基于深孔钻削噪声信号的钻头磨损特征提取方法研究

采用深孔钻削过程中的噪声信号对钻头的磨损状态进行监测,建立了钻削过程噪声信号采集系统。运用改进的经验模态分解方法对经过广义形态滤波后的噪声信号进行了模态分解,获得了钻削噪声信号的本征模态函数。采用希尔伯特变换对本征模态函数进行处理,获得了与本征模态函数对应的边际谱。研究了谱频段能量和峰值随钻头磨损的变化规律。结果表明,边际谱频段能量和峰值与钻头磨损状态之间存在密切联系,根据噪声信号边际谱特征参数的变化规律可实现钻头磨损状态的监测。     

模糊控制理论在铣刀磨损监控中的应用

研究一种铣刀磨监控方法,信号采集采用声发射传感器,信号特征生成采用小波变换方法,将变换后的尺度系数和各个频段的小波系数作为特征,采用自行设计的Sugeno模糊控制系统进行状态识别,模糊控制系统的输出是刀具磨损值,有利于对刀具磨损进行各种实时补偿,实验表明,模糊控制作为刀具磨损状态识别的方法,取得了良好的效果。     

氧化铝陶瓷磨削金刚石砂轮磨损的声发射监测

阐述了声发射监测工程陶瓷磨削的研究进展,发现目前对金刚石砂轮磨损监测研究基本上是选取声发射信号均方根(即有效值)进行分析,且金刚石砂轮磨损状态的声发射监测准确率不高.为提高金刚石砂轮磨损状态的声发射监测准确率,设计了氧化铝陶瓷磨削声发射实验,并采用支持向量机建立金刚石砂轮磨损状态的分类模型.分析发现氧化铝陶瓷精密磨削中声发射信号最强频谱能量在30~40kHz频段.金刚石砂轮轻度磨损、严重磨损钝化和修锐之后的磨削声发射信号频谱有明显不同;而且磨削声发射信号小波分解系数的方差值能够很好地反映金刚石砂轮磨损状态.结果表明采用磨削声发射信号的小波分解系数方差作为支持向量机判别金刚石砂轮磨损状态的输入特征,金刚石砂轮磨损状态分类测试的准确率达100%.     

支持向量机在刀具磨损多状态监测中的应用

基于多传感器信号、采用多分类支持向量机(support-vector-machine,SVM)实现了刀具监测的多状态辨识.通过对切削过程中的多向切削力和振动信号等多传感器信息进行分析,分别获得时域、频域和小波域的信息作为磨损分类特征;同时,运用基于一对多(one-versus-all,OVA)的多分类支持向量机对刀具不同磨损状态下的特征数据样本进行训练和识别.对切削过程中不同磨损状态的分类结果表明,多分类支持向量机具有出色的学习能力,能够实现在小样本情况下的不同磨损阶段分类,并具有较高的识别精度.     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的刀具磨损识别

针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions, IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别。实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246%。     

一种新的小波分维数及其在钻头磨损监测中的应用

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想,从而建立了一种以信号的绝对和作为度量参数的小波分维数。对钻头整个磨损历程中钻削力信号小波分维数变化规律的研究表明:运用小波分维数可更加有效地刻画信号的本质特征,钻削过程扭矩和轴向力信号小波分维数的变化与钻头磨损之间表现出密切的相关性,采用该方法可准确实现钻头磨损状态的监测。     

奇异性信号检测时小波基的选择

奇异性信号往往带有一些重要信息，小波是奇异性检测的一种有力工具。本文研究了几种常用小波对不同奇异性信号的检测效果，通过对比分析，对不同的奇异性信号，推荐出了优先选用的小波基，并实际应用于刀具磨损时切削力信号的分析。     

基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析的滚动轴承故障诊断方法用于实现滚动轴承早期故障的检测.该方法的诊断过程如下:对轴承原始振动信号进行频谱分析,获取振动信号能量集中的频段.根据频段的范围和振动信号的采样频率确定小波包分解的层数.采用小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号中能量集中的频段并生成相应的重构信号,对重构后的振动信号进行Hilbert变换和二次频谱分析.通过对比轴承故障的特征频率和二次频谱中的特征谱线判断轴承是否有故障及其发生位置.运用上述方法对具有外环故障的滚动轴承进行了实验研究并成功地实现了滚动轴承外环故障的检测.实验结果表明基于小波包分析的诊断方法可以有效诊断出滚动轴承的早期故障.     

PDC磨损齿切削破岩过程的实验研究

为探究深部钻井PDC钻头切削齿在磨损状态下的切削破岩过程,选取深部钻井PDC钻头上不同磨损程度的PDC齿开展单齿切削实验,借助应力测试系统、高速摄影机和热红外成像仪分析磨损齿的受力状态、温度变化规律以及岩石裂纹扩展过程。结果表明,与未磨损齿相比,磨损齿所受切削力更大、温度变化更明显,且更易产生大体积岩屑,这将导致钻头在井下振动加剧,磨损急剧加快,严重影响其使用寿命;切削花岗岩时切削力和温度大幅上升的问题更加突出,但更容易发生体积破碎,产生较大块的块状岩屑。研究成果将有助于重新认识真实井底磨损齿切削破岩及温度变化规律,并为钻头设计及井下寿命评估提供重要参考。     

基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法

针对自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解,提取各个节点的小波包系数,对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征,然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。对自确认压力传感器、温度和流量传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效地应用于传感器的故障诊断中。     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

基于声发射信号的铣刀运行可靠性评估

研究了基于声发射方法的Logistic回归模型的铣削过程中刀具可靠性评估.从试验数据分析得出铣削过程的声发射信号和切削力信号,与刀具磨损量具有较强线性相关性,是刀具性能退化监测的有效方法.运用小波包分解提取声发射信号的能量,选取与刀具磨损相关的频带能量作为特征指标.将应用切削力和声发射两种监测方法建立的可靠性模型与仅用声发射监测的可靠性模型进行对比发现,两个模型都较为准确地评估出了刀具在铣削过程中的可靠度指标,而基于声发射可靠性评估模型更为方便,在实际切削力不易获得的情况下,运用此方法能够进行刀具的可靠性评估与寿命预测.     

岩石超声波检测信号的小波分析

利用小波变换分析岩石超声检测信号，了解岩石内部结构特性和物理力学特性。建立了岩石超声测试实验系统，并进行多分辨率分析。结果表明，小波分析可以对指定频带和时间段内的信号成分进行分析，在时域和频域具有良好的局部化性质。可以准确地抓住瞬变信号的特性，对频率成分采用逐渐精细的时域或空域取样步长，从而聚焦到信号的任意细节。完整岩石试样超声检测信号及其小波变换波谱比较规则，无复杂变化，但反射波衰减较快，不同岩性的岩石，其超声波检测信号无明显差别，其小波变换却不相同。这差异是由于岩石的细观组构不同造成的。小波变换波谱反映了岩石节理、裂隙等岩石的完整程度。     

涡流检测自然裂纹与信号处理

在用涡流检测(Eddy Current Testing,ECT)法评价设备缺陷时,缺陷信号由于受到探头提离及设备结构变化引起的非缺陷信号及环境噪声的影响而恶化,直接影响到对缺陷的正确评估.采集了自然裂纹 ECT 信号并根据其特点,采用小波变换对其进行了去噪处理.首先将 ECT 信号进行小波分解,去除非缺陷信号及白噪声信号分量,然后对小波系数进行反变换,重构缺陷信号.对一维和二维 ECT 信号处理结果表明这种信号处理技术对提取湮没在非缺陷信号和自噪声中的缺陷信号非常有效.     

基于单一小波的时变信号最优分解方法

针对常规的小波变换并不能保证对信号实现最优分解。以时频性能优良的Morlet小波为单一基函数,并扩大了基函数的参数空间,确定了满足小波容许条件的参数空间边界,提高了用其分解信号的灵活性。对实数编码遗传算法进行了改进,改进后的算法免除了独立的变异操作,提高了算法的搜索速度、收敛性和准确性。以互信息最小化为寻优的判据准则,给出了基于改进的遗传算法和改造后的Morlet小波的信号最优分解的具体步骤。对时变信号的仿真分析表明所提方法是有效和可行的。     

小波分析在气缸密封性故障诊断中的应用

论述了从检测燃机起动电压波形来分析气缸密封性的实验方法；并解决了轻微气缸密封性故障不易诊断的难题。通过小波多尺度分解，剖析了起动电压信号的本质，并对其进行除噪和重构。选择代表性Gaussian小波对除噪后的信号进行连续小波变换，利用小波系数绝对值分布灰度图和高阶代频逼近信号来实现故障辨识。     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测

为了有效地从海洋环境电场背景中检测微弱的船舶轴频电场信号,提出了一种基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测算法.首先使用小波包变换对测量信号进行多层分解并计算最后一层各结点的重构信号;然后计算各结点重构信号的小波包熵;最后选取小波包熵最小的重构信号作为检测信号进行滑动功率谱检测.通过实测数据和仿真数据对该算法和滑动功率谱算...