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题名基于主轴电机电流信号的表面粗糙度检测
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作者
刘雪杰
李国富
任潞
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机构
宁波大学机械工程与力学学院
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出处
《电子技术应用》
2024年第2期54-59,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(22108316)
宁波市自然基金项目(2023J102)。
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文摘
针对表面粗糙度不能及时检测造成的工件浪费问题,首次提出根据主轴电机电流信号进行表面粗糙度检测分类。通过实验采集不同表面粗糙度加工时的主轴电机电流信号,采用小波包分解将电流信号分解成不同频段,借助能量特征和裕度因子对不同频段电流信号进行评估,过滤低相关性频段,再通过随机森林筛选特征,降低特征的冗余性。总谐波失真特征实现了积屑瘤检测,仅依赖构建的电流信号特征工程表面粗糙度检测准确率高达95%以上,并且检测时间在2 s以内,基本实现了工件表面粗糙度的快速准确检测。
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关键词
主轴电机电流信号
小波包分解
随机森林
总谐波失真
表面粗糙度
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Keywords
spindle motor current signal
wavelet packet decomposition
random forest
the total harmonic distortion
surface roughness
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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