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                                     郭文军1，朱忠奎1，解〓滨2，樊〓成3，江星星1
                                         (1.苏州大学轨道交通学院，江苏  苏州〓215131）
                                   （2.苏州大学光电信息科学与工程学院，江苏 苏州〓215006）
                                        （3.苏州大学机电工程学院，江苏 苏州〓215131)
摘要：表面粗糙度是光学元件表面质量的重要评价指标之一。传统的粗糙度检测方法大多采用离线方法，无法实现在线表征。为此讨论了一种基于声发射检测技术的表面粗糙度监测方法，利用改进的表面粗糙度检测装置，采集不同粗糙度下声发射信号；由于传统方法存在一定的局限性，因此提出了基于小波分解系数有效值统计特征的表面粗糙度监测方法，通过对摩擦抛光的声发射信号进行特征提取，来辨识粗糙度。研究结果表明，利用该方法所提取出的特征可以对表面粗糙度进行有效区分，验证了其是光学元件表面粗糙度声发射监测的有效方法。
关键词：光学元件；声发射；小波系数；统计特征
中图分类号：TH706文献标识码：A文章编号：2095-509X(2018)01-0108-05

    光学技术的日益发展使得光学元件在社会生产、空间光学系统等方面被广泛应用。为保证元件的加工质量，需要对加工过程中的表面粗糙度进行在线监测。目前光学元件表面粗糙度测量方法一般采用离线方法，这种测量方法不能在线表征表面粗糙度。
光学元件的抛光过程中必然产生声发射(acoustic emission，AE)现象，这一过程中的声发射是对光学元件表面粗糙度最直接的反映，可用于表面粗糙度评估。MOKBEL等研究得出声发射信号的幅值与光学元件表面粗糙度之间存在一定的映射关系；胡陈林等揭示了光学元件抛光过程中切削量与声发射信号功率谱之间的关系；刘贵杰等将摩擦产生的声发射信号的有效值和频谱特征与磨削表面粗糙度之间的映射关系，用于外圆磨削表面粗糙度的在线检测。
    目前，传统的时域、频域分析法在一定程度上满足了声发射信号特征提取的需要。然而在实际现场中，光学元件抛光过程的声发射信号波形较为复杂，且在采集过程中容易受噪声影响，在传播过程中会产生信号衰退，因此本文提出了基于小波分解系数有效值统计特征的光学元件粗糙度声发射监测方法。该方法有效解决了传统分析法在声发射信号特征提取中效果不明显的缺点，具有较好的光学元件粗糙度区分效果。

1〓表面粗糙度声发射实验
1.1〓声发射现象
   声发射是指物体在受到外界作用或形变时，因迅速释放能量而产生瞬态应力波的物理现象。
   在抛光过程中，当元件表面与声发射传感器接触运动时，由于应力分布变化而产生的瞬间应力波即为摩擦抛光过程中的声发射现象。因此，通过对声发射信号的某些特征值与光学元件表面粗糙度之间建立起映射关系，可以实现对光学元件表面粗糙度的监测。

1.2〓光学元件表面粗糙度声发射实验
光学元件加工过程中，随着表面粗糙度的降低，声发射信号也会变弱，因此需要针对微弱声发〖CM(21*2〗射信号的情况确定有效的传感方式。传统的声发
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基金项目：国家自然科学基金资助项目(51705349)
作者简介：郭文军(1995—)，男，江苏盐城人，苏州大学硕士研究生，主要研究方向为光学元件表面质量监测、机械故障诊断。

（文章来源《机械设计与制造工程》杂志如需详细资料请联系江苏机械门户网客服QQ:2980918915,电话025-83726289）

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