[發(fā)明專利]一種自適應的刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng)及監(jiān)控方法無效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201310332943.X | 申請日: | 2013-08-01 |
| 公開(公告)號: | CN103433806A | 公開(公告)日: | 2013-12-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 楊明倫;王謙 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學 |
| 主分類號: | B23Q17/09 | 分類號: | B23Q17/09 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人: | 胡晶 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 自適應 刀具 破損 監(jiān)控 系統(tǒng) 方法 | ||
1.一種刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng),其特征在于,包括:
多傳感器探測模塊,對刀具的聲發(fā)射信號進行采集;
信號調理和采集模塊,接收所述多路傳感器探測模塊采集的所述聲發(fā)射信號,并對所述聲發(fā)射信號進行放大及采樣;
數據處理和特征提取模塊,對放大和采樣后的聲發(fā)射信號進行盲源分離、高通濾波、加入白噪聲,進行噪聲輔助經驗模態(tài)分解,得到本征模函數組,從中提取聲發(fā)射信號的第一特征向量;
刀具破損識別與報警模塊,其中存儲著不同加工條件、不同刀具破損的標準特征向量,所述刀具破損識別與報警模塊接收所述第一特征向量,將所述第一特征向量與所述標準特征向量進行比對,確定刀具狀態(tài),發(fā)出報警信號。
2.如權利要求1所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng),其特征在于,所述多傳感器探測模塊包括若干聲發(fā)射傳感器,所述聲發(fā)射傳感器為寬帶型,響應頻段為50KHZ-2000KHZ。
3.如權利要求2所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng),其特征在于,所述多傳感器探測模塊包括三路聲發(fā)射傳感器。
4.如權利要求2所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng),其特征在于,所述信號調理和采集模塊包括信號前置放大器、數字采集卡和基于LABVIEW平臺的聲發(fā)射信號采集子模塊,所述信號前置放大器的輸入端與所述聲發(fā)射傳感器連接,所述信號前置放大器的輸出端連接至數字采集卡。
5.如權利要求4所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng),其特征在于,所述數據處理和特征提取模塊包括LABVIEW平臺與MATLAB處理平臺,所述LABVIEW平臺與MATLAB處理平臺對所述聲發(fā)射信號進行處理與分析。
6.如權利要求1所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng),其特征在于,所述刀具破損識別與報警模塊包含刀具破損特征庫,所述含刀具破損特征庫中存儲著不同加工條件、不同刀具破損的特征向量。
7.一種自適應的刀具微破損監(jiān)控方法,利用如權利要求1所述的刀具微破損監(jiān)控系統(tǒng)對刀具的微破損進行監(jiān)控,其特征在于,包括以下步驟:
(1)多傳感器探測模塊采集刀具的聲發(fā)射信號;
(2)信號調理和采集模塊接收所述聲發(fā)射信號,并對所述聲發(fā)射信號進行放大及采樣;
(3)數據處理和特征提取模塊對放大和采樣后的信號進行盲源分離、高通濾波、加入白噪聲,進行噪聲輔助經驗模態(tài)分解,得到本征模函數組,從中提取聲發(fā)射信號的第一特征向量;
(4)刀具破損識別與報警模塊將所述第一特征向量與標準特征向量進行比對,確定刀具狀態(tài),發(fā)出報警信號。
8.如權利要求7所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控方法,其特征在于,所述信號調理和采集模塊接收所述聲發(fā)射信號,并對所述聲發(fā)射信號進行放大及采樣的步驟具體包括:
前置放大器對所述多傳感器探測模塊采集的聲發(fā)射信號進行前置放大;
經前置放大后的聲發(fā)射信號送入數字采集卡,所述數字采集卡的單通道采樣頻率為2.5MHZ~5MHZ,采集程序中的NI-SCOPE的高速流盤存儲單元進行存儲數據。
9.如權利要求8所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控方法,其特征在于,所述數據處理和特征提取模塊對放大和采樣后的信號進行盲源分離、高通濾波、加入白噪聲,進行噪聲輔助經驗模態(tài)分解,得到本征模函數組,從中提取聲發(fā)射信號的第一特征向量的步驟具體包括:
在LABVIEW平臺中將采集到的聲發(fā)射信號,去均值,之后白化處理,白化處理后的信號,應用FastICA對其進行盲源分離,得到分離信號源;
把分離信號源送入MATLAB處理平臺,在MATLAB中對分離信號源進行高通濾波,之后加入白噪聲,進行噪聲輔助經驗模態(tài)分解,得到本征模函數組,計算各信號本征模函數能量以及總能量,計算每個模函數的能量百分比,繪制能量分布曲線和特征階模函數能量百分比變化曲線,并對所述能量分布曲線和特征階模函數能量百分比變化曲線進行特征信息提取,形成所述第一特征向量。
10.如權利要求9所述的自適應的刀具微破損監(jiān)控方法,其特征在于,所述特征信息包括曲線的峰值位置、曲線斜率、突然上升點、突然下降點中的一個或其組合。
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