基于双谱特征量的滚动轴承损伤部位识别

针对故障滚动轴承振动信号的非线性、非高斯性特征,将双谱和双相干谱分析方法用于滚动轴承故障特征的提取,给出了正常及外圈、内圈、滚动体局部损伤4种不同状态下轴承振动信号的双谱及双相干谱图,基于双谱形成了故障特征向量,并利用灰色关联度法识别了故障轴承局部损伤的发生部位。试验分析表明,对于损伤元件不同的轴承故障,振动信号的能量分布不同,双谱特征图谱存在明显的差异,而且双谱比双相干谱更有利于故障特征的提取。     

基于小波和双谱分析的湍流相干结构辨

为了从湍流信号中获取更多关于相干结构的定量信息,提出了一种基于小波和双谱分析的辨识相干结构的方法.该方法通过双谱和互相关分析合理地得到了包含相干结构信息的大涡信号,利用小波变换有效地提取出表征湍流多尺度相干结构的信号成份.建立了基于小波分析辨识湍流含能尺度的能量最大准则,以沟槽壁面减阻机理实验的湍流数据分析为例,验证了该方法的合理性和可靠性.     

基于神经网络信息融合的铣刀磨损状态监测

为了获得铣削加工过程中铣刀后刀面磨损的全面评价，用铣刀后刀面磨损带面积作为衡量刀具磨损量的一个评价指标。提取和精选了8个对铣刀后刀面磨损状态敏感的无量纲特征参数并经归一化处理后，作为基于神经网络信息融合的铣刀磨损状态监测系统的输入信号。采用3层BP神经网络模型，利用其多传感器信息融合功能在线监测了铣刀后刀面磨损带宽度和磨损带面积。监测系统的输出结果与实际测量结果基本吻合。     

铣刀在铣削加工中破损特征的识别方法研究

通过电流传感器分别测量驱动正常铣刀以及发生破损铣刀旋转的主轴电机电流,将其作为原始采集信号,并对该信号进行消噪处理。其次,利用消噪后的电流信号数据,以MATLAB分析时域均方根和信号功率谱密度随频率的分布情况,从而提取刀具破损特征。最后,针对提取到的样本特征,应用最小二乘支持向量分类机模型进行刀具破损模式识别,实验结果表明,通过小波消噪、burg功率谱特征提取和应用最小二乘支持向量分类机判断,刀具破损状态的识别准确率可达95%。     

变螺旋铣刀铣削犁体曲面稳定性预测研究

针对犁体曲面铣削过程中的颤振现象,以铣削力方向系数平均理论为基础,提出了一种改进的变螺旋铣刀铣削稳定性预测方法。对所提方法进行验证及效率评估表明:该方法具有良好的预测变螺旋铣削稳定性的能力,且能够显著地提升变螺旋铣刀铣削过程中的稳定性预测计算效率。     

砂轮磨削过程信号监测的试验研究

为了判断砂轮的磨损状态,需要对砂轮修整的监测,分析了砂轮磨削过程与声发射和磨削力的关系,试验研究了声发射和磨削力信号监测砂轮磨削工件的过程,通过对声发射信号进行离散小波包分解,获得表征砂轮磨损的声发射信号特征值,研究砂轮磨削工件过程中,法向力和切向力的变化历程,提取砂轮磨损的磨削力信号特征值。结果表明:可以将磨削过程中磨削力和法向力与切向力的比值,作为判断砂轮磨损剧烈程度的特征值。     

基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别

提出一种基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法。该方法提取切削力与振动信号中的多项特征,对各项特征分别进行刀具磨损量相关性分析,选择与刀具磨损变化量最相关的均值、均方根、小波系数能量以及小波系数近似熵组成特征向量。采用超球面支持向量机作为分类器,实现了刀具磨损状态的自动识别。实验证明,在小样本学习情况下,基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别方法具有良好的学习和泛化能力,获得较高的识别正确率。     

延长指状铣刀使用寿命的几种方法

指状铣刀是一种可用来加工阶台的平面及侧面、直角沟槽、键槽、螺旋槽、零件上各种形状的孔、盘行凸轮、曲面等的一类刀具，如立铣刀、键槽铣刀等。由于指状铣刀的刀体较长，所以其钢度较差；若所用立铣刀直径较小，其强度也较差。在铣削过程中，如果我们采用的切削用量太大。指状铣刀会产生“让刀”现象，如果采用的铣削方法不当，甚至会造成铣刀突然折断的严重后果。由于使用不当所造成的铣刀的非正常磨损和破坏．是致使铣刀使用寿命缩短的根本原因。多数情况下．指状铣刀的非正常磨损使产品成本增加，因此我们希望尽可能多的延长指状铣刀的使用寿命。     

基于BP神经网络刀具磨损状态监测的研究

为了实现刀具磨损在铣削过程中的工业应用,提出了一种基于BP神经网络的预测刀具磨损状态的方法。采用易于采集的振动信号作为监测信号,用小波分析对振动信号进行数据处理,将不同波段的能量作为输入特征值,用工业显微镜测量刀具磨损值。建立BP神经网络,实现刀具磨损状态的监测。实验表明,检测结果能够对刀具磨损状态正确识别。     

润滑滑动摩擦磨损试验及其铁谱监测技术研究

在磨损试验机上进行有润滑的滑动摩擦磨损试验,并对其润滑油样进行铁谱分析,探讨摩擦力矩、磨损严重程度指数的变化规律。试验结果表明,摩擦力矩与磨损严重程度指数的变化规律一致,应用铁谱分析技术可以监测有润滑的滑动摩擦副的磨损状态和磨损程度,为汽车发动机典型零件磨损状态的铁谱监测技术研究奠定了基础。     

纳米改性金属陶瓷刀具切削性能研究

在常规的金属陶瓷刀具材料中添加纳米粉末可制备出性能优异的纳米改性金属陶瓷刀具材料。对造成金属陶瓷刀具磨损的原因进行了分析，与其他刀具材料进行了力学性能比较，用4种不同的工件材料进行了切削试验。试验结果表明纳米改性金属陶瓷刀具材料适合高速加工塑性材料，同时表现出优异的切削性能。     

秸秆揉切机用刀片磨损的研究

对9RZ-60型揉切机用刀片进行了磨损试验,探讨了刀片材料、作业对象、装机位置和刃口形式对刀片磨损的影响,对65Mn、T10和Crl2MoV三种材料的刀片磨损表面形貌进行了微观分析,指出加工羊草时,刀片材料为主要影响因素,加工玉米秸和豆秸时,刃口形式为主要影响因素。刀片加工秸秆的磨损形式是以抛光磨损为主,辅之以硬杂质造成的磨料磨损。     

小型收割机切割器可靠性测试平台研究

切割器作为小型收割机大概率故障的作业部件,其传统可靠性测试方式受作业季节、田间地形及多变负载等因素的影响,致使其测试周期长且测试数据收集难度大,给后续切割器改良设计及小型收割机整机优化设计造成很大的困难。基于此,创新性地提出一种螺旋绞龙式供料系统,结合模拟田间地形差异(含收获机械自身振动)的振动台及为不同切割器驱动的动力输出装置,构建实验室条件下的小型收割机切割器可靠性测试实物仿真实验平台。选取小型收割机(型号:1WG6.3-110FC-Z)的切割器为被测对象,将其在平台上进行24 h连续测试,测试结果表明:测试样机其有效度达95.62%。尽管模拟可靠性测试时间较短,但仍在测试过程中,暴露了收割机的某些故障,这些故障均符合JB/T 6287规定的切割器故障描述,因此,该小型收割机切割器可靠性测试平台能够在一定程度上模拟切割器田间作业的相关条件,能够在某些情况下替代切割器的田间现场可靠性测试。     

高速加工技术应用实践探讨

在简述高速切削技术含义的基础上,以传统铣切加工方式为对比,从克服机床惯性、控制切削深度和选择适用刀具3个方面,详细探讨编写数控加工程序和工艺流程的思路和方法,以期为相关工作者提供有益的参考。     

可降解穴盘切割刀具优化设计与有限元分析

针对现有的穴盘苗全自动移栽机分苗装置中刀具对可降解穴盘切割效果较差的问题,对分苗装置中的刀具进行优化。运用Soildworks软件分别建立24齿单、双刃圆盘切刀,36齿单、双刃圆盘切刀,48齿单、双刃圆盘切刀的三维模型,运用ANSYS软件对六种圆盘切刀进行有限元静强度分析。仿真结果表明:24齿双刃圆盘切刀切割可降解盘过程中受到的最大应力、产生的最大应变都是最小值,分别为1.658 4×10~5 Pa和8.350 2×10~(-7) m/m。运用Design-Expert软件得到齿数与刃口形状两大因素对最大应力、应变的影响效果的回归方程模型和试验因素响应曲面,确定圆盘切刀的最佳组合形式为24齿双刃圆盘切刀。再对其进行Modal模态分析,得到圆盘切刀的10阶振型,通过固有频率与转速之间的关系,验证圆盘切刀正常切割可降解盘作业时的额定工作转速为33.4 Hz,圆盘切刀发生共振的临界转速为202.7 Hz,圆盘切刀发生共振的临界转速高于实际工作时的转速,发生共振可能性极小,为切割可降解盘的圆盘刀具的优化和设计提供理论依据。通过圆盘切刀的切割试验结果可知24齿双刃圆盘切刀在350 r/min、400 r/min、450 r/min转速条件下的切割合格率分别为88.9%、86.1%和80.6%,可保持良好的切割稳定性。     

甘蔗切割器研究现状分析及展望

主要阐述国内外近年来甘蔗切割器的研究成果和现状,包括单圆盘切割器和双圆盘切割器在运动学和动力学方面的理论研究和试验研究,采用先进的计算机技术和设备对切割甘蔗过程进行研究等,指出国内外对甘蔗切割器研究的不足之处,提出相应的解决思路及对甘蔗切割器未来发展的展望.     

铣削过程的自适应模糊控制器仿真

通过铣削过程的刀具受力分析，利用多元回归方法建立了XHK数控铣床在逆铣过程中的铣削力模型，根据二阶阻尼系统建立了进给伺服系统的动态模型，基于这两个模型对铣削过程的适应控制器进行了计算机仿真实验，仿真结果表明，该模糊控制器具有自适应能力和较好的动态品质，有效地减小了稳态误差。     

秸秆揉切机用刀片断裂失效分析

对 9RZ 6 0型秸秆揉切机用刀片的断裂失效进行了宏观、微观和组织分析 ,并测定了 6 5 Mn钢刀片的化学成分。指出刀片金相组织不合理是造成断裂的主要原因 ,同时 ,由于结构设计的不合理造成的应力集中也是刀片断裂的重要原因。在实际工况试验条件下 ,确定了采用 6 5 Mn钢经淬火、等温淬火和低温充分回火的热处理工艺。     

铣削刀具不同磨损期振动信号的分维特征

提出了应用铣削刀具磨损工作状态下的振动加速度信号的关联维数来描述刀具不同磨损状态下的特征,进而实现对状态的监测、识别。试验证明,刀具磨损在相同状态下,振动信号具有相近的关联维数,在不同状态下则有明显的关联维数。因此,关联维数不仅可以作为状态监测与识别的重要依据,而且可以作为其他特征提取方法的补充。