Resumen

En vista de la baja precisión de la monitorización de una sola señal para el estado de desgaste de la broca de perforación por vibración, se construye un sistema de adquisición multiseñal para el estado de desgaste de la broca de perforación por vibración axial ultrasónica para recoger las señales de fuerza de perforación, vibración y emisión acústica en tres estados de desgaste diferentes. Las señales de fuerza de perforación, vibración y emisión acústica de la broca en el proceso de perforación se procesan mediante la tecnología de descomposición wavelet, y las señales se extraen del estado de desgaste de la broca. El coeficiente de energía wavelet con alta correlación de estado se utiliza como parámetro de característica para identificar el estado de desgaste de la broca. El parámetro característico se entrena mediante la combinación del método LMD asistido por ruido y la red neuronal BP. Se lleva a cabo el experimento de monitorización del estado de desgaste de la broca mediante la fusión de una sola señal y varias señales, y se optimiza la estructura de la red neuronal en función del error. Los resultados muestran que la precisión de la monitorización del desgaste de la broca con una única señal de fuerza de perforación es del 83,3%, la precisión de la monitorización del desgaste de la broca con una única señal de vibración es del 91,6%, la precisión de la monitorización del desgaste de la broca con una única señal de emisión acústica es del 91,6%, y la precisión de la monitorización del desgaste de la broca con la fusión multiseñal es del 95,8%; cuando el número de capas de la red es 4, la vibración se monitoriza con la fusión de la señal de fuerza, la señal de emisión acústica y la señal de vibración. El modelo de estructura de la red neuronal se optimiza razonablemente para mejorar la tasa de reconocimiento del desgaste de la broca en la perforación por vibración.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:desgaste de la broca, señal única, precisión, señales de emisión acústica, fuerza de perforación, estado de desgaste, vibración, broca, parámetro de características, red neuronal
• Keywords:bit wear, single signal, accuracy, acoustic emission signals, drilling force, wear state, vibration, bit, feature parameter, neural network