钻削加工状态在线检测方法研究

• 作者: 敖银辉
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 钻削 电流检测 小波包分解
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 检测与监控
• 页码范围: 47-50,71
• 页数: 5页
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 3177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2009.10.014

摘要

无人值守的加工过程需要在线地自动识别机器健康状态.对钻削过程中钻头的磨损情况的检测可及时诊断出钻头过度磨损时刻,提醒及时换刀,在保证加工质量的前提下,尽可能地利用钻头的有效加工能力.鉴于电流易于获取,代价较低的特点,通过闭环电流(霍尔元件)传感器检测主轴电机的电流,并同时安装力传感器作对照,首先基于小波包分解的方法进行滤波,然后再次分解后提取出各节点的能量特征,并按照识别磨损或豁口的要求定义了两种特征选择的方法,筛选出最佳识别特征.实验结果表明,本文所述方法可有效识别出过度磨损及刃口破损时刻,提醒及时换刀,保障了加工过程的正常进行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	敖银辉	广东工业大学机电学院	62	389	12.0	17.0