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使用一种新的光谱分析方法对刀具进行故障检测文摘:本文给出了基于动态力在频域和时频域的铣削刀具故障监控调查。一个新的数据分析技术,探求希尔伯特-黄变换(HHT),用于分析这个过程频域和时频域。这种技术与韦尔奇功率谱的方法传统基于傅里叶变换(FT)的频率域的方法很相似。这种方法也包括非线性和非平稳性的切削过程。这种方法旨在跟踪主要峰的频率和时间频率域(HHT)。主要工具的出现打破指示器是新的频率刀具故障。希尔伯特-黄变换的分析技术涵盖了物理性质的切削过程。切割过程中并不像对待理论的过程,这是显而易见的的震荡频率在基本频率的刀具。刀具的发展是显而易见的结果了。关键词:刀具故障、光谱分析、铣削过程监控,探求希尔伯特-黄变换1.说明数控机床不能检测刀具在网上的方式。因为一个破碎的工具可能会继续运转而没被检测到.因为错误是由损坏的工具在工作材料成本将提高,产品质量也会降低。降低材料成本,防止切割工具损坏,检测技术的一种无人驾驶、在线刀具破损检测系统是很重要的。刀具磨损监测被广泛研究通过许多不同的方法。主要有两种方法利用传感技术检测。刀具破损:一种是直接法,措施和评估的体积变化的工具,另一种是间接法,测量切削参数的操作过程。在切削过程中断和在冷却剂液体存在一个刀具的条件下。直接过程的缺点是明显的。傅里叶变换(FT)及其改性短时间。傅里叶变换研究日益广泛,为了检测铣刀刀具磨损或刀具破损。该方法的缺限导致了由于切割过程的性质,假设处理过的数据严格线性和平稳是不可能的。另一个缺点是英国《金融时报》谐波作为一个多个基本频率,这使得它很难识别真正的频率。傅里叶变换演示只局限于频域。研究刀具可能方向是磨损过程,刀具提供了小波变换打破,但假设的线性数据对小波变换使得它难以可靠分析动态切削力信号在监控切削过程。探求希尔伯特-黄变换(HHT)的新方法提出了用于时间序列分析。这个方法克服了的非线性和非平稳性的时间序列数据集的不足。这种方法成功的应用于许多时域分析中:结构健康监测,振动、演讲、生物医学应用,等等。希尔伯特-变换包括两个基本步骤:信号分解用于经验模式分解(EMD),它实际上是一个二元滤波器组,和瞬时频率计算。2.实验方法2.1刀具磨损识别工具磨损通常由一系列的过程引起的。刀具磨损会逐渐发生并导致严重的故障。可能发生的逐渐磨损附着力、耐磨、或扩散,它可能会出现在两个方面:在一个工具的正面或
编号:201311171854307779    类型:共享资源    大小:1,020.50KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-17
  
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