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刀具磨损监测中旌旗灯号特色值的提取与聚类阐发

宣布日期:2017-05-06 10:39    阅读次数:次

择要 声发射是最近几年刀具监测研讨中接纳的新手艺之一。本文用包络阐发法求取刀具磨损中声发射旌旗灯号的包络线,用其时序模子参数作为特色值,接纳神经收集对刀具磨损状况停止阐发,实验标明成果杰出。

关头词 刀具磨损 声发射 聚类阐发 神经收集

刀具磨损在金属切削进程中会严峻破坏工件的多少尺寸和外表外形。主动化制作体系中,为了保障产物的品质和加工体系运转的不变性和靠得住性,须要对刀具磨损状况停止在线监测。操纵光学、机器振动、切削力、切削噪声等体例停止监测都收到了差别水平的成果。用声发射(Acoustic Emission简称AE)停止监测是最近几年来成长的一种新体例。
切削进程中,声发射首要是由主剪切区的错位和第二剪切区的滑动磨擦发生的。跟着刀具的磨损,刀具切削面与任务面的磨擦增大,引发声发射旌旗灯号的变更。研讨标明,剪切错位与磨擦发生的声发射的机理差别,其声发射旌旗灯号的特色也不一样。是以,能够阐发刀具磨损进程声发射旌旗灯号的特色来监测刀具的磨损状况。
用声发射监测刀具磨损状况的首要长处是,声发射的频次规模远远高于机器振动和环境噪声的频次规模,是以,用高通滤波器很轻易取得无搅扰的旌旗灯号。其次,领受声发射的压电晶体传感器也很轻易装配在刀具上,而不影响加工进程。
刀具磨损监测的关头是提取加工进程中刀具的各类状况旌旗灯号的特色值和停止状况的辨识。今朝已有很多旌旗灯号阐发手艺用于从声发射旌旗灯号中提取特色值,如“事务计数”、“几率密度阐发”、“频谱阐发”、“时候序列阐发”等等。本文提出先提取声发射旌旗灯号的包络线,再对包络线停止时候序列阐发,把其时序模子的参数作为特色值,而后用神经收集停止聚类,阐发刀具磨损的各类状况。
1 实验体系
实验体系如图1。实验在一台数控车床上停止,接纳机加固不重磨刀具停止切削。声发射传感器装配在刀杆尾部(图2)。声发射旌旗灯号经前置缩小,记实在磁带上,并经滤波、A/D转换送计较机停止阐发处置。实验分红一般切削状况、刀具磨损状况和刀具分裂3种状况停止。

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2 AE旌旗灯号的特色提取
因为声发射旌旗灯号的频次很高,从中提取各类状况的特色值是比拟坚苦的。对大批数据停止察看,发明各状况旌旗灯号的表面线有所差别。是以,决议对旌旗灯号停止包络阐发,求出其表面线,再从表面线提取特色值。咱们操纵希尔伯特(Hilbert)变更的体例对时域旌旗灯号停止包络阐发。阐发中咱们操纵了卷积特点及双曲函数的傅里叶(Fourier)变更的特色,奇妙地操纵了FFT体例,其根基道理以下:

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包络线,Φk,at是基于{zt}估量出的模子参数。是以体系的特点、任务状况的一切信息都储藏在{zt}的取
值巨细和前后顺序中,固然也储藏在Φk,at这些参数中。刀具的磨损状况信息也储藏、凝集在这些参数中了。咱们可操纵这些参数,用神经收集对刀具的磨损状况停止分类。
3 神经收集对磨损状况的聚类阐发
本文所设想的收集是三层前馈收集,其布局为:输入层有n个节点,隐含层有p个节点,输入层有q个节点。q个输入节点别离对应q种刀具磨损状况,输入层接纳的输入值为自回归模子的参数,隐含层和输入层的活化函数为Sigmoid函数。练习终了后,当输入层的第i个节点输入值大于0·99而别的节点的输入值小于0·01时,就以为本次辨认的磨损状况为第i种状况。收集布局图如图3所示。

接纳的练习算法是PB算法。咱们晓得该算法的偏差函数是

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BP算法的一个较着的错误谬误是进修速率慢,缘由是多方面的,如与收集的布局有关,与进修算法自身存在的错误谬误有关。当操纵上述函数来调剂权重时,从推导晓得权重调剂量总包罗上面的因子式(本文中仅以隐含层
到输入层为例停止阐发)

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能够证实,操纵此种算法对权值批改,收敛速率较快。
4 实验成果
为摹拟出产进程的现实环境,削减实验偏差,事后筹办了三组刀片:一组是尖锐的刀片,供停止一般的切削利用;一组是磨损了的刀片,供磨损切削实验利用;一组在刀尖5mm处事后切割出一小槽,以便使其受力后易于倾圯,供摹拟刀尖分裂时利用。每记实一种状况的旌旗灯号,都要改换刀具。每种状况都接纳不异的切削参数。实验参数以下:
切削速率 1m/s
切削用量 0·013mm/n
切削深度 4·3mm
工件资料 AISI1018
刀片资料 TNMA432
采样频次 4MHz
滤波器停止频次 2MHz
采样点数 2048
对每一个样本,起首停止包络阐发,而后停止时序阐发,求得自回归参数,其阶数本文取3阶。所取得的刀具磨损状况的典范旌旗灯号如图4~图7所示。
对每种状况各取20个样本作为练习数据,用前述神经收集BP算法停止练习,而后再各取20个样本停止辨别。阐发成果如表1所示。

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本实验是接纳磁带记实,离线阐发体例停止的。
4 论断
本文用包络阐发法求取刀具磨损中声发射旌旗灯号的包络线,用时序模子的参数作为特色值,接纳神经收集对刀具磨损状况种别停止辨识,实验标明成果是杰出的。今朝计较机速率的进步,和在包络阐发、时序阐发、神经收集所接纳的疾速算法使此种现实能够用在出产线上,但这还需进一步的实验。

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