【摘 要】
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随着高速高精数控加工技术的发展,对数控机床切削加工状态的稳定性提出了更高的要求,传统的切削加工状态监测方法中对不确定性处理存在不足。提出了一个基于模态区间的切削状
【基金项目】
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国家自然科学基金（51565015）项目资助
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随着高速高精数控加工技术的发展,对数控机床切削加工状态的稳定性提出了更高的要求,传统的切削加工状态监测方法中对不确定性处理存在不足。提出了一个基于模态区间的切削状态监测不确定性处理方法,利用模态区间的宽度对传统监测方法中的不确定性加以表述,以解决监测中的不确定性问题。为了验证提出方法的有效性,搭建了切削加工实验平台,通过加速度传感器获取数控机床切削加工信息,由时频分析方法将切削状态划分成稳定、过渡及颤振3个加工阶段,利用基于模态区间的小波包能量百分比方法,提取不同加工阶段的区间特征量,通过Lloyd算法进行编码后作为基于模态区间的广义隐马尔科夫模型的输入特征向量,最后利用广义隐马尔科夫状态辨识方法,对数据机床切削状态进行了识别。实验结果表明,基于模态区间的广义隐马尔科夫模型辨识方法优于传统的隐马尔科夫模型辨识方法。
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