基于小波包及Hilbert-Huang变换的数控铣削颤振诊断技术

摘要：

为了提高产品加工质量,根据试验测得铣削系统颤振稳定域,制定并采集数控铣削振动信号,以保证采集信号的准确性;融合小波包变换与希尔伯特黄变换,从能量频域分布与幅值概率统计分布两方面提取信号特征值,其中小波包降噪作为信号前置处理能有效降低环境噪声干扰的影响,提高经验模式分解的精度;建立基于模糊支持向量机的颤振诊断模型,将振动信号分为平稳铣削信号、微弱颤振铣削信号、颤振铣削信号及刀具磨损铣削信号.实验结果表明,该模型具有良好的铣削振动信号辨识与诊断能力,预测准确率达97.3％,为数控铣削加工振动信号的准确辨识与诊断提供了一种新方法.

关键词：颤振、诊断、小波包、希尔伯特黄变换、支持向量机、模糊、铣削

所属期刊栏目：21

分类号：TH164

资助基金：国家自然科学基金重大资助项目11290144;国防基础科研计划资助项目A2120110002.Project supported by the National Natural Science Foundation,China11290144;the National Defense Basic Research Program,ChinaA2120110002

在线出版日期：2015-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：204-216