车刀振动信号研究及磨损工况的识别.pdfVIP

2012年 1月 机床与液压 Jan．2012 第40卷 第 1期 MACHINE TOOL ＆ HYDRAULICS Vo1．40No．1 DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2012．01．018 车刀振动信号研究及磨损工况的识别 吕苗荣，李梅 (常州大学石油工程学院，江苏常州213016) 摘要：采集车刀切削过程中的振动信号，对其进行时域与频谱分析 ，找出影响振动信号的主要因素。采用信号的模式 滤波法将车刀振动信号分解为一系列子波信号，研究不同工况下车刀子波参数分布的差异性，结合数字化音频技术实现了 子波的分类、分离与识别处理，并最终将这些子波在 一 特征平面内划分为 17个不同的区域，获得了每个特征区域子波 参数分布与车刀工况之间的联系。在此基础上开展了不同工况特征区域车刀振动子波参数变化规律的研究。研究表明：同 类及不同类子波参数之间存在着很强的关联性 ；通过引入同伴、竞争等关系，获得了这些参数彼此间的消长变化规律，以 及这些变化与车刀磨损工况之间的联系，从而为定量化识别车刀工况创造了条件。 关键词：切削；振动；信号处理；模式滤波法；车刀工况识别 中图分类号：TB533+．1 文献标识码：A 文章编号：1001—3881(2012)1—065—7 CuttingToolVibrationSignalResearchandW earCondition Identification LV Miaorong．LIMei (SchoolofPetroleumEngineering，ChangzhouUniversity，ChangzhouJiangsu213016，China) Abstract：Themainaffectingfactorsofcuttingvibrationsignalsformachiningwerefoundbyspectrum andtime-·rfequencyanaly-- sistosamplesfromthecuttingprocess．Thesignalsweredecomposedintoaseriesofsingaloperationunits(SOU)bypatternfiltering calculation (PFC)．ThedifferencesamongtheSOUparameterswereinvestigatedindifferentcuttingwearconditionbypatternfiltering method(PFM)．AllSOUsignalswereseparated，classifiedandidentifiedbytheuseofdigitalaudiotechnology．Thecharacteristic planeof 一 parametersforSOU wasdividedinto17regions．TherelationshipbetweentoolwealandSOU parameters’variationfor eachregionwasdiscovered．ItisshownthatstrongcorrelationsofrSOU parametersraeexistedinthesameanddifferentkindofsingal operationunits．TherelationshipbetweenSOU andcuttingconditionaswellasthelinkofdifferentSOUparametersareestablishedby introducingrelationshipofassociatesandcompetition．Therebyagoodfoundationislaidofrquantitativeidentificationoftoolwera con- dition． Keywords：Cutting；Vibration；Signalprocessing；Patternfilterin