的处理，由此产生了各种刀具磨损信号处理方法。2信号处理信号的处理是研究刀具磨损的一个重要步骤，通过信号处理，建立获取信号与刀具磨损状态Z间的关系。可以说，信号处理决定着刀具磨损在线监测技术的成败，不同的处理方式对得出的结果是有所不同的，对于在线监测的准确性也是有所不同的2.1时域分析方法时域分析方法是指将信号整理成横轴为时间的信号函数图像进行分析，在丿J具磨损的研究领域，时域分析是比较常见的方法，它符合人们认识事物规律的习惯，易于理解，比较玄观，常被用作信号后续处理的第一个阶段

5、2。比较常见的时域分析冇均值法、均方根值法、方差和口相关分析等。董全成等利用均方根值统计方法建立声信号与刀具磨损的关系，对刀具磨损状态做了详细研究，对刀具在线监测奠定了基础3O2.2频域分析方法信号不仅和吋间有关，在不同频率下信号的响应也是不一•样的，山此产牛频域分析方法。在刀具加工过程中，不同的磨损状态对应的信号的频率分布也是不同的，那么我们根据频谱图像就可以推出刀具处于什么样的磨损状态餐在刀具磨损领域，频谱分析能得到信号屮各频率上的幅值或能量人小，反映信号的频率结构，进而与刀具磨损建立很好的相关性5。张建国

6、用频谱分析的方法研究超精密车削单晶硅刀具振动信号。研究了单晶硅超精密车削时刀具振动频谱分布与切削参数的关系，并对刀貝振动频谱的变化规律及其演变机理进行了分析%2.3时频分析方法时频分析方法是设计时间和频率的联合函数,用它同时描述信号在不同时间和频率的能量密集度或强度，这样就能更加肓观的体现岀两者之间的关系，得到的信息也会更加完善。常见的吋频分析方法主要有窗口傅里叶变换、小波分析、希尔伯特黄变换等。小波分析方法易与人类视觉特性相结合，还具有对获収信号去噪的功能，是口前研究刀具磨损时频分析方法中应用最多的方法7。陈

7、晓智用小波分析方法通过多层小波分解对信号主能量所处频段进行局部特性刻画，利川小波分解系数特征统计值在统计量与刀具状态间建立物理联系。实例表明，该方法能有效地判断刀具状态，比常用的神经网络进行状态分析的方法更具冇理论直观性与操作的时效8o2.4模糊聚类方法模糊聚类分析是以模糊数学为理论基础，可以用这个方法來衡量样本之间的差界程度。模糊聚类方法通过调节阀值就可以调整样木按照需要所分成的种类个数，操作简单，准确率高，并且可以通过软件编程来实现，大大提高了识别效率°。在刀具磨损过程中，可以将采集到的切削力、噪声、振动、

8、声发射等赫损信号的特征量作为分类要素，最终经过处理得到一•个模糊等价矩阵，适当调整阀值，直到得到我们所需要的分类，那么在以后的刀具加丄过程中，町以随时将获取的刀具磨损信号作为待分类信号,并合理的归类，进而得岀刀具所处的磨损悄况。模糊矩阵具有所需要样木数量少、分析结果可靠的优点。陈爱弟等将声发射信号和振动信号进行模糊聚类处理，以此來检测和预报刀具的磨损量，达到精确预测刀具磨损状况的ri的