基于KNN的机床刀尖点频响函数预测

加工颤振是影响工件表面质量、加剧刀具磨损和降低机床寿命的重要原因,颤振抑制一直以来都是学术界和工业界关注的重点。稳定性叶瓣图是现有颤振抑制方法的重要依据,而机床刀尖点频响函数是绘制稳定性叶瓣图的主要输入。锤击试验法是目前获取刀尖模态参数最为准确的方法,但是在机床结构变化频繁的应用场景下,该方法效率低,机床需要长时间停机,难以满足实际生产要求。提出了基于KNN的机床刀尖点频响函数预测方法,将锤击试验法和KNN算法相结合,大幅减小了锤击试验的次数,同时准确获得机床刀尖点频响函数。在试验验证中,将该方法和传统RCSA方法进行对比,结果表明所提方法具有良好的准确度。