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機(jī)械加工表面形貌信號(hào)檢測(cè)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-04 00:38
  機(jī)床加工精度是決定工件質(zhì)量的最重要因素,在機(jī)床加工過程中,既有靜態(tài)誤差,也有動(dòng)態(tài)誤差,兩者都會(huì)不同程度的反映到工件表面上,影響表面質(zhì)量。因此要對(duì)機(jī)床表面質(zhì)量信號(hào)進(jìn)行降噪處理。但傳統(tǒng)的降噪處理方法只能進(jìn)行局部的頻率信號(hào)處理,造成大量信號(hào)信息丟失。因此提高對(duì)機(jī)床加工表面形貌的信號(hào)成分分解精度及改進(jìn)降噪效果是對(duì)表面形貌研究的重要課題。本文首次提出基于最佳小波包基的改進(jìn)信號(hào)分解方法,該方法通過信息熵值準(zhǔn)則確定最優(yōu)的小波包基使得分解的信號(hào)頻段內(nèi)能量分布更均勻,結(jié)合高頻諧波加入法(HFHA-EMD),進(jìn)一步提高經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)分解的效果。并首次提出帶補(bǔ)償?shù)男〔ń翟敕椒ǎ╓DCL),該方法在傳統(tǒng)小波降噪的基礎(chǔ)上,引入補(bǔ)償機(jī)制,通過調(diào)節(jié)不同頻率成分的降噪通過率,降低真實(shí)信號(hào)成分的損失并進(jìn)一步去除噪聲成分。最后本文針對(duì)基于最佳小波包基的改進(jìn)信號(hào)分解方法和帶補(bǔ)償?shù)男〔ń翟敕椒ㄟM(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新方法可以有效的提高信號(hào)分解精度和降噪效果。 

【文章來源】:天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:50 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 課題研究的背景
        1.1.3 課題研究的意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題
        1.2.1 機(jī)械加工表面質(zhì)量的降噪
        1.2.2 機(jī)械加工表面質(zhì)量的分解
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 信號(hào)降噪及分解理論
    2.1 信號(hào)降噪理論
        2.1.1 小波函數(shù)
        2.1.2 連續(xù)小波變換
        2.1.3 離散小波變換
    2.2 信號(hào)分解理論
        2.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論
        2.2.2 本征模態(tài)函數(shù)
        2.2.3 EMD算法的主要問題及改進(jìn)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 機(jī)械加工表面形貌的降噪與補(bǔ)償
    3.1 表面形貌的降噪
        3.1.1 小波分解與重構(gòu)
        3.1.2 小波降噪
    3.2 表面形貌的補(bǔ)償
        3.2.1 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        3.2.2 希爾伯特變換
        3.2.3 小波函數(shù)的傳遞函數(shù)
        3.2.4 表面形貌特征的補(bǔ)償
    3.3 本章小結(jié)
第四章 機(jī)械加工表面形貌的分解和故障識(shí)別
    4.1 表面形貌的分解
        4.1.1 多分辨分析
        4.1.2 小波包分析
        4.1.3 最佳小波包基的選擇
    4.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的改進(jìn)HFHA-EMD
    4.3 本章小結(jié)
第五章 機(jī)械表面加工形貌檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)
    5.1 表面加工形貌的降噪補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)
    5.2 表面加工形貌的分解實(shí)驗(yàn)
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝



本文編號(hào):2896728

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