工具技术
工具技術
공구기술
TOOL ENGINEERING
2012年
12期
53-58
,共6页
刀具状态监测%切削振动信号%经验模态分解%独立分量分析
刀具狀態鑑測%切削振動信號%經驗模態分解%獨立分量分析
도구상태감측%절삭진동신호%경험모태분해%독립분량분석
针对多齿铣削过程中振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的方法,对混叠在振动信号中的铣刀破损信号进行分离.对振动信号进行经验模态分解提取出信号中的所有本征模函数,然后应用fastICA对所提取出的本征模函数进行独立分量分析.利用该方法对铣削加速度振动数据进行了分析,试验表明,该方法可以提取出混合信号中与刀具破损状态相关的故障特征频率成分.
針對多齒鐉削過程中振動信號的特點,提齣瞭一種基于經驗模態分解(EMD)和獨立分量分析(ICA)相結閤的方法,對混疊在振動信號中的鐉刀破損信號進行分離.對振動信號進行經驗模態分解提取齣信號中的所有本徵模函數,然後應用fastICA對所提取齣的本徵模函數進行獨立分量分析.利用該方法對鐉削加速度振動數據進行瞭分析,試驗錶明,該方法可以提取齣混閤信號中與刀具破損狀態相關的故障特徵頻率成分.
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