本文選題：顫振 + 診斷�。� 參考：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2015年01期

【摘要】：為了提高產(chǎn)品加工質(zhì)量,根據(jù)試驗(yàn)測(cè)得銑削系統(tǒng)顫振穩(wěn)定域,制定并采集數(shù)控銑削振動(dòng)信號(hào),以保證采集信號(hào)的準(zhǔn)確性;融合小波包變換與希爾伯特黃變換,從能量頻域分布與幅值概率統(tǒng)計(jì)分布兩方面提取信號(hào)特征值,其中小波包降噪作為信號(hào)前置處理能有效降低環(huán)境噪聲干擾的影響,提高經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾木?建立基于模糊支持向量機(jī)的顫振診斷模型,將振動(dòng)信號(hào)分為平穩(wěn)銑削信號(hào)、微弱顫振銑削信號(hào)、顫振銑削信號(hào)及刀具磨損銑削信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有良好的銑削振動(dòng)信號(hào)辨識(shí)與診斷能力,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)97.3%,為數(shù)控銑削加工振動(dòng)信號(hào)的準(zhǔn)確辨識(shí)與診斷提供了一種新方法。
[Abstract]:In order to improve the machining quality of the product, the chatter stability region of the milling system is measured according to the experiment, and the vibration signal of NC milling is formulated and collected to ensure the accuracy of the acquisition signal, and the wavelet packet transform and Hilbert yellow transform are combined. The signal eigenvalues are extracted from the energy frequency domain distribution and the amplitude probability statistical distribution. The wavelet packet denoising as a signal preprocessing can effectively reduce the influence of environmental noise and improve the precision of empirical mode decomposition. The flutter diagnosis model based on fuzzy support vector machine is established. The vibration signal is divided into stationary milling signal, weak chatter milling signal, flutter milling signal and tool wear milling signal. The experimental results show that the model has a good capability of milling vibration signal identification and diagnosis, and the prediction accuracy is 97.3. it provides a new method for accurate identification and diagnosis of NC milling vibration signal.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院;北京航空航天大學(xué)北京市高效綠色數(shù)控加工工藝及裝備工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大資助項(xiàng)目(11290144) 國(guó)防基礎(chǔ)科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(A2120110002)~~
【分類號(hào)】：TG547

【共引文獻(xiàn)】

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