叶轮加工过程中铣刀破损在线监测方法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 刀具破损形式 | 第9-12页 |
| 1.2.1 刀具塑性破损 | 第9-10页 |
| 1.2.2 刀具脆性破损 | 第10-12页 |
| 1.3 本课题国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.3.1 刀具状态监测方法 | 第14-16页 |
| 1.3.2 不同类型传感器应用 | 第16-17页 |
| 1.3.3 信号处理技术 | 第17-18页 |
| 1.3.4 刀具状态识别方法 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的研究内容与结构安排 | 第19-20页 |
| 2 铣削力与刀柄振动位移映射关系研究 | 第20-31页 |
| 2.1 铣削实验设计 | 第20-25页 |
| 2.1.1 实验目的 | 第20页 |
| 2.1.2 实验平台搭建 | 第20-24页 |
| 2.1.3 实验条件 | 第24-25页 |
| 2.2 铣削力与电涡流信号映射关系分析 | 第25-29页 |
| 2.2.1 铣削力传递路径分析 | 第25页 |
| 2.2.2 铣削力与电涡流信号线性关系分析 | 第25-26页 |
| 2.2.3 刀尖与位移测量点传递函数 | 第26-28页 |
| 2.2.4 实测力与估计力对比 | 第28-29页 |
| 2.3 加速度信号频域积分 | 第29-31页 |
| 2.3.1 基于FFT变换的频域积分算法原理 | 第29-31页 |
| 2.3.2 相关系数理论 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31页 |
| 3 铣刀破损特征提取方法研究 | 第31-54页 |
| 3.1 三元叶轮加工实验介绍 | 第32-33页 |
| 3.1.1 实验介绍 | 第32页 |
| 3.1.2 数据采集过程及叶轮加工工艺简述 | 第32-33页 |
| 3.2 崩刃铣刀信号波形特征分析 | 第33-38页 |
| 3.2.1 不同加工工艺信号波形分析 | 第33-34页 |
| 3.2.2 铣刀崩刃波形特征 | 第34-35页 |
| 3.2.3 铣刀崩刃时间确定及说明验证 | 第35-38页 |
| 3.3 基于时域同步平均累积量的特征提取方法研究 | 第38-46页 |
| 3.3.1 时域同步平均原理 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于周期的时域同步平均算法与累积量 | 第39页 |
| 3.3.3 时域特征量选取 | 第39-40页 |
| 3.3.4 累积量波形分析 | 第40-42页 |
| 3.3.5 监测效果验证 | 第42-46页 |
| 3.4 基于小波包特征频段信号的铣刀破损状态识别 | 第46-50页 |
| 3.4.1 小波包分解原理 | 第46-47页 |
| 3.4.2 小波基选择与特征频段选取 | 第47-48页 |
| 3.4.3 监测效果验证 | 第48-50页 |
| 3.5 基于频域特征值的铣刀破损状态识别 | 第50-54页 |
| 3.5.1 小波时频分析原理 | 第50-52页 |
| 3.5.2 分段FFT分析算法 | 第52页 |
| 3.5.3 频域特征量选取 | 第52-53页 |
| 3.5.4 监测效果验证 | 第53-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54页 |
| 4 基于AR模型距离函数的铣刀破损状态识别 | 第54-65页 |
| 4.1 AR模型理论介绍 | 第55-57页 |
| 4.2 Euclide距离 | 第57-60页 |
| 4.3 残差偏移距离方法验证 | 第60-61页 |
| 4.4 Mann距离方法验证 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 5 铣刀破损在线监测系统开发 | 第65-72页 |
| 5.1 Labview软件介绍 | 第65页 |
| 5.2 NI9324采集卡介绍 | 第65-66页 |
| 5.3 系统程序介绍 | 第66-71页 |
| 5.3.1 数据采集模块 | 第66-68页 |
| 5.3.2 数据分析模块 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
