基于连续小波和多类球支持向量机的颤振预报

研究了一种应用连续小波特征和多类球支持向量机进行铣削系统颤振预报的方法,该方法基于连续小波变换提取铣削振动信号的特征,利用多类球支持向量机对正常铣削状态、颤振孕育状态和颤振爆发状态的振动信号进行三分类识别,通过识别颤振孕育状态预测颤振爆发。试验结果表明,在铣削颤振识别与预测中,铣削振动信号的连续小波特征与多类球支持向量机相结合具有良好的识别颤振孕育状态和颤振爆发状态的能力,颤振孕育状态的识别正确率达95.0%,颤振爆发状态的识别正确率达97.5%。

平面磨削颤振预报的新方法

分析和比较磨削与切削过程中颤振孕育的不同特征，提出一种具有自学习的颤振预报方法，以适应各种磨削的工况，通过实验证明这种预报方法能满足磨削颤振预报的及时性和准确性。

镗削颤振快速预报技术研究

切削颤振切导致产品质量、生产效率、刀具和机床使用寿命的降低 ,同时造成噪声污染 ,影响操作者身心健康。随着工厂自动化发展 ,操作者日益远离加工现场 ,对切削颤振进行在线监视预报和控制变得越来越重要。但由于其发生发展的过程极其短暂 ,使颤振的在线预报十分困难。本文在讨论了镗削颤振发展机理的基础上 ,提出了一种基于神经网络进行颤振预报的新方法。用 L O- RBF模型进行传感信号预处理 ,结果输入 Fuzzy ARTMap模型进行颤振识别 ,大大缩短了信号处理时间 ,提高了识别的准确性 ,取得了满意的结果。

基于隐马尔科夫模型和支持向量机的曲面加工颤振识别与预报

针对曲面加工过程容易产生加工颤振而导致表面加工质量降低的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型和支持向量机(HMM-SVM)的颤振早期识别与预报方法。首先,根据曲面加工颤振发展较快,孕育阶段时间短,难以与正常加工及颤振爆发阶段区分的现象,结合HMM模型有较强的相似性归类能力和SVM有较强的二类分类能力的特点,设计了基于HMM-SVM混合模型的颤振识别与预报系统;其次,应用加速度传感器采集曲面加工过程中刀具振动信号,完成反映加工状态的特征信号的获取;最后,利用HMM、HMM-SVM分别进行曲面加工状态识别试验,并进行结果分析与比较。试验结果表明:与单独使用HMM模型相比,基于HMM-SVM混合模型可以大大提高识别准确率,3种加工状态识别率均达95%以上,并具有较好的识别实时性,识别时间1.5s以内,可实现颤振快速识别与预报,为后续颤振抑制环节提供依据和保证。

基于Lempel-Ziv复杂度的车削颤振预报

为了预报车削颤振现象,搭建了车削颤振预报实验平台获取数控车削过程中从稳定车削阶段到车削颤振阶段的时域信号,利用L-Z复杂度算法计算稳定车削阶段、过渡阶段及车削颤振阶段的复杂度,并根据"6σ原则"划分了这三个阶段的复杂度区间。分析结果表明在过渡阶段复杂度最大,复杂度区间为(0.835 3,0.837 0);其次是稳定车削阶段,其复杂度区间为(0.799 8,0.800 2);车削颤振阶段的复杂度最小,其复杂度区间为(0.755 4,0.755 7)。L-Z复杂度指标将非线性非平稳的车床振动状态量化,能准确的识别和区分不同车削状态,用于车削颤振预报。

数控机床切削颤振监测与预报技术的发展

介绍了在机械制造行业与切削加工领域中数控机床切削颤振的理论研究与进展情况,分析了监测与预报的发展现状以及得出控制机床切削颤振的最优方法,具有一定的实用价值。

切削颤振预报的研究综述

对国内外切削颤振领域的研究工作进行评述，分析了现有的颤振预报方法的优缺点。

基于多类超球支持向量机的铣削颤振预测方法

为了预测薄壁件铣削过程颤振的发生,提出了一种应用小波系数特征和多类超球支持向量机进行铣削颤振预报的方法。首先基于连续小波变换分别提取高、低频段铣削振动信号的特征,然后利用多类超球支持向量机进行稳定铣削状态、铣削颤振孕育状态、铣削颤振状态识别。为了简化支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,该算法使每一类样本都获得一个超球支持向量机,在特征空间中以测试样本与超球中心距离、超球半径作为决策函数来进行识别。实验表明,在铣削颤振识别系统中多类双核超球支持向量机与连续小波系数特征向量相结合具有良好的识别效果,颤振孕育预报正确率达98.0%。

铣削颤振过程中的振动非线性特征试验

为了分析铣削过程振动信号的非线性特征,使用双谱、李雅普诺夫系数、变形维数和近似熵分析变切深铣削过程中平稳铣削振动信号、颤振孕育振动信号和颤振振动信号。试验结果表明,振动信号在铣削颤振孕育和发生状态时具有强混沌特征,其双谱特征和混沌特征相结合可以作为识别颤振孕育、发生的有效手段,基于球形支持向量机分类器对平稳铣削、颤振孕育和颤振发生进行识别,识别准确率达98.0%。

薄壁零件的切削颤振研究进展

刀具与工件之间的颤振,一直是学术界和工程界的研究热点。薄壁结构零件由于自身结构特点,在加工过程中极易发生变形和切削颤振,这对提高加工质量和加工效率十分不利。回顾切削颤振的机理研究历史,尤其是铣削加工稳定性的机理、动力学模型以及薄壁结构零件铣削颤振的研究情况,并综合介绍国内外在颤振预报与控制方面的研究进展,为最终实现减小或消除加工颤振的研究目的提供有益的参考。

切削颤振研究的关键技术与进展综述

切削颤振是金属切削加工过程中的一种非常复杂的机械振动现象,影响零件加工质量并限制生产率提高。颤振产生的原因和发生、发展规律与切削过程本身以及切削机床动态特性都有着内在的本质联系,长久以来被众多研究者关注。本文就切削颤振在颤振机理、建模、稳定性分析、颤振识别预报以及颤振控制领域的国内外研究成果进行了详细介绍,讨论和分析了各领域研究的热点问题、关键技术以及未来研究方向。

利用径向基函数神经元网络估测信号概率密度识别镗削加工中的颤振

提出一种检削加工中预报颤振的新方法。通过理论分析得出颤振和未颤振时力信号动态分量分别服从不同的概率分布，且它们的差异十分明显。同时利用径向基函数神经元网络在线的估测力信号的概率密度，得出和理论分析相近的结果，基于此提出一新的颤振预报准则。该方法在实际应用中具有较高的准确性和快速性。