【摘 要】
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针对切削过程中刀具磨损程度难以识别的问题,文章根据混沌Duffing-Holmes振子对微弱周期信号极其敏感的特点,提出将锋利和磨损的刀具在27种工作状态下采集的54组声发射数据作
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针对切削过程中刀具磨损程度难以识别的问题,文章根据混沌Duffing-Holmes振子对微弱周期信号极其敏感的特点,提出将锋利和磨损的刀具在27种工作状态下采集的54组声发射数据作为外部的微弱摄动信号,分别输入到Duffing-Holmes系统。为了解决混沌阈值求解时间的问题,研究了对分法最优算法来搜索Duffing-Holmes从周期态和混沌态的Lyapunov指数阈值,首先,以0.1步长的Lyapunov指数确定一个粗略的阈值;然后根据对分法快速收索DuffingHolmes振子混沌阈值的精确值,大大
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