發(fā)布時間：2020-12-04 00:38

　　機床加工精度是決定工件質量的最重要因素,在機床加工過程中,既有靜態(tài)誤差,也有動態(tài)誤差,兩者都會不同程度的反映到工件表面上,影響表面質量。因此要對機床表面質量信號進行降噪處理。但傳統(tǒng)的降噪處理方法只能進行局部的頻率信號處理,造成大量信號信息丟失。因此提高對機床加工表面形貌的信號成分分解精度及改進降噪效果是對表面形貌研究的重要課題。本文首次提出基于最佳小波包基的改進信號分解方法,該方法通過信息熵值準則確定最優(yōu)的小波包基使得分解的信號頻段內能量分布更均勻,結合高頻諧波加入法（HFHA-EMD）,進一步提高經驗模態(tài)分解（EMD）分解的效果。并首次提出帶補償?shù)男〔ń翟敕椒ǎ╓DCL）,該方法在傳統(tǒng)小波降噪的基礎上,引入補償機制,通過調節(jié)不同頻率成分的降噪通過率,降低真實信號成分的損失并進一步去除噪聲成分。最后本文針對基于最佳小波包基的改進信號分解方法和帶補償?shù)男〔ń翟敕椒ㄟM行實驗驗證,實驗結果表明新方法可以有效的提高信號分解精度和降噪效果。 

【文章來源】：天津大學天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 課題研究的背景
        1.1.3 課題研究的意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀及存在的問題
        1.2.1 機械加工表面質量的降噪
        1.2.2 機械加工表面質量的分解
    1.3 本文的主要研究內容
第二章 信號降噪及分解理論
    2.1 信號降噪理論
        2.1.1 小波函數(shù)
        2.1.2 連續(xù)小波變換
        2.1.3 離散小波變換
    2.2 信號分解理論
        2.2.1 經驗模態(tài)分解理論
        2.2.2 本征模態(tài)函數(shù)
        2.2.3 EMD算法的主要問題及改進
    2.3 本章小結
第三章 機械加工表面形貌的降噪與補償
    3.1 表面形貌的降噪
        3.1.1 小波分解與重構
        3.1.2 小波降噪
    3.2 表面形貌的補償
        3.2.1 集合經驗模態(tài)分解
        3.2.2 希爾伯特變換
        3.2.3 小波函數(shù)的傳遞函數(shù)
        3.2.4 表面形貌特征的補償
    3.3 本章小結
第四章 機械加工表面形貌的分解和故障識別
    4.1 表面形貌的分解
        4.1.1 多分辨分析
        4.1.2 小波包分析
        4.1.3 最佳小波包基的選擇
    4.2 經驗模態(tài)分解的改進HFHA-EMD
    4.3 本章小結
第五章 機械表面加工形貌檢測的實驗
    5.1 表面加工形貌的降噪補償實驗
    5.2 表面加工形貌的分解實驗
    5.3 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
附錄
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝



本文編號：2896728