基于信号共振稀疏分解的自动换刀装置故障诊断

论文摘要

针对刀库中刀柄拉钉可产生松动的故障,研究一种基于信号共振稀疏分解的自动换刀装置故障诊断方法。以链式刀库为例,采集刀柄拉钉在不同旋转角度时自动换刀装置在自动换刀过程中所产生的振动信号,利用双可调品质因子小波变换的共振稀疏分解将所采集的振动信号分解成包含故障信息的周期瞬态低共振分量和自身运动的振荡谐波高共振分量。在此基础上,通过比对分析不同条件下的周期瞬态低共振分量信号,得到链式刀库自动换刀装置振动冲击成分与拉钉旋转角度的关系,并据此诊断自动换刀装置的故障。诊断结果显示,刀柄拉钉松动旋转角度为360°时,振动较大,该自动换刀装置需要进行维修,以增加其可靠性。研究结果可用于自动换刀装置的故障诊断,对于促进自动换刀装置健康状态监测方法的发展具有重大意义。

论文目录

• 0 引言
• 1 共振稀疏分解
•   1.1 信号的共振属性
•   1.2 双可调品质因子小波变换
• 2 试验条件及方法
•   2.1 试验条件
•   2.2 试验方法
• 3 试验信号处理与结果分析
•   3.1 信号处理
•   3.2 试验结果分析
• 4 小结

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李强,韩军,汪满新,欧屹,冯虎田

关键词: 共振稀疏分解,自动换刀装置,刀柄拉钉,故障诊断

来源: 组合机床与自动化加工技术 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 南京理工大学机械工程学院

基金: 国家科技重大专项(2016ZX04004007)

分类号: TG659

DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2019.04.026

页码: 107-110

总页数: 4

文件大小: 1000K

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