【摘 要】
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颤振对机床加工稳定性影响极大,严重制约机床加工效果和效率。为实现切削颤振的在线监测与预报,提出了一种基于均方频率与经验模态分解的颤振特征提取方法。通过对切削力信号
【基金项目】
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国家科技重大专项(2019ZX04027-001)
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颤振对机床加工稳定性影响极大,严重制约机床加工效果和效率。为实现切削颤振的在线监测与预报,提出了一种基于均方频率与经验模态分解的颤振特征提取方法。通过对切削力信号进行频域分析,计算小波包颤振特征频带的均方频率占比系数作为特征T_(1);通过计算IMF分量与原信号的相关性,选择相关性强的IMF并计算能量熵作为特征T_(2)。研究结果表明,该两种方法都能够有效识别颤振。T_(1)总体变化率较小,达到20%,但能够更快地实现颤振早期预警。T_(2)在早期预警上略有不足,但其总体变化率较大,接近80%,能实现准确
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