使用一種新的光譜分析方法對刀具進行故障檢測文摘:本文給出了基于動態力在頻域和時頻域的銑削刀具故障監控調查。一個新的數據分析技術,探求希爾伯特-黃變換(HHT),用于分析這個過程頻域和時頻域。這種技術與韋爾奇功率譜的方法傳統基于傅里葉變換(FT)的頻率域的方法很相似。這種方法也包括非線性和非平穩性的切削過程。這種方法旨在跟蹤主要峰的頻率和時間頻率域(HHT)。主要工具的出現打破指示器是新的頻率刀具故障。希爾伯特-黃變換的分析技術涵蓋了物理性質的切削過程。切割過程中并不像對待理論的過程,這是顯而易見的的震蕩頻率在基本頻率的刀具。刀具的發展是顯而易見的結果了。關鍵詞:刀具故障、光譜分析、銑削過程監控,探求希爾伯特-黃變換1.說明數控機床不能檢測刀具在網上的方式。因為一個破碎的工具可能會繼續運轉而沒被檢測到.因為錯誤是由損壞的工具在工作材料成本將提高,產品質量也會降低。降低材料成本,防止切割工具損壞,檢測技術的一種無人駕駛、在線刀具破損檢測系統是很重要的。刀具磨損監測被廣泛研究通過許多不同的方法。主要有兩種方法利用傳感技術檢測。刀具破損:一種是直接法,措施和評估的體積變化的工具,另一種是間接法,測量切削參數的操作過程。在切削過程中斷和在冷卻劑液體存在一個刀具的條件下。直接過程的缺點是明顯的。傅里葉變換(FT)及其改性短時間。傅里葉變換研究日益廣泛，為了檢測銑刀刀具磨損或刀具破損。該方法的缺限導致了由于切割過程的性質，假設處理過的數據嚴格線性和平穩是不可能的。另一個缺點是英國金融時報諧波作為一個多個基本頻率,這使得它很難識別真正的頻率。傅里葉變換演示只局限于頻域。研究刀具可能方向是磨損過程，刀具提供了小波變換打破,但假設的線性數據對小波變換使得它難以可靠分析動態切削力信號在監控切削過程。探求希爾伯特-黃變換(HHT)的新方法提出了用于時間序列分析。這個方法克服了的非線性和非平穩性的時間序列數據集的不足。這種方法成功的應用于許多時域分析中:結構健康監測,振動、演講、生物醫學應用,等等。希爾伯特-變換包括兩個基本步驟:信號分解用于經驗模式分解(EMD),它實際上是一個二元濾波器組,和瞬時頻率計算。2.實驗方法2.1刀具磨損識別工具磨損通常由一系列的過程引起的。刀具磨損會逐漸發生并導致嚴重的故障。可能發生的逐漸磨損附著力、耐磨、或擴散,它可能會出現在兩個方面:在一個工具的正面或在它側面。工具面與芯片接觸的地方產生的碎屑。側面磨損,另一方面,通常歸因于工具和工件材料之間的摩擦。一般來說,增加切削速度，加快在接觸區溫度的升高,從而大大減少了工具的的壽命。銑削切削過程是指定的密集接觸工具和刀具工件,并會導致刀具磨損和刀具破損。上述過程適用于改變刀具的幾何工具。切牙歸納出切削力的波動部分作為一個受迫振動的結果。變更(刀具磨損或工具打破)切削幾何可以觀察到光譜分析。物理本質的銑刀刀具磨損會忽略以下這部分研究。2.2希爾伯特-黃變換理論的分析方法上面給出的使用傳統的方法例如傅里葉和小波變換是有局限性的。最近的研究5,6帶來了一種新方法對于非線性和非平穩數據。HHT被證明能夠執行好這些類型的數據。HHT已成功申請了許多關于非線性和非平穩數據的解決方案。這個表示在頻率和時頻域利用其它轉換。重要的是在切割過程中可能歸因于特定時間。EMD方法的基本原則是HHT。使用(EEMD)方法,任何復雜的數據集可以分解到一個有限的和經常小數量的組件:一個收集的固有模態函數(IMF)。IMF代表一個一般簡單的振蕩模式作為一個對應簡諧函數。為了避免模式中的各個組件之間的混合,白噪音的給定的值被添加到研究信號(這個過程被稱為EEMD)中。根據定義,IMF是任何函數相同數量的極值和零交叉,被規定為對稱歸零5,6。EMD的過程如下:(a)識別極小值和極大值；(b)連接局部最小值和最大值使用樣條；(c)找到(m1)的上部和底部信封識別的意思。這個的意思是指定m1和數據間的第一個元素h1：(1)在第二個篩選過程中,h1被視為數據,然后(2)這個篩選過程可以重復k次,直到h1k是一個IMF,這是h1(k1)m1k=h1k；然后它被指定為c1=h1k,第一個IMF數據分量。檢查如果h1k是IMF,以下條件必須滿足(5、6):(a)數量的極值和零交叉是小于等于1的；(b)平均值上(和極大值聯系在一起)和較低(和最小值聯系在一起)是在每一點上的零。第一個IMFc1是減去原始信號r1=sc1。這種差異被稱為殘余R1。現在視為新的信號和接受同樣的篩選過程。分解過程最后停止當殘余rn成為單調函數或一個函數只有一個極值沒有任何更多的IMF可以提取。分解原始信號到n個模型和一個殘余R1然后通過(3)另一個步驟是將希爾伯特變換進行分解。每個組件都有其希爾伯特變換Yi，(4)圖1通過使用各種方法分析切削力信號:(a)原始數據集；(b)傅里葉變換的信號；(c)小波變換；(d)HHT的原始信號用希爾伯特變換,分析信號定義為(5)其中(6)并且(7)在這里,a(t)是瞬時振幅和(t)相函數和瞬時頻率(8)在表面上的希爾伯特變換每個元素,原始數據可以表示為真正的部分R在下面的形式：(9)希爾伯特譜定義后,邊際光譜可以被定義為：(10)邊際譜提供了一個每個頻率值衡量的總振幅(或能量)的。這個光譜代表累積振幅在整個數據跨度在概率上的意義。HHT的所有細節參考文獻5和6傅里葉變換、小波和HHT可以展示人工信號。信號對應的切削力x軸(Fig.1(a)。切割條件對應于測試1表1給出；測試1在表1中給出；一個低碳的鋼是考慮切削力仿真。常量的切削力仿真采用參考8。陳述的比較(圖1(b)、(c),(d)是給定的時頻域,對比結果真實信號(圖1(a)在頻率域比較。圖1(b)顯示了在時頻表示使用傅里葉變換(圖1