Actual Problems in Machine Building 2018 Vol. 5 No. 1-2

Actual Problems in Machine Building. Vol. 5. N 1-2. 2018 Technological Equipment, Machining Attachments and Instruments ____________________________________________________________________ 90 Рис. 4. Методы обработки сигнала Временные характеристики и статистические показатели Данные временного интервала не очень информативны как таковые и их регистрация это весьма трудоемкая процедура. В частности, сигналы датчика силы во временном интервале не показывают корреляции с изнашиванием режущего инструмента [1]. В тоже время использование статистических показателей наряду с сигналом временной области может быть многообещающим: – Градиент осевой силы был идентифицирован в качестве подходящего параметра для предсказания отказа инструмента. – С ростом износа инструмента увеличивается потребная величина крутящего момента, и соответственно потребляемого тока двигателя главного привода. Эффективная величина этого параметра становится ценной функцией для прогнозирования износа. Вейвлет-анализ Отличительной особенностью вейвлет-анализа является то, что в нем можно использовать семейства функций, реализующих различные варианты соотношения неопределенности. То есть, исследователь имеет возможность выбора между ними, применяя такие вейвлетные функции, которые обеспечивают эффективное решение поставленных задач. Предполагается, что вейвлетный спектр, в отличие, например, от преобразования Фурье, являясь двумерным и определяя двумерную поверхность, может быть идеальным инструментом для многих приложений, требующих автоматизированный мониторинг производственных операций [1]. К. Чен и Б. Ли в [6] представили технику для мониторинга состояния инструмента на основе вейвлет-анализа сигнала акустической эмиссии. Они пришли к выводу, что их метод может быть использован для МСД РИ, предлагая несколько подходов для организации испытания, в том числе для выбора функции порогового значения и для применения новых широкополосных датчиков. А. Франко-Гаска с соавторами в [3],