车床刀具故障分析：基于工作电流的傅里叶与小波包方法

"这篇论文是2013年发表在宁波大学学报（理工版）上的工程技术类文章，获得了首届中国高校优秀科技期刊奖和浙江省优秀科技期刊一等奖。作者是官金、李国富和陈志刚，研究重点是通过工作电流信号来分析车床刀具的故障情况。论文提出了结合傅里叶变换和小波包分析法来提取刀具故障特征，并用于故障诊断。这种方法对于检测金属切削加工中突发性的刀具非正常损坏问题尤为重要，有助于防止加工事故和损失。" 在金属切削加工过程中，刀具的状态直接影响到加工质量和效率。尤其是非正常损坏，如破损、崩刃和热塑变形等，比磨损更需要实时监控，因为它们可能导致加工中断、工件报废甚至机床损坏。目前的刀具诊断技术，如切削力监测、电机负载监测、声发射检测和多传感器融合监测，虽然有效，但存在传感器安装困难等问题。 电流法作为一种监测手段，因其信息获取便捷、信息集成度高和测试系统简单等优点，被选为车床车刀故障检测的手段。小波分析则因其对非平稳信号的处理能力，能够同时提供信号在时域和频域的局部化信息，非常适合用于非平稳的故障信号分析。 论文中，作者运用傅里叶变换来揭示时间信号和频谱之间的关系，这是一种在平稳信号分析中常用的方法。傅里叶变换将时域信号转化为频域表示，揭示了信号的频率成分。然而，对于非平稳信号，傅里叶变换可能无法捕捉到瞬态变化，这时小波分析就显得尤为有用。小波分析可以分解信号，提取不同时间尺度和频率的特征，这对于检测突然发生的刀具故障非常有利。 结合傅里叶变换和小波包分析，论文提出了一种新的故障诊断策略。首先，通过傅里叶变换提取信号的频域特征，然后利用小波包分析提取时域和频域的局部信息，二者联合使用可以更准确地识别和定位刀具的故障状态。这种方法的实验证明，从工作电流信号中提取的特征参数波动与车刀故障的发生有显著关联，为刀具故障的早期预警和分析提供了新途径。 这篇论文提出的基于工作电流信号的车床刀具故障分析方法，结合了傅里叶变换的全局频谱分析和小波包分析的局部时频分析，为机床状态监测和故障诊断领域提供了一个有效的工具，有助于提高生产安全性和效率。