利磨削火花信号识别砂轮磨损状态

本文提出了利用磨削火花温度信号在线识别砂轮磨损状态的新方法。在大量试验的基础上，根据磨削火花信号的特征及砂轮磨损过程的特点进行了机理探讨，获得了磨削火花信号特征量与砂轮磨损状态之间的对应关系。研究结果表明，所提方法是可行的，磨削火花信号的统计特征量能够反映砂轮磨削的不同状态。本文研究为进一步利用磨削火花信号实现砂轮磨损状态在线辨识提供了基础。     

基于声发射技术的砂轮磨损状况在线检测

为了实现砂轮磨损状态在线检测,提高砂轮磨损状态检测的准确性,研究了法向磨削力与砂轮磨损的对应关系;利用小波分解系数统计法对声发射(AE)信号进行了分析;把法向磨削力和统计小波分解系数的特征作为识别砂轮磨损状态的参数指标,建立了基于神经网络(BP)的砂轮磨损状态识别模型。实验结果表明,该方法可以辨识出砂轮的磨损状态,并且具有较高精度。     

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%.     

基于声发射监测的砂轮磨损实验

难加工材料的高硬度和高耐磨性使得磨削加工过程中砂轮的损耗变快,目前主要依靠经验判断砂轮的修整和更换周期,很有可能导致修整不及时的情况发生.本文用声发射信号和磨削力信号共同精确监测砂轮磨损状态,通过分析不同磨损状态的砂轮磨削时对应的声发射信号的特征参数以及磨削力和磨削力比的变化情况,综合判断了实验过程中砂轮的磨损状态.结果表明:声发射信号特征参数都与砂轮磨损状态有一定相关性,且磨削力比与砂轮磨损程度的相关性最大,证明了声发射监测技术在砂轮修整中的有效性,为实际生产加工提供了理论指导.     

基于智能系统磨削力测量的方法研究

随着先进制造技术的发展,智能制造在高端精密制造领域得到了广泛的应用,磨削加工相对其他类型加工,加工精度要求高,而且是机械加工的最后一道工序,对产品的精度和表面粗糙度有着重要的影响。通过消空程智能系统,利用霍尔传感器对轴承内圈精磨沟道加工过程中的功率信号和位移信号进行在线检测,然后对采集到的各种信号进行分析处理,实现间接测量砂轮与工件之间的磨削力,有效地在线监测磨砂轮状态和磨削质量,减少磨削加工过程中的空程,避免磨削过程中砂轮磨损过快产生钝化,对改善产品表面质量和生产效率有着重要的意义。     

磨削过程信号监测与砂轮磨损预测模型构建

针对磨削过程中砂轮磨损难以直接监测的问题,提出了基于多特征优化融合的随机森林(MFOF-RF)算法,以实现砂轮磨损的准确预测.对外圆纵向磨削中采集的功率、加速度和声发射信号进行预处理和特征提取,获得平均值、有效值以及峰值频率等多个时域和频域信号特征.以统计学指标为评价标准,对预测模型的参数进行调优,确定了最佳的砂轮磨损信号特征组合.结果表明,相比于使用单一特征预测砂轮磨损,MFOF-RF模型提高了信号特征与砂轮磨损的相关程度,预测误差降低了30%以上.     

基于EMD的金刚石砂轮磨损状态声发射监测

针对磨削金刚石砂轮磨损状态声发射信号小波分析中存在的问题,根据工程陶瓷部分稳定氧化锆磨削过程中声发射信号非线性非平稳性的特点,采用经验模态分解方法将磨削声发射信号分解为多个平稳的固有模态函数之和,并提取其有效值、方差和能量系数等特征值.在磨削金刚石砂轮从轻度磨损状态转变为严重磨损状态时,固有模态函数的有效值(IMFrms)和方差(IMFvar)增大,而能量系数(IMFpe)发生明显的变化;将其做为最小二乘支持向量机的输入参数,对金刚石砂轮的轻度磨损状态和严重磨损状态成功地进行了智能监测.     

工程陶瓷高速深磨中声发射的实验研究

建立了工程陶瓷高速深磨中声发射的实验系统,自主开发了其中的声发射信号虚拟仪器采集系统.对部分稳定氧化锆(PSZ)和氧化铝进行了高速深磨声发射的实验研究,分析了磨削参数和工程陶瓷材料对声发射信号的影响.研究了砂轮修整前后声发射信号的变化.结果表明,即使在砂轮超高速和大切深下,声发射增加仍较小.选择砂轮超高速、大切深和小的工作台速度对高效低成本磨削工程陶瓷是有利的.运用声发射还可对砂轮磨损状态进行在线监测.     

基于工件轮廓图像的砂轮磨损在线检测方法

研究一种基于机器视觉的砂轮磨损在线检测和补偿方法,介绍基于工件局部轮廓图像的砂轮磨损在线检测原理,分析了由砂轮磨损引起的轮廓误差在线补偿方法.在此基础上,在所开发的复杂轮廓磨削平台上进行了试验研究.研究结果表明:所提出的砂轮磨损检测和误差补偿方法可以有效地进行实时在线检测砂轮的磨损程度,并能补偿主要由砂轮磨损引起的轮廓...     

磨削烧伤在线辨识的理论研究

磨削烧伤是机械制造领域中的重要问题之一。它影响机器零件寿命和机器设备运行的稳定性与可靠性,迄今尚无在生产条件下适用的解决办法。本文提出了通过磨削火花温度在线辨识磨削烧伤,研制了光纤一红外测温仪,对磨削火花温度形成机理,统计特性,数学模型、频谱特性进行了系统的研究。研究结果证明磨削火花温度系统不是白噪声,而是宽平稳随机过程,它和工件与砂轮接触面温度有较好的相似性,故可以用于磨削烧伤在线辨识。     

基于AE信号的新型砂轮点磨削状态监测方法

提出了一种基于声发射(AE)信号对新型点磨削砂轮磨削状态进行实时监测方法.建立了表面粗糙度与AE信号的对应关系,为监测磨削加工表面粗糙度提供了条件.采用单因素实验研究了各参数对AE信号RMS值的影响规律,结果进一步证明了AE信号与表面粗糙度的对应关系.对比分析了砂轮不同磨损状况下的AE信号,依据此信号可对磨削状态进行实时监测.为了区分声发射源性质的异同,对磨削过程中的AE信号进行了频谱分析,砂轮发生磨损时,AE信号在45~65kHz,80~90kHz,100~110kHz频段的能量升高显著,并且在15kHz附近出现了很高的尖峰,为监测磨削状态提供了一种可行且有效的方法.     

基于神经网络的磨削砂轮状态的在线监测

利用声发射(AE)传感器和功率传感器为信号源,固定时间间隔内的声发射信号幅值增量累加及砂轮碰撞破碎时电机功率信号的陡变为砂轮状态识别的特征值,应用BP神经网络建立信号特征值与砂轮状态之间的非线性关系模型,可以为小批量、多品种产品磨削加工中砂轮状态的智能化在线监测提供准确有效的途径·测试结果证明了该系统的可行性,为磨削加工实现智能控制奠定了基础,并能为砂轮修整确定最佳的周期     

激光热辅助磨削石英玻璃的实验研究

采用正交实验研究了工艺参数对石英玻璃激光热辅助磨削后的表面粗糙度、表面形貌和砂轮磨损情况的影响.结果表明:激光热辅助磨削可以提高临界磨削深度、石英玻璃的表面磨削质量及效率.激光功率对激光热辅助磨削表面粗糙度影响最大，但不呈线性关系，最优激光功率为175W，对应粗糙度为0.262.通过激光辅助，实验过程中玻璃脆性下降，塑性提高，实现了石英玻璃的塑性域磨削，减轻砂轮磨损，降低了磨削表面的剥落坑.     

冷硬铸铁轧辊的高速磨削

本文对NiCrMo冷硬铸铁轧辊的磨削进行了试验研究。采用高速磨削技术可有效地提高轧辊磨削效率,降低砂轮磨损。借助于显微镜,对不同磨削速度下砂轮磨削表面状态进行了分析,研究了砂轮磨削表面的堵塞类型,说明了高速磨削轧辊的可行性。通过材料性能对比试验,分析了轧辊磨削的本质特征。本文的试验研究将有助于提高现场轧辊磨削效率及新型轧辊磨床的设计。     

陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损形式及其生成原因

设计并进行了模拟金属结合剂金刚石砂轮磨削陶瓷的试验．在扫描电镜下，对金刚石砂轮块磨损形貌进行直接观察研究，揭示砂轮磨损形式．利用摩擦学系统分析方法，对磨削系统中的关键要素，如金刚石砂轮、陶瓷工件、空气介质及冷却液等对金刚石砂轮磨损的影响进行了探讨，研究了金刚石砂轮磨损的生成原因     

陶瓷ＣＢＮ砂轮的修形及磨削性能

研究西洋太砂轮修整器对ＣＢＮ砂轮的修形原理,及修形后砂轮磨削特殊网的加工特性。分析实验结果得出：磨削高速钢时砂轮磨粒磨损和切悄付着,磨削软钢时砂轮表面的切屑熔着是影响ＣＢＮ砂轮寿命的主要原因。     

砂轮磨损机理及修整方法研究

磨削加工是现代高科技产品不可缺少的加工工艺过程。砂轮磨损的修整是恢复砂轮功能的重要手段。本文针对高速磨削砂轮修整用量对表面质量的影响,通过砂轮磨削加工过程的分析,阐述了砂轮磨损机理,在此基础上,结合实验,确定了修整磨损砂轮的有效方法,收到了令人满意的效果。