检索结果-南通市图书馆

作者：杨明伦上海交通大学

学位级别：硕士

切削刀具状态监控作为现代制造系统的组成部分，对产品质量、制造成本、生产效率都起着重要的作用。铣削作为最常用加工方法之一，是一种断续加工方式，刀具破损是铣削过程中刀具失效的主要形式之一。由于铣削过程复杂，刀具破损在线监... 详细信息

切削刀具状态监控作为现代制造系统的组成部分，对产品质量、制造成本、生产效率都起着重要的作用。铣削作为最常用加工方法之一，是一种断续加工方式，刀具破损是铣削过程中刀具失效的主要形式之一。由于铣削过程复杂，刀具破损在线监控一直是切削状态监控研究方面的难点问题。在众多监控方法中，声发射（Acoustic Emission, AE）以其高灵敏度、安装方便及不影响加工等优点而成为切削状态监控领域最有研究价值的监控方法之一。但是，切削过程AE信号是一种非平稳信号，其频率特性随时间而变化，传统的信号处理技术在处理AE信号方面显得力不从心。而且铣削过程中切削参数经常改变，刀具切入切出工件时常发生，这些因素都会严重影响AE信号，降低刀具破损监控的稳定性。所以如何处理非平稳信号并提高稳定性是声发射刀具破损监控亟待解决的关键技术。本文建立了面向AE信号的数据采集与处理系统，设计系统的试验对铣削AE信号和铣削刀具断裂信号的特征进行了深入的分析和总结。在此基础上，提出了一种新的基于噪声辅助经验模态分解的刀具破损识别算法：首先对原信号低通滤波，滤除低频噪声;后对滤波信号进行噪声辅助经验模态分解得到多阶本征模函数，并计算Huang-Hilbert时频谱;再对各阶模函数求取能量值并计算各阶模函数的能量总和，进而求得模函数能量分布，通过信号能量分布曲线的变化实现信号的判定与识别。论文利用所提出的识别算法对刀具铣削破损AE信号进行了处理，并成功的提取信号的能量分布状态，识别刀具破损。最后本文利用该算法对切削参数变化及刀具切入切出工件等特殊情况下的AE信号进行了系统的验证，结果表明：该识别方法能够剔除切削参数和刀具切入切出的干扰，具有很高的稳定性。本文研究表明，噪声辅助经验模态技术可以对铣削声发射信号进行处理。这不仅为切削过程监控带来了新的解决方案，同时对非平稳信号处理技术的推广应用和发展具有重要的理论和现实意义。

关键词：刀具状态监控铣削刀具破损声发射噪声辅助经验模态分解变切削参数

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基于HHT的三峡水库蓄水后坝下游水情多尺度时频特征

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长江流域资源与环境 2014年第10期23卷 1440-1448页

作者：余世鹏杨劲松刘广明谢文萍中国科学院南京土壤研究所/土壤与农业可持续发展国家重点实验室江苏南京210008 中国科学院东台滩涂研究院江苏东台224200

利用基于噪声辅助经验模态分解（EEMD）的改进型希尔伯特-黄变换（HHT）,对三峡蓄水后8a的三峡日入库、出库流量和坝下各水文站日水情信号进行多尺度时频分析,并与连续小波和离散小波变换进行异同性比较。结果表明,三峡蓄水后2004-2011... 详细信息

利用基于噪声辅助经验模态分解（EEMD）的改进型希尔伯特-黄变换（HHT）,对三峡蓄水后8a的三峡日入库、出库流量和坝下各水文站日水情信号进行多尺度时频分析,并与连续小波和离散小波变换进行异同性比较。结果表明,三峡蓄水后2004-2011年三峡日入库、出库流量和宜昌、大通站日径流量均具显著的1a尺度主周期振荡规律,三峡季节性调蓄对坝下流量1a尺度的主周期振荡规律无显著影响。三峡蓄水后河口北支江水位的半月主周期振荡特征始终占主导地位,表明三峡调蓄影响下上游来水量变化对河口北支水位波动的影响权重小于河口自身海潮波动的影响权重。与离散小波变换固定频带下的信号分解比较,基于HHT的水文信号多尺度分解有更好的自适应性;与连续小波变换比较,HHT方法在水文信号高频部分周期振荡特征的揭示和频域混叠现象的避免方面更具优势。

关键词：希尔伯特-黄变换噪声辅助经验模态分解小波变换三峡调蓄多尺度时频特征

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基于HHT的滨海降水多尺度时频特征研究

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灌溉排水学报 2015年第1期34卷 85-90页

作者：余世鹏杨劲松王相平姚荣江刘广明中国科学院南京土壤研究所/土壤与农业可持续发展国家重点实验室南京210008 中国科学院南京分院东台滩涂研究院江苏东台224200

基于EEMD的改进型HHT方法,深入剖析了滨海围垦滩涂区域降水的多尺度周期特征进行。结果表明,滨海地区赣榆、东台、上海测点年降水和季节降水变化的周期振荡主要体现在2-3a、5-7a左右的年际尺度上和10-15a、25-30a左右的年代际尺度上,与... 详细信息

基于EEMD的改进型HHT方法,深入剖析了滨海围垦滩涂区域降水的多尺度周期特征进行。结果表明,滨海地区赣榆、东台、上海测点年降水和季节降水变化的周期振荡主要体现在2-3a、5-7a左右的年际尺度上和10-15a、25-30a左右的年代际尺度上,与江淮地区的整体特征和气候背景基本一致,但滨海地区的地理位置与环境特殊性使其降水周期振荡的频域相对较宽且离散。与离散小波变换固定频带下的信号分解相比,HHT方法的EEMD分解具有更优的自适应性;与连续小波变换相比,HHT方法在滨海地区降水信号高频周期振荡特征的解译和信号分解中频域混叠现象的避免方面更具优势。

关键词：希尔伯特-黄变换噪声辅助经验模态分解小波变换滨海降水多尺度时频特征

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基于EEMD和IMF能量分布的刀具破损识别

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组合机床与自动化加工技术 2013年第4期 54-58页

作者：杨明伦邵华上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

针对铣削过程中声发射信号非平稳的特点,提出了一种基于噪声辅助经验模态分解(EEMD)和本征模函数(IMF)能量分布的刀具破损识别方法。首先对经过滤波后的原信号进行EEMD分解,抽取本征模函数组(IMF),后计算每一阶模函数能量及总体能量分布... 详细信息

针对铣削过程中声发射信号非平稳的特点,提出了一种基于噪声辅助经验模态分解(EEMD)和本征模函数(IMF)能量分布的刀具破损识别方法。首先对经过滤波后的原信号进行EEMD分解,抽取本征模函数组(IMF),后计算每一阶模函数能量及总体能量分布,最后提取特征向量,通过特征向量的变化识别刀具破损。利用该方法,在立式铣削加工中心上对稳定切削中刀具破损和变参数铣削加工进行了系统的分析,结果表明此方法能够剔除切削参数变化的影响,准确的识别刀具破损,具有很高的稳定性和准确性。

关键词：刀具状态监控声发射噪声辅助经验模态分解能量分布

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