基于小波分析和GA-SVM的金刚石砂轮磨损的声发射监测研究

针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题,在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中,在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上,对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明:金刚石砂轮磨损后,磨削声发射信号小波分解系数的有效值和方差,以及声发射信号小波能谱系数在低频率段都有所增大;利用部分稳定氧化锆磨削声发射信号的小波能谱系数或小波分解系数的有效值和方差值的组合,作为判别金刚石砂轮磨损状态的特征值,采用基于遗传算法支持向量机对金刚石砂轮的磨损状态判别准确度达100%,判别准确度明显优于BP神经网络方法。

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.