对刀具磨损获取信号处理方法的探讨.pdf

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1、对刀具磨损获取信号处理方．去的探讨口贾娜口马雪亭东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040摘要：建立了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。针对磨损信号多种的处理方法(建立刀具磨损的关系)，总结了近几年来学者对监测信号采用的不同处理方法。关键词：刀具磨损信号处理监测信号中图分类号：TBI14．3；TG71文献标识码：A文章编号：1000—4998(2015)03—0055—03刀具磨损会带来加工精度下降，并产生噪声污染。析的方法。频繁更换刀具增加了加工辅助时间，使加工成本提高，在刀具加工过程中。不同磨损状

2、态对应信号的频生产效率降低。研究刀具磨损的一个重要步骤就是对率分布是不同的，根据频谱图像可以推断出刀具处于于获取信号的处理方法，常用的信号处理方法有时域什么样的磨损状态[z-。在刀具磨损领域，频谱分析能得分析、频域分析、时频分析、模糊聚类、分形理论、隐马到信号中各频率上的幅值或能量大小，反映信号的频尔可夫模型、偏最小二乘回归、人工神经网络分析、支率结构，进而与刀具磨损建立很好的相关性]。张建国持向量机分析、云模型以及机器视觉识别等诸多方法，等用频谱分析的方法研究超精密车削单晶硅刀具振本文将分别予以阐述。动信号。研究了单晶硅超精密车削时刀

3、具振动频谱分众所周知，无论是由直接测量和间接测量获取的布与切削参数的关系，并对刀具振动频谱的变化规律信号，其信息量很庞大，而有用的信息量比重较少，不及其演变机理进行了分析。能直接用于研究刀具磨损状态，需要对信号进行细致(3)时频分析方法。时频分析方法是设计时间和处理。当然，不同的监测信号所用的处理方法也可能有频率的联合函数，用它同时描述信号在不同时间和频所不同。率的能量密集度或强度，这样就能更加直观地体现出两者之间的关系，得到的信息也会更加完善。常见的时1信号处理的方法频分析方法主要有窗口傅里叶变换、小波分析、希尔伯监测信号的处理是研究

4、刀具磨损的一个重要步特黄变换等。骤，从传感器检测到的信号，由于其信息量庞大且有价小波分析方法易与人类视觉特性相结合．对于获值的信息较少，并不能直接作为刀具磨损状况的识别取的信号还有去噪的功能，是目前研究刀具磨损时频特征．需要经过处理，建立信号与刀具磨损状态之间的分析方法中应用最多的方法[。陈晓智等用小波分析关系。可以说，信号处理决定着刀具磨损在线监测技术方法通过多层小波分解对信号主能量所处频段进行局的成败，不同的信号处理方式得出的结果有所不同，对部特性刻画，利用小波分解系数特征统计值在统计量于在线监测的准确性也将有所不同。与刀具状态间建

5、立物理联系。实例表明，该方法能有效(1)时域分析方法。时域分析方法是指将信号整地判断刀具状态，比常用的神经网络进行状态分析的理成横轴为时间的信号函数图像来进行分析，在刀具方法更具有理论直观性与操作的时效性。磨损的研究领域中。无论是传统分析和现代分析是比(4)模糊聚类方法。模糊聚类分析是以模糊数学较常见的方法，它符合人们认识事物规律的习惯，易于为理论基础，用该方法来衡量样本之间的差异程度．调理解．比较直观，常被用作信号后续处理的第一个阶节阈值．这样就可以调整样本按照需要分成的种类个段。比较常见的时域分析有均值法、均方根值法、方差数，操作简

6、单，准确率高，并且可以通过软件编程来实和自相关分析等。董全成等“利用均方根值统计方法现，大大提高了识别效率7_。建立声信号与刀具磨损的关系，对刀具磨损状态作了在刀具磨损过程中，可以将采集到的切削力、噪详细研究，为刀具在线监测奠定了基础。声、振动、声发射等磨损信号的特征量作为分类要素．(2)频域分析方法。信号不仅和时间有关，在不同最终经过处理得到一个模糊等价矩阵，适当调整阈值，频率下信号的响应也是不一样的，这就要用到频域分直到得到所需要的分类。在以后的刀具加工过程中．可收稿日期：2014年9月以随时将获取的刀具磨损信号作为待分类信息，并合

7、机械制造53卷第607期2015／3理归类，进而得出刀具的磨损情况。模糊矩阵具有需要如果输出的结果与期望相同，那么训练结束；如果不同样本数量少、分析结果可靠的优点。陈爱弟等将声发则会反向计算，修改各层权值和阈值，直到符合期望为射信号和振动信号进行模糊聚类处理，以此来检测和止n。预报刀具的磨损量，达到精确预测刀具磨损状况的目王军平等[16利用电流信号基于随机模糊神经网络的。建立了刀具磨损量的软测量模型，该模型利用切削参(5)分形理论的方法。不规则的信号在不同的时数实时地调整网络的部分参数，从而可以减小切削参间点上其复杂程度可以借助分形维数

8、来描述．对于刀数与电流信号之间关系对于刀具磨损估计的影响并且具磨损，每个采样点的信号图像复杂程度不同，可以对使模型具有动态性、实时性。通过实验验证，表明该方应不同的分形维数。根据维数可以反映出刀具磨损状法是