工程陶瓷高速深磨磨削温度声发射监测的研究

基本信息
批准号:51475157
项目类别:面上项目
资助金额:80.00
负责人:郭力
学科分类:
依托单位:湖南大学
批准年份:2014
结题年份:2020
起止时间:2015-01-01 - 2020-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:李波,陈华,陈迅,郭宗福,张长隆,阳超,彭思为,肖正,朱喜峰
关键词:
工程陶瓷磨削温度声发射信号分析高速高效磨削
结项摘要

This project will be researched some key problems in Grinding Temperature Acoustic Emission Monitoring of Engineering Ceramics in High Speed Deep Grinding. Study contents include: It will be studied relationship between acoustic emission signal in high speed deep grinding of engineering ceramics and the grinding temperature and burn, in order to use acoustic emission signals to measure the grinding temperature,by ues of acoustic emission signal processing technology and pattern recognition technology. A preliminary grinding database will be established. By use of acoustic emission the engineering ceramics damage,cracks and wear of diamond grinding wheel in high speed deep grinding are detected.In the project the main innovation is: Thermal acoustic emission signal features of grinding temperature and grinding burn in high speed deep grinding of engineering ceramics are determined. The establishment relationship between acoustic emission signal in high speed deep grinding of engineering ceramics and the grinding temperature and burn relationship, using the acoustic emission signals to measure the grinding temperature and determine grinding burn, by ues of acoustic emission signal processing technology of Short Time Fourier Transforms(STFT) and back propagation neural network of artificial intelligence in pattern recognition technology. A preliminary grinding database has been established. By use of acoustic emission the engineering ceramics damage and wear of diamond grinding wheel in high speed deep grinding are detected. Online testing on grinding temperature in high speed deep grinding of engineering ceramics will be based on.

本项目将针对工程陶瓷高速深切磨削温度声发射监测中若干关键问题开展研究。研究内容包括:利用声发射信号处理技术和人工智能模式识别技术,研究工程陶瓷高速深磨声发射信号与其磨削温度和磨削烧伤的关系,用声发射信号来测量其磨削温度和决定磨削烧伤,初步建立数据库。声发射检测工程陶瓷高速深磨工件损伤裂纹与金刚石砂轮磨损。主要创新是:利用短时傅里叶变换声发射信号处理技术和神经网络人工智能模式识别技术,确定了工程陶瓷高速深磨磨削温度声发射信号的特征和磨削烧伤的声发射信号的特征,建立了工程陶瓷高速深磨声发射信号与其磨削温度和磨削烧伤的关系,用声发射信号来测量其磨削温度和决定磨削烧伤。初步建立了数据库。声发射检测工程陶瓷高速深磨工件损伤与金刚石砂轮磨损。为工程陶瓷高速深磨磨削温度的在线检测打下了基础。

项目摘要

第1利用短时傅里叶变换声发射信号处理技术进行工程陶瓷磨削温度声发射监测研究;研究了工程陶瓷高速磨削声发射信号与磨削力磨削温度和磨削损伤的关系。实验研究了硬脆材料涂层的高速磨削温度和高速磨削表面/亚表面损伤机理。第2进行了工程陶瓷磨削金刚石砂轮磨损声发射高精度监测研究。研究了声发射信号小波分析BP神经网络的金属陶瓷高速磨削金刚石砂轮钝化程度声发射监测;采用氧化铝磨削声发射信号的小波分解系数方差作为支持向量机的输入特征;利用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遗传算法支持向量机的输入特征;将磨削声发射信号经验模态分解并提取其固有模态函数的有效值、方差和能量系数作为最小二乘支持向量机的输入特征。研究了一种基于主动红外检测技术和热像图分割技术的高速磨削砂轮堵塞高精度检测方法。研究了工程陶瓷高速磨削金刚石砂轮修整的声发射监测。第3进行了工程陶瓷磨削机理的声发射监测研究。研究了不同切深下单颗金刚石磨粒分别划擦氧化铝和氧化锆陶瓷时的声发射信号的频谱和特征值,自回归滑动平均模型能较好地表征单颗金刚石磨粒划擦氧化铝和氧化锆的声发射信号特征并可实时分析单颗金刚石磨粒划擦陶瓷的深度。认为单颗金刚石磨粒划擦陶瓷材料的去除体积与其对应的声发射信号之间有关联。提出利用小波重构声发射信号能量来高精度监测金刚石砂轮与氧化锆陶瓷试件磨削接触的方法。研究硬质合金高速磨削力和磨削声发射信号。实验研究氧化锆微小切深塑性磨削转变为脆性磨削声发射信号信息熵变化。经验模态分解能准确提取铅芯断裂声发射特征信息。使用直方图距离评估声发射信号的起始时间,为在众多强声发射信号中找出比较弱的目标声发射信号打下了基础。第4应用优化BP神经网络对磨削表面粗糙度进行了高精度声发射智能监测。用磨削力和磨削温度实验对齿轮高效精密成形磨削进行了优化。研究解决了工程陶瓷磨削声发射监测中的难题并为实际应用打下了基础!

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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