沈阳市人才资源开发专项资金(07syrc04)
- 作品数：5 被引量：28H指数：3
- 相关作者：徐涛王东磊聂鹏王涛王哲峰更多>>
- 相关机构：沈阳航空工业学院沈阳航空航天大学吉林大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺更多>>
- 频带能量特征法在声发射刀具磨损监测系统中的应用被引量：9
- 2009年
- 基于对声发射(AE)信号特点的分析和小波包分解理论对不平稳信号特征提取的优势,提出一种利用AE信号的能量变化来监测刀具磨损状态的方法。该方法利用db8小波基对AE信号进行5层小波包分解,将分解后各频带上的能量值作为特征参数,并组成特征向量。分别提取在新刀和刀具磨损状态下的特征向量,根据其变化即可判别刀具磨损的程度。试验结果验证了该方法在刀具磨损判析中的可用性。
- 聂鹏王东磊徐涛关山
- 关键词：刀具磨损声发射信号小波包分解
- 基于EMD和SVM的刀具故障诊断方法被引量：6
- 2011年
- 为了解决刀具在切削过程中出现的故障,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法。该方法首先将经过标准化的声发射信号进行经验模态分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)和残余量之和,然后对每个IMF分量通过一定的削减算法增强故障类型特征,计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果分析说明,验证了该方法的实用性和有效性。
- 王涛徐涛
- 关键词：刀具声发射EMD支持向量机故障诊断
- EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用被引量：2
- 2010年
- 与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数(IMF)通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。
- 王涛徐涛
- 关键词：刀具声发射EMD支持向量机故障诊断
- 小波分析在数控刀具磨损状态监测中的应用被引量：2
- 2009年
- 研究了数控刀具切削过程中声发射(AE)信号的产生机理和特点,提出了利用小波分解和小波包分解技术提取AE信号特征参数的方法监测刀具的磨损状态,并通过实例验证了该方法在刀具磨损监测中的可行性。
- 张锴锋聂鹏王东磊林士龙谌鑫
- 关键词：小波分析数控刀具磨损声发射
- 刀具磨损声发射信号处理中小波基选取的研究被引量：10
- 2009年
- 通过对小波基性质和刀具磨损声发射(AE)信号特点的研究,从理论上分析了小波变换中刀具磨损AE信号处理中小波基选取的方法。在试验验证过程中,根据小波包信号分解遵循能量守恒原理,用四种小波基对刀具磨损AE信号进行三层小波包分解;以AE信号经小波包分解后各频带上的能量为特征参数,比较四种情况下特征参数的变化,验证了理论分析的正确性。
- 聂鹏王东磊王哲峰徐涛
- 关键词：刀具磨损声发射小波基
