【摘 要】
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车刀磨损状态实时检测，对及时发现磨损情况、保证车刀切削性能、确保成品零件的质量和精度、延长车刀寿命、提高生产率、降低成本均具有重要意义。YT14硬质合金外圆车刀是碳素
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车刀磨损状态实时检测，对及时发现磨损情况、保证车刀切削性能、确保成品零件的质量和精度、延长车刀寿命、提高生产率、降低成本均具有重要意义。YT14硬质合金外圆车刀是碳素钢与合金钢连续切削的常用刀具。在传统的车削加工过程中，车刀磨损状态只能依靠加工人员主观地通过切削声音、切削时间、切屑颜色来判断，这种判断方法主观性较强，判断结果不可靠。声发射检测可以摒除其他环境噪声的影响，只对所需检测的声发射信号的高频阶段有较好的选择性分析，实现对监控对象的在线检测；声发射检测直接从切削区采集，直接反应车刀的磨损状态，因此，在车刀磨损状态监控应用中越来越广泛。 本文是在分析YT14硬质合金外圆车刀磨损状态、声发射检测原理及声发射车刀磨损状态检测技术研究现状的基础上，采集声发射检测信号，用小波分析对车刀磨损状态进行的研究。论文主要研究工作及结论包括： （1）依据声发射检测基本原理和车刀磨损状态的原理及特点，利用北京声华公司生产的SAEU2S声发射系统，构建了相应的软硬件平台，构建了车削过程车刀磨损状态发射在线检测系统； （2）以可转位YT14硬质合金外圆车刀作为研究对象，利用由SAUE2S声发射仪所构建的车刀磨损状态在线检测系统，对车削过程中不同磨损程度车刀的声发射信号进行了检测和信号采集，并对所采集的声发射信号进行了分析； （3）根据正交实验结果，研究了主轴转速、进给速度、切削深度这三个要素在车削加工时对声发射信号的影响，分析处理后得出结论：主轴转速对声发射信号的均方根值影响最明显，其次是进给速度，切削深度影响较小； （4）根据MATLAB基于小波对高频信号能够进行细分分析的特点，通过编写相关程序，采用多分辨率小波分解对声发射信号进行了去噪处理，提取了能够显著反映车刀磨损状态的频率特征，从而对车刀磨损状态作出正确的判断。
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