【摘 要】
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针对熔融沉积成型(FDM)3D打印机中打印喷头容易出现打印材料断丝或耗尽和喷头阻塞的故障模式,分别设计并开展2组实验,研究基于声发射传感器的故障监控方法.为了减小对传感器
【机 构】
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浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室,上海海事大学物流工程学院,佐治亚理工学院机械工程学院
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针对熔融沉积成型(FDM)3D打印机中打印喷头容易出现打印材料断丝或耗尽和喷头阻塞的故障模式,分别设计并开展2组实验,研究基于声发射传感器的故障监控方法.为了减小对传感器信号数据进行处理和存储的负担,并提升监控的实时性,使用基于声发射波击(AE hit)的参数化声发射信号处理及特征值提取方法.通过实验采集到了传感器数据并进行信号处理,研究故障模式和特征值之间的联系,得到最敏感的AE hit关键特征值.使用K-means聚类算法对两类故障模式进行同时识别研究.结果表明,在0.2s的时间分辨率下,基于AE hit的绝对能量和击数特征值,提出的监控方法对典型故障的识别准确率分别为94.62%和93.80%.
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