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基于小波分析和GASVM的金刚石砂轮磨损的声发射监测研究

作者：郭力，李波，郭君涛日期：2020-01-14/span> 浏览：2229 查看PDF文档

基于小波分析和GASVM的金刚石砂轮磨损的声发射监测研究*

郭力1，李波2，郭君涛1

（1.湖南大学机械与运载工程学院，湖南长沙 410082;2.湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙 410082）

摘要：针对工程陶瓷磨削中金刚石砂轮磨损状态判别准确度不高的问题，在部分稳定氧化锆陶瓷金刚石砂轮精密磨削的声发射智能监测实验中，在深入研究部分稳定氧化锆陶瓷磨削机理的基础上，对磨削声发射信号进行了5层离散小波分解。研究结果表明：金刚石砂轮磨损后，磨削声发射信号小波分解系数的有效值和方差，以及声发射信号小波能谱系数在低频率段都有所增大；利用部分稳定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，作为判别金刚石砂轮磨损状态的特征值，采用基于遗传算法支持向量机对金刚石砂轮的磨损状态判别准确度达100%，判别准确度明显优于BP神经网络方法。
关键词：部分稳定氧化锆；精密磨削；声发射；金刚石砂轮磨损；小波分析；基于遗传算法支持向量机

中图分类号：TH161.1；TG580 文献标识码：A 文章编号：1001-4551(2019)12-1255-06

本文引用格式：
郭力，李波，郭君涛.基于小波分析和GASVM的金刚石砂轮磨损的声发射监测研究［J］.机电工程，2019，36(12)：1255-1260.
GUO Li, LI Bo, GUO Juntao. Diamond wheel wear monitoring with acoustic emission based on wavelet analysis and GASVM［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2019,36(12):1255-1260.
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