【摘 要】
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颤振是影响机床加工质量的重要原因之一。为实现切削颤振的实时在线识别与评价,采用加速度传感器,获取主轴振动信号,以小波包能量熵值为指标,对铣削加工的稳定状态及振动形式
【机 构】
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清华大学机械工程系; 海军航空工程学院飞行器工程系; 清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室;
【基金项目】
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国家04科技重大专项资助项目(2013ZX04001021)
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颤振是影响机床加工质量的重要原因之一。为实现切削颤振的实时在线识别与评价,采用加速度传感器,获取主轴振动信号,以小波包能量熵值为指标,对铣削加工的稳定状态及振动形式进行识别。通过多传感器对加工过程进行监测,确定加工的稳定性;对主轴振动信号进行频谱分析,了解不同加工状态下的信号频谱特点,分析其振动形式。对信号进行小波包分解,发现在不同的振动状态下,信号的能量分布有显著规律。试验表明,切削从稳定状态到不稳定状态,本质上是强迫振动和颤振的能量强度和分布发生了变化。能量熵描述能量分布的变化,是识别切削状态和振动状态变化的有效方法。
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