Information properties of vibroacoustic emission in diagnostic systems for cutting tool wear

OBRABOTKAMETALLOV Vol. 27 No. 3 2025 61 EQUIPMENT. INSTRUMENTS купности случайных последовательностей необходимо дополнительно сформулировать гипотезы о влиянии вероятности их распределения на поверхности контакта. Вычисления показывают, что увеличение неопределенности в сигнале эмиссии во времени приводит к уширению спектральной линии эмиссионного сигнала, а регулярные смещения в сигналах в пространстве вызывают уменьшение интервалов между импульсами. Поэтому спектр эмиссионного сигнала по мере увеличения износа размывается и смещается в высокочастотную область. Важно отметить, что каждый единичный импульс имеет стадии нарастания и спада, зависящие в основном не от времени, а от пути относительных перемещений, поэтому увеличение скорости резания уменьшает параметры ( , ) N k i T и ( , ) N k i T Δ . В результате спектр становится зависящим от скорости резания. Если анализировать частотную область 0 0,1 0,2 ( , ) Δω ∈ ω ω , то мы замечаем, что основные изменения частотных спектров по мере увеличения износа соответствуют отмеченным особенностям. Причем верхняя частота 0,2 ω в этой области определяется по правилу 1 0 0,2 P h V − ⎛ ⎞ ω = ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ . Здесь 0 h – высота контакта задней грани с заготовкой на начальной стадии износа 0 w = , она зависит от упругого восстановления материала. Нижняя частота 0,1 ω определяется как 1 0 0,1 P h w V − ⎛ ⎞ + ω = ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ . Этот диапазон необходимо экспериментально откорректировать. Приведем пример изменения спектров, которые получены из последовательностей, измеренных резцом на рис. 6, б при точении стали 10ГН2МФА на следующем режиме: подача (0) 0,1 P S = мм, глубина (0) 1,5 P t = мм и скорость резания (0) 1, 2 P V = м/с (рис. 8). Спектры представляют уже сигнал АЭ, измеренный после преобразования сил в акустические волны. Пусть определена вибрационная последовательность ( ) X t в окне 0 0,1 0,2 ( , ). Δω ∈ ω ω Введем следующие информационные признаки сигнала АЭ: а б Рис. 8. Пример изменения спектра АЭ в зависимости от износа Fig. 8. Example of AE spectrum changes depending on wear

RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1