小波包分析是一种在信号处理领域中用于分析非平稳信号和提取信号特征的方法，它能够将信号在多个尺度上进行分解，保留了信号的时频特性。刀具磨损症状提取是指通过特定的信号处理和模式识别技术从加工过程中获得的信号中提取出刀具磨损的特征，以此对刀具的磨损状态进行判断和监控。这项研究聚焦于如何利用小波包分析方法有效提取刀具磨损的特征，这对于提高加工效率、保证加工质量以及延长刀具使用寿命具有重要意义。
随着PCBN（聚晶立方氮化硼）切削工具的出现，硬车削技术被更广泛地应用在难加工材料的加工过程中。研究硬车削技术下的刀具磨损机制和刀具磨损的智能监控技术因此变得尤为重要。在本研究中，建立了一个多信号智能监控刀具磨损的试验平台，该平台包括了Kistler 9257B电阻应变式测力仪、INV306DF振动隔离系统、以及日本Roykeane公司和高速微观摄影系统。通过这个平台，进行了以GCr15淬硬轴承钢为加工对象、PCBN刀具在超声振动条件下的刀具磨损机制的分析。研究获取了在超声加工条件下的特定刀具磨损特征及其对切削条件的影响。
由于通过试验获得的传感器信号并不能直接用于识别刀具磨损状态，因此本研究对不同加工时间收集到的各种信号进行了分析和处理。特别地，对振动信号应用了小波变换进行分析，从而提取出了刀具磨损状态的特征。振动信号通常包含了刀具磨损过程中的许多有用信息，而小波变换能够将信号分解到不同的尺度上，并在时域和频域上同时提供信号的局部特征，从而有效地识别信号中的瞬态异常。
引言部分提到，刀具磨损状态监控的研究始于上世纪40年代，但直到频谱分析技术被应用于刀具状态监控之后，这项技术才有了实质性的进展。例如，日本Makinocompany通过主轴负载电流监控刀具磨损和断裂的过程，麻省理工学院通过监测核放射性活动来诊断和监控刀具磨损状态。这些方法对于识别刀具磨损过程中出现的问题提供了有效的手段，但应用了小波包分析后，可以在刀具磨损过程的监控上达到新的高度。
小波包分析不同于传统的傅里叶变换和短时傅里叶变换，它允许对信号进行更加细致的时频分析，并且能够提供更加丰富的信号特征，对于非平稳信号的处理尤其有效。在刀具磨损症状提取研究中，小波包分析的引入可以大大提升特征提取的准确度和效率，使得基于信号处理的刀具磨损状态监测更加智能化、精准化。
总结来说，基于小波包分析的刀具磨损症状提取方法研究涉及了硬质材料加工技术的发展、刀具磨损的机制研究、多信号智能监控平台的建立以及信号处理技术中的小波包分析应用。这项研究对于先进制造技术、智能监控技术的发展以及智能制造系统的构建都具有深远的科学意义和应用价值。通过采用这种分析方法，不仅可以实现对刀具磨损状态的实时监控和识别，还能在一定程度上指导加工参数的优化，以减少非计划的停机时间，降低生产成本，提升产品质量。
