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基于多分量信號分解的銑削顫振識別

發(fā)布時間:2021-02-06 18:42
  銑削工藝系統(tǒng)的弱剛性等因素導致加工過程易發(fā)生顫振,影響加工質(zhì)量和生產(chǎn)效率。例如在航空航天制造領(lǐng)域,常采用重量輕、強度高的整體薄壁零件,在時變銑削力的作用下易顫振。若在顫振未完全發(fā)生時將其識別并有效抑制,可最大程度地減少顫振對工件的損害。然而過渡階段的顫振信號振幅微弱,很難被傳統(tǒng)算法所捕捉。本文在對銑削振動響應進行仿真的基礎(chǔ)上,提出了針對銑削振動信號的多分量信號分解方法,并運用到顫振識別算法。本文圍繞信號處理、特征提取、切削狀態(tài)識別三大模塊,展開了以下工作:分別基于線性、非線性動力學理論,建立切削力仿真模型,通過計算切削穩(wěn)定性葉瓣圖,選擇合適的切削條件,理論上能避免顫振。然而實際加工中,系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)等難以辨識,很難精確地建立切削力模型。對穩(wěn)定、顫振切削狀態(tài)下振動響應特性進行分析,通過對線性和非線性切削模型對應的切削響應進行對比,結(jié)果得到它們都具有相同的能量譜特性。因此,若基于振動信號的能量分布提取顫振特征,則可以理想化切削力模型,使用線性模型的仿真信號設計顫振識別算法。提出了一種針對銑削振動響應的多分量信號分解方法。銑削振動信號是非平穩(wěn)多分量信號,且分量軌跡在頻域交叉、重疊和靠近,信號的... 

【文章來源】:上海交通大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:130 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于多分量信號分解的銑削顫振識別


顫振對加工產(chǎn)生的不利影響

顫振,加速度信號,穩(wěn)定狀態(tài),顫振抑制


0 5 10 15 20Time (s) 1-2 切削由穩(wěn)定狀態(tài)過渡到顫振狀態(tài)的加速度信號 The acceleration signal from stable cutting to chatter cutti,上述所有這些顫振抑制策略都基于可靠的顫振振即將要發(fā)生時,存在短暫的過渡過程,若能在顫振抑制控制策略,可最大程度避免顫振對工件振特征很微弱,信號信噪比很低,是顫振識別算通常包括三個模塊:信號處理、特征提取和狀態(tài)振特征提取征提取是顫振識別算法的核心。近年來,針對信作,國內(nèi)外學者提出了很多方法,如表 1-1 所示、傳感器設置、信號處理技術(shù)、特征提取和參考擇

銑削過程,帶軸,動力學模型,運動微分方程


圖 2-17 帶軸承間隙的銑削過程的動力學模型[71] The dynamic model of milling process with bearing勵,系統(tǒng)的運動微分方程為:2 2 2 21 22 2 2 21 2( ) ( ) cos(( ) ( )sinx x x y y y c x k x x y k x y c y k y x y k x y

【參考文獻】:
期刊論文
[1]非線性調(diào)頻分量分解的轉(zhuǎn)子油膜渦動信號分析研究[J]. 李玲玲,陳是扦,彭志科.  噪聲與振動控制. 2017(05)
[2]Vold-Kalman濾波和高階能量分離在時變工況行星齒輪箱故障診斷中的應用研究[J]. 秦嗣峰,馮志鵬,LIANG Ming.  振動工程學報. 2015(05)
[3]基于經(jīng)驗模態(tài)分解和希爾伯特-黃變換的精密孔鏜削顫振特征提取[J]. 李欣,梅德慶,陳子辰.  光學精密工程. 2011(06)
[4]DHMM+SVM在切削顫振中的應用[J]. 蔣文鳳,江涌濤,張春良,劉瓊.  機電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新. 2009(03)
[5]切削顫振的線性和非線性理論研究[J]. 湯愛君,馬海龍.  工具技術(shù). 2007(06)

碩士論文
[1]基于驅(qū)動電機電流信號的車削顫振在線監(jiān)測方法研究[D]. 陳青海.華中科技大學 2012
[2]基于邏輯回歸和高斯混合模型的設備故障診斷技術(shù)研究與應用[D]. 鐘鑫.北京化工大學 2010



本文編號:3020915

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