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。