航空發(fā)動(dòng)機(jī)零件加工刀具磨損檢測技術(shù)研究.pdf

1、伴隨著國家工業(yè)化進(jìn)程的加快，越來越多的企業(yè)開始認(rèn)識到工業(yè)自動(dòng)化的重要性。制造業(yè)作為遼寧省的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，迫切需要進(jìn)行工業(yè)自動(dòng)化和無人化的改造。傳統(tǒng)制造業(yè)中通過人工辨別刀具磨損方法存在很多的主觀性，已經(jīng)成為提高生產(chǎn)效率的瓶頸。本課題的研究內(nèi)容包括刀具磨損特征提取算法和故障診斷算法的設(shè)計(jì)，為在線檢測設(shè)備實(shí)現(xiàn)該算法，為刀具磨損無人化檢測技術(shù)的研究提供了新的途徑。
　　本課題研究的內(nèi)容如下：
　　(1)刀具磨損特征提取算法的設(shè)計(jì)

2、　　本課題根據(jù)實(shí)驗(yàn)過程中采集到的聲發(fā)射信號時(shí)變性和非平穩(wěn)性的特點(diǎn)，選擇了適合分析時(shí)變信號的小波包和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法，分別利用小波包和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對聲發(fā)射信號進(jìn)行處理分析，并計(jì)算各特征分量的能量作為特征向量。
　　(2)刀具磨損故障診斷算法的設(shè)計(jì)
　　為準(zhǔn)確識別刀具磨損的故障狀態(tài)，本文采用模式識別能力突出的支持向量機(jī)分類器設(shè)計(jì)故障識別模型。利用上面得到的特征向量對設(shè)計(jì)的故障識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其具有故障識別能力，再用于在線