Аналіз акустичної емісії в процесах механічної обробки з використанням вейвлет – пакетів

Vadim Shevchenko, Sergey Zayats, Anton Oliniychuk

Анотація


В даній роботі були проведені дослідження акустичної емісії (АЕ) в рамках моніторингу процесів механічної обробки. АЕ безпосередньо пов’язана зі станом інструменту, так як акустична хвиля генерується за рахунок пластичної деформації, стирання, руйнування та поширення тріщин. У дослідженні, опублікованому в даній роботі було виміряно декілька параметрів АЕ під час механообробки. В той час як ці параметри вказують на ступінь зносу ріжучого інструменту, їх інформативність для промислового використання обмежена. Для набуття більшої інформативності була використана теорема вейвлет-пакетів (ВП), за допомогою якої ми ввели додаткові коефіцієнти ентропію та силу. Отримали адекватну модель для визначення стану інструменту.


Ключові слова


акустична емісія; вейвлет-пакети; ентропія; механічна обробка; аналіз АЕ

Повний текст:

PDF

Посилання


Heiple, C. R., Carpenter, S. H., Armentrout, D. L. and Mc Manigle, A. Origin of Acoustic Emission produced during single point machining, Materials Evaluation, 1994, 52, 590-596.

Kamarthi, S. V., Kumara, S. R. T., and Cohen, P. H. Flank wear estimation in turning through wavelet representation of Acoustic Emission signals, Journal of Manufacturing Science and Engineering, 2000, 122, 12-19. doi:10.1115/1.538886.

Kannatey-Asibu, Jr. E. and Dornfeld, D. A. Quantitative Relationships for Acoustic Emission from Orthogonal Metal Cutting, Journal of Engineering for Industry, 1981, 103, 330-340. doi:10.1115/1.3184493.

Mallat, S. Multiresolution Representation and Wavelets, Grasp. Lap 153, University of Pennsylvania, Philadelphia, 1988.

Meyer, Y. Wavelets: Algorithms and Applications, SIAM, Philadelphia, 1993.

Jamaludin, N., Bannister, R. H. Condition Monitoring of Slow-speed Rolling Element Bearings using Stress Waves. Proc. Inst. Mech. Eng. 2001, 215, 245-271.

Ono, K., Cho, H., and Matsuo, T. New Characterization Methods of AE Sensors, JAE, 2010, 28, 256.

Zhang, L. J., Yang, J. H. Xu, J. W., Yang, D. B. Morphological Undecimated Wavelet and Its Application to Feature Extraction of Impulsive Signal. Shock Vibr. 2007, 26, 56-59. doi: 10.1109/CISP.2009.5303712.

He, Y. Y. Yin, X. Y. Chu, F. L. Acoustic Emission characteristics of Rub-impact forRotor-bearing System Based on Wavelet Scalogram. Chin. J. Mech. Eng. 2007, 43, 149-153. doi: 10.3901/JME.2007.06.149.

Li, Z., He, Z. J., Zi, Y. Y., Chen, X. F. Bearing condition monitoring based on shock pulse method and improved redundant lifting scheme. Math. Comput. Simulat. 2008, 79, 318-338. doi: 10.1016/j.matcom.2007.12.004.

Ostafiev, V. A., Tymchik, G.S., Shevchenko, V.V. Adaptive control system. Mechanization and automation of management. 1983, No. 1, 18-20.

Shevchenko, V. V., Simuta, N. A., Skorokhod, A. A. The system of automatic dimensional adjustment of GPS. Kiev, 2014, 7-10.

Zayats, S. S. System forecasting of process of machining / S. S. Zayats, I. V. Maksymchuk, K. O. Pedko // Scientific Herald KUEITU. - 2012.

Reininger, T., Welker, F., von Zeppelin, M. Sensors in position control applications for industrial automation, Sens. Act. A, 2006, 129, 270-274. doi: 10.1016/j.sna.2005.09.056.

Leroy, P., Coillot, C., Mosser, V., et al.: An ac/dc magnetometer for space missions: Improvement of a Hall sensor by the magnetic flux concentration of the magnetic core of a searchcoil. Sens. Act. A, 2008, 142, 503-510. doi: 10.1016/j.sna.2007.08.030.

Bukkapatnam, S. T. S., Kumara, S. R. T., and Lakhtakia, A. Analysis of acoustic emission in machining, ASME Transactional Journal of Manufacturing Science and Engineering, 2003, vol. 121, 568-573. doi: 10.1016/S0041-624X(99)00126-2.

Kumara, S. R. T., Kamarthi, S. V., Bukkapatnam, S. T. S., and Lee, J. W. Sensor based of monitoring for real time quality control in manufacturing, ASME Transactional Journal of Dynamic System, Measurements and Control, 2000, vol. 122, 89-94.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1 Heiple, C. R. Origin of Acoustic Emission produced during single point machining / C. R. Heiple, S. H. Carpenter, D. L. Armentrout and A. Mc Manigle // Materials Evaluation. – 1994. – 52. – 590-596.

2 Kamarthi, S. V. Flank wear estimation in turning through wavelet representation of Acoustic Emission signals / S. V. Kamarthi, S.R.T. Kumara, and P.H. Cohen // Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2000. – 122. – 12-19. – doi:10.1115/1.538886

3 Kannatey-Asibu, Jr. E. Quantitative Relationships for Acoustic Emission from Orthogonal Metal Cutting / Jr. E. Kannatey-Asibu and D. A. Dornfeld // Journal of Engineering for Industry. – 1981. – 103. – 330-340. – doi:10.1115/1.3184493

4 Mallat, S. Multiresolution Representation and Wavelets. – Grasp. Lap 153. – University of Pennsylvania. – Philadelphia. – 1988.

5 Meyer, Y. Wavelets: Algorithms and Applications. – SIAM. – Philadelphia. – 1993.

6 Jamaludin, N. Condition Monitoring of Slow-speed Rolling Element Bearings using Stress Waves / N. Jamaludin, R. H. Bannister // Proc. Inst. Mech. Eng. – 2001. – 215. – 245-271.

7 Ono, K. New Characterization Methods of AE Sensors / K. Ono, H. Cho, and T. Matsuo // JAE. – 2010. – 28. – 256.

8 Zhang, L. J. Morphological Undecimated Wavelet and Its Application to Feature Extraction of Impulsive Signal / L.J. Zhang, J. H. Yang, J. W. Xu, D. B. Yang // Shock Vibr. 2007. – 26. – 56-59. – doi: 10.1109/CISP.2009.5303712.

9 He, Y. Y. Acoustic Emission characteristics of Rub-impact for Rotor-bearing System Based on Wavelet Scalogram / Y. Y. He, X. Y. Yin, F. L. Chu // Chin. J. Mech. Eng. – 2007. – 43. – 149-153. – doi: 10.3901/JME.2007.06.149.

10 Li, Z. Bearing condition monitoring based on shock pulse method and improved redundant lifting scheme / Z. Li, Z. J. He, Y. Y. Zi, X. F. Chen // Math. Comput. Simulat. – 2008. – 79. – 318-338. – doi: 10.1016/j.matcom.2007.12.004.

11 Остафьев, В. А. Адаптивная система управления / В. А. Остафьев, Г. С. Тымчик, В. В. Шевченко // Механизация и автоматизация управления. – 1983. –№1. – с. 18-20.

12 Шевченко, В. В. Система автоматической размерной настройки ГПС/ В. В. Шевченко, Н. А. Симута, А. А. Скороход. – Киев. – 2014. – с. 7-10.

13 Заєць, С. С. Система прогнозування стану процесу механічної обробки / С. С. Заєць, І. В. Максимчук, К. О. Педько. // Науковий вісник КУЕІТУ. – 2012.

14 Reininger, T. Sensors in position control applications for industrial automation / T. Reininger, F. Welker, M. von Zeppelin // Sens. Act. A. – 2006. – 129. – 270-274. – doi: 10.1016/j.sna.2005.09.056.

15 Leroy, P. An ac/dc magnetometer for space missions: Improvement of a Hall sensor by the magnetic flux concentration of the magnetic core of a searchcoil / P. Leroy, C. Coillot, V. Mosser, et al. // Sens. Act. A. – 2008. – 142. – 503-510. – doi: 10.1016/j.sna.2007.08.030.

16 Bukkapatnam, S. T. S. Analysis of acoustic emission in machining / S. T. S. Bukkapatnam, S. R. T. Kumara, and A. Lakhtakia // ASME Transactional Journal of Manufacturing Science and Engineering. – 2003. – vol. 121. – p.568-573. – doi: 10.1016/S0041-624X(99)00126-2.

17 Kumara, S. R. T. Sensor based of monitoring for real time quality control in manufacturing / S. R. T. Kumara, S. V. Kamarthi, S. T. S. Bukkapatnam, and J. W. Lee // ASME Transactional Journal of Dynamic System. –Measurements and Control. – 2000. – vol. 122. – 89-94





DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2017.07.33

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.