小波分析在数控刀具磨损状态监测中的应用

英文篇名：Application of Wavelet Analysis in Monitoring the Wear State of NC Tools
中文刊名：测控技术
英文刊名：Measurement & Control Technology
作者：张锴锋 ; 聂鹏 ; 王东磊 ; 林士龙 ; 谌鑫
英文作者：ZHANG Kai-feng ; NIE Peng ; WANG Dong-lei ; LIN Shi-long ; CHEN Xin(School of Mechanical and Electrical Engineering ; Shenyang Institute of Aeronautical Engineering ; Shenyang 110136 ; China)
中文关键词：小波分析 ; 数控刀具 ; 磨损 ; 监测 ; 声发射
英文关键词：wavelet analysis ; NC tool ; wear ; monitoring ; acoustic emission
出版日期：2009-12-18
机构：沈阳航空工业学院机电工程学院;
年：2009
期：12
出版单位：测控技术

摘要

研究了数控刀具切削过程中声发射(AE)信号的产生机理和特点,提出了利用小波分解和小波包分解技术提取AE信号特征参数的方法监测刀具的磨损状态,并通过实例验证了该方法在刀具磨损监测中的可行性。
The mechanism and characteristics of acoustic emission(AE) signals in the cutting process of NC tool are investigated.Based on the technologies of wavelet decomposition and wavelet packet decomposition,the methods of monitoring the wear state of NC tools with the characteristics parameters of AE signals are presented.Applying the methods to sample signals,results show that the methods are feasible.

引文

[1]刘国光,程青蟾.声发射技术及其在金属材料领域的应用[J].上海金属,2001,23(6):35-41.
    [2]赵冬梅,朱目成,江涌,等.小波理论及其在声发射信号处理中的应用现状[J].传感器世界,2006,12(9):11-15.
    [3]唐英,顾崇衔.金属切削过程声发射机理[J].北京科技大学学报,1995,17(5):439-443.
    [4]理华,季皖东,等.滚动轴承声发射检测技术[J].轴承,2002,(7):24-26.
    [5]孙延奎.小波分析及其应用[M].北京:机械工业出版社,2005-03:89-96.
    [6]李宏男,孙鸿敏.基于小波分析和神经网络的框架结构损伤诊断方法[J].地震工程与工程振动,2003,23(5):141-148.