车削刀具磨损声发射信号的云特征分析

摘要：

针对刀具磨损状态监测和磨损量预测研究中特征提取这一关键技术，该文提出了基于云理论的信号特征提取方法。首先，采用小波包分析对声发射信号进行信号分解和重构，滤除噪声对提取特征参数的影响；其次根据重构信号的统计分布特性，利用逆向云算法提取信号敏感频带的期望值、熵及超熵云特征参数，定量分析刀具在不同切削条件下3种云特征参数随磨损量增大所呈现的变化规律；最后，通过散点图分析3种特征参数表征刀具磨损声发射信号的有效性。结果表明：刀具磨损声发射信号具有明显的云特性，3种云特征参数与刀具磨损状态具有明显的对应关系，可作为刀具磨损状态监测、磨损量预测的特征参数；云理论在刀具磨损监测领域的应用，扩大了知识的表示范围。

关键词：切削刀具、刀具磨损、声发射、信号特征、云理论

所属期刊栏目：32

分类号：TH165+.3;TP206

资助基金：吉林省科技厅科技公关计划20140204004SF；吉林省省教育厅“十二五”科学技术研究项目。

在线出版日期：2016-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：63-69