【摘 要】
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铣削加工是常用的加工方式,当切削参数选择不当时容易发生颤振,严重影响工件的表面质量和加工效率。若能对铣削状态进行检测,以便及时采取措施抑制颤振,则可以避免造成更大的损失。针对这一问题,本文从试验设计、信号分析、特征识别和软件开发几个方面,进行了以下研究:基于铣削动力学模型,通过求解动力学方程,绘制了稳定性叶瓣图,并据此设计了不同加工参数的铣削试验。采集振动加速度信号,建立了不同铣削状态的数据样本集
【基金项目】
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国家级科技重大专项“华中9型——新一代智能型数控系统研究开发及应用验证”,项目编号:2018ZX04035002;运载火箭核心结构件加工数控装备**工程,项目编号:2017ZX04011002;国产数控系统在航空制造领域的智能化应用研究,项目编号:2019ZX04032003.005；
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铣削加工是常用的加工方式,当切削参数选择不当时容易发生颤振,严重影响工件的表面质量和加工效率。若能对铣削状态进行检测,以便及时采取措施抑制颤振,则可以避免造成更大的损失。针对这一问题,本文从试验设计、信号分析、特征识别和软件开发几个方面,进行了以下研究:基于铣削动力学模型,通过求解动力学方程,绘制了稳定性叶瓣图,并据此设计了不同加工参数的铣削试验。采集振动加速度信号,建立了不同铣削状态的数据样本集,对稳定铣削和颤振状态下的振动信号特性进行了分析。考虑铣削振动信号的非平稳性,引入了一种新的时频分析理论,即傅里叶分解方法（FDM）,对仿真信号的分解结果表明,FDM相比于EMD能够有效抑制模态混叠和过分解现象。分别在时域、频域和时频域对铣削振动信号进行了特征提取,鉴于使用单一特征量设定阈值的检测方法精度较差,提出了基于径向基神经网络的铣削颤振检测方法。使用皮尔逊相关系数法结合算法模型的检测结果对特征量进行了筛选,将三维特征向量输入径向基神经网络进行训练和测试,测试结果表明,该方法能够对铣削状态进行检测,并具有较高的分类精度。设计并开发了铣削颤振检测软件,实现了数据采集、波形显示、铣削状态监测和反馈调节加工参数等功能。
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