切削过程中声发射监测技术综述

本文是一篇关于声发射（Acoustic Emission, AE）在切削加工过程中工具磨损监控的综述文章，发表于《国际机械制造》杂志，由李晓莉教授撰写，发表于2002年。随着近年来的研究发展，AE技术已被证明在机器状态分析和过程监控方面具有显著效果。文章主要探讨了以下关键知识点： 1. **AE在金属切削过程中的生成与分类**：研究者们深入研究了在金属切削过程中AE信号的产生机制，包括切削力、刀具磨损等因素如何导致材料内部应力集中，进而引发AE事件。此外，对AE信号进行分类是至关重要的，通过识别不同类型的AE事件，如裂纹扩展、表面损伤等，可以提供有用的信息。 2. **AE信号处理方法**：文章详细介绍了各种信号处理技术在AE数据分析中的应用，例如时序分析用于理解信号的时间特性，快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）揭示信号的频率成分，而小波变换则有助于捕捉信号的局部特征，这些都对准确解读AE信号至关重要。 3. **工具磨损状况评估**：作者讨论了多种基于AE的工具磨损评估方法。这些方法包括模式分类，如支持向量机（SVM）或模糊逻辑系统，用来识别磨损的不同阶段；广义模态分解方法（Generalized Moment Decomposition, GMDH）应用于复杂数据的建模；以及神经网络模型，利用其强大的非线性映射能力来预测工具的磨损趋势。 4. **传感器技术和集成**：文章还涉及了AE传感器的设计和优化，以及如何将这些传感器有效地集成到切削机床中，确保实时和准确的数据采集。 5. **定量研究与案例分析**：文中可能提供了实际案例，展示了如何运用AE技术对不同工况下的工具磨损进行定量分析，从而指导生产过程优化和预防性维护。 总结来说，这篇文章提供了一个全面的视角，概述了声发射技术在金属切削工具磨损监控领域的最新进展，涵盖了从信号产生到分析的各个环节，并强调了其在提升生产效率和降低成本方面的潜在价值。对于从事机械工程、智能制造或者材料科学的研究人员和工程师而言，这是一篇深入理解AE在实践应用中的核心理论和技术的重要参考资料。