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题名磨削功率信号采集与动态功率监测数据库建立方法
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作者
王进玲
李建伟
田业冰
刘俨后
张昆
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机构
山东理工大学机械工程学院
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出处
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
北大核心
2022年第3期356-363,共8页
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基金
国家自然科学基金(51875329)
山东省泰山学者工程专项(tsqn201812064)
+3 种基金
山东省自然科学基金(ZR2017MEE050)
山东省重点研发计划(2018GGX103008,2019GGX104073)
山东省高等学校青创科技项目(J17KA037)
淄博市重点研发计划(2019ZBXC070)。
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文摘
以PPC−3功率传感器和NI 9203数据采集卡搭建磨削功率监控实验平台,基于LabVIEW软件开发过程监测功率数据驱动的智能磨削工艺决策系统,促进磨削加工的绿色高效智能化。为克服决策系统底层过程监测数据(即在线采集的磨削动态功率信号)的数据量巨大且混入有噪声、典型特征不明显等问题,提出一种磨削功率信号特征提取和关系型数据库建立方法。采用Ⅱ型切比雪夫低通滤波器滤波,提高磨削功率信号的信噪比,基于寻峰寻谷法提取功率信号峰谷特征点并进行时域标记,且为保证磨削功率数据的完整性及精度进行首尾修正及插值修正。同时,基于二值化对磨削加工过程进行工作状态标记,并将动态流数据转换为字符串存储在关系型数据库单元格中。轴承钢磨削实验结果表明:数据库建立方法能够精确提取磨削功率特征,并将2090000个动态数据点转变为2×52998个单元格数据,其数据量降至原数据的5.07%,数据的存储规模显著降低,磨削功率数据库的访问速度加快。
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关键词
磨削数据库
功率信号采集
动态流数据
功率特征提取
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Keywords
grinding database
power signal acquisition
dynamic flow data
power feature extraction
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分类号
TG58
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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