文献类型：期刊文章

作　　者：史尧臣[1] 刘红岩[2] 张学忱[2,3] 于雪莲[1] 张龙飞[1]

SHI Yaochen;LIU Hongyan;ZHANG Xuechen;YU Xuelian;ZHANG Longfei(College of Mechanical and Vehicular Engineering,Changchun University,Changchun Jilin 130022,China;College of Mechanical and Electrical Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun Jilin 130022,China;Changchun Guanghua University,Changchun Jilin 130033,China)

机构地区：[1]长春大学机械与车辆工程学院,吉林长春130022 [2]长春理工大学机电工程学院,吉林长春130022 [3]长春光华学院,吉林长春130033

出　　处：《机床与液压》

基　　金：吉林省科技厅科技计划项目(2018LY401L03);长春大学春蕾基金培育项目(2018JBC01L01)。

年　　份：2020

卷　　号：48

期　　号：10

起止页码：197-200

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对钻削过程中钻头状态监测问题,基于声发射采集系统和振动采集系统设计超声轴向振动钻削钻头故障监测装置,分别应用完整钻头和故障钻头进行45钢板的超声振动钻削对比试验,采集不同钻头状态的AE和振动信号,通过时域分析、频域分析和小波分解,分析故障钻头对AE和振动信号的影响。试验结果表明:通过AE和振动信号判别钻头状态,判别结果与实际一致,能够实现钻头的故障诊断。

关 键 词：钻头状态  AE信号  振动信号 小波分解 故障诊断

分 类 号：TG506.5]