基于声发射信号的带材剪切刀具磨损在线监测方法

在铁基纳米晶合金带材剪切加工过程中,其刀具的状态对于保证加工质量至关重要。针对铁基纳米晶合金带材剪切加工过程中的刀具磨损状态监测问题,提出了一种基于声发射信号的剪切刀具磨损在线监测方法。首先,通过搭建声发射监测设备确定了相应的参数,采集原始声发射信号进行了预处理,得到了剪切加工阶段的信号,将其用于后续处理;然后,分析了剪切刀具磨损以及带材质量随剪切加工过程变化的关系,并根据剪切加工过程中获取的声发射信号,进行了时域、频域、时频域特征提取,分析了获得的特征与刀具磨损之间的关系,利用ReliefF和主成分分析(PCA)算法进行了特征选择与降维处理,得到了具有良好相关性的特征;最后,基于所选特征,构建了支持向量机(SVM)人工智能模型,用以识别剪切刀具的磨损阶段。研究结果表明:随着刀具磨损的加剧,带材质量下降,声发射信号特征值与刀具磨损存在对应关系;采用ReliefF-PCA-SVM模型能够实现95.56%的分类准确率,能够有效地对剪切加工过程中的刀具磨损进行在线监测。