机床颤振的自适应多步向前预报

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分析了机床颤振孕育过程的变化特征,提出了颤振的监测参数。基于人工神经网络,对监测参数提出了一种全局归纳与局部校正相结合的自适应多步向前预测计算算法,可在机床颤振孕育过程的早期对颤振进行准确、及时的预报,并在一台数控车床上进行了试验。 The changing characteristics of the fluttering process of the machine tool are analyzed, and the monitoring parameters of the flutter are proposed. Based on the artificial neural network, an adaptive multi-step forward prediction algorithm combining global induction and local correction is proposed for the monitoring parameters, which can predict the flutter accurately and timely in the early period of the flutter induction process. A CNC lathe was tested.
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