基于Hurst指数的刀具磨损预测：纹理分析与工件表面监控

该篇论文《基于Hurst指数与纹理分析的刀具磨损状态监测技术研究》发表于2008年，由孙林丽、李言和郑建明三位作者来自西安理工大学机械与精密仪器工程学院。论文的核心内容聚焦于利用Hurst指数和车削工件表面纹理来监测刀具的磨损状态。Hurst指数是一种统计学上的复杂性指标，它在分形理论中被广泛应用，特别是在分析时间序列的自相似性和随机性方面。 通过单幅车削纹理和连续车削序列的Hurst指数计算，研究人员揭示了纹理特征与刀具磨损阶段之间的关联。论文指出，当刀具处于初期磨损阶段，即刚开始加工时，车削出的纹理具有较高的Hurst值（大于0.5），这表明其纹理结构相对稳定且可预测，有助于识别工具的健康状况。Hurst值接近0.6表示在正常车削过程中，纹理保持规律性和周期性，对应的是工具的正常使用期。 然而，当刀具进入剧烈磨损阶段，Hurst值会下降至0.5以下，这意味着车削表面纹理变得杂乱无序，失去了先前的规律性，这是刀具即将损坏的信号。因此，利用这种方法，研究人员可以实时监控刀具磨损情况，及时发现并预防潜在的问题，从而提高生产效率和延长工具使用寿命。 论文的研究成果对于制造业而言具有重要的实践价值，特别是在需要精细控制和预防性维护的精密加工领域，如精密零件制造、航空航天等。通过结合Hurst指数分析和纹理分析技术，可以实现对刀具磨损状态的非接触式、无损检测，减少了人工干预和停机时间，提升了生产过程的可靠性和经济效益。