刀具磨损声发射DSP系统工作概述

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1、刀具磨损声发射DSP系统硬件工作概述535实验室徐洪垚2021/9/151目录项目概括已有成果遇到问题最近工作2021/9/1521项目概括1.1算法方面声发射信号是一种具有局部冲击响应典型的非平稳时变信号，它由金属摩擦、金属晶格破裂等激发源信号和外部噪声叠加耦合而成。利用加工过程中产生的声发射信号诊断刀具磨损的状态，是一种常用有效的诊断方法。2021/9/153这些信号包含了丰富的刀具状态信息。刀具磨损状态识别是信号挖掘的过程，其包括特征提取和分类两个关键环节。AE信号EMD分解特征提取SVM训练状态输出2021/9/154

2、1.2现有硬件1.2.1系统级构架1.2.2电路板级构架1.2.3信号调理电路级构架1.2.4信号处理电路模块级构架1.2.5FPGA部分模块构架1.2.6DSP部分构架2021/9/1552已有成果2.1实验成果2010年2月现场试验：试验环境：LABVIEW下的研华采集卡、RS40传感器传感器前置放大器信号调理板研华采集卡计算机2021/9/156操作界面：2021/9/157实验结果：信号能量集中在20khz以下，理想的150khz区间内无明显信号。信号能量很大，噪声很大。RS40传感器频率太低，无法满足试验需求没有测量

3、刀具VB值。无法进行识别。2021/9/1582010年7月现场试验：试验环境：LABVIEW下的研华采集卡、RS150传感器刀具：肯纳KC9125工件材料：GH62540CrNiMoAGH41672021/9/159实验结果：改用更高频率的传感器，但是信号能量依旧在30khz以下的低频部分。试验用传感器需要额外加固。可以对严重磨损状态和锋利状态的刀具进行识别。2021/9/15102010年10月现场试验试验环境：LABVIEW下的研华采集卡、RS150传感器刀具：肯纳KC9125工件材料：40CrNiMoAGH536GH6

4、960Cr17Ni4CuNb实验结果：同种刀具对多种材料进行试验的信号进行比较，差异较小。信号能量仍在30Khz以下一些数据可以进行3状态分类。2021/9/15112.2算法应用成果特征提取实现：小波包、小波、emd、eemd分类实现：神经网络、支持向量机2021/9/15122.3硬件成果：构建LABVIEW的数据采集平台滤波放大电路的设计FPGA内部算法有一定的认识。DSP的支持向量机、和EMD程序（有待实现）2021/9/15133遇到的问题滤波电路，需要再制作。FPGA学习DSP的学习，开发板需要维修。2021/9/

5、15144.最近工作加滤波器，截止频率50-200khz或200-400khz。改进FPGA程序，增加系统传输稳定性。充分利用DSP开发板，对算法进行移植。使用CCS与matlab进行联合仿真实现算法。2021/9/15151.1.1AE信号采集2021/9/15162021/9/15171.1.2信号的转换小波分解经验模态分析2021/9/15181.1.3特征提取及分类计算各个IMF分量的能量和总能量：上式中n为IMF分量的个数，记：将各个IMF的能量进行归一化处理：即得到特征向量：2021/9/15192021/9/15

6、20表1多种材料之间的刀具磨损特征提取与预测工件材料切削速度r∕min进给量mm/r切削深度mm刀具磨损状态用来测试分类准确率的特征向量（由于篇幅只列举部分）分类准确率E1E2E3E4E5E6E7E8GH5363550.080.1初期0.75320.18000.03150.01270.00810.00300.00138.9144e-0429/30中期0.63320.28500.04450.01610.00520.00400.00584.8196e-0428//30严重0.55970.21700.11660.05800.0199

7、0.01600.00446.1978e-0430/30GH6964500.080.4初期0.66220.18040.03390.02250.00970.00830.00130.001329/30中期0.86140.07620.02140.06190.00790.00330.00560.004327/30严重0.54840.19490.15800.04700.02410.01300.00525.7638-0430/302021/9/15212021/9/15222021/9/1523传感器前置放大器信号调理电路信号处理电路显示电

8、路刀具2021/9/15242021/9/15252021/9/15262021/9/15272021/9/1528