公开(公告)号：CN107229795A

公开(公告)日：2017-10-03

申请号：CN201710408087.X

申请日：2017-06-02

申请人： 东北大学

发明人： 刘长福 ,  朱立达 ,  倪陈兵 ,  敦艺超 ,  王润琼 ,  鞠长宇

IPC分类号： G06F17/50

CPC分类号： G06F17/5009

摘要： 本发明公开了一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，属于机床加工颤振识别技术领域。其包括以下步骤：S1、建立VMD数学模型；S2、建立能量熵的数学模型；S3、进行分别代表稳定切削、微弱颤振及严重颤振三种切削状态的三组铣槽加工实验，通过测力仪来获取三组铣削力信号；S4、对三组铣削力信号进行FFT分析，证明三组铣削力信号分别代表加工处于稳定切削、微弱颤振及严重颤振状态；S5、通过基于峭度值的VMD参数自动选取方法确定VMD分解的最佳模态个数K和惩罚因子α；S6、求多个IMF的瞬时频率，确定铣削颤振特征频带；S7、采用锤击实验获取刀具模态；S8、基于能量熵对每个IMF提取颤振特征向量。本发明提高了VMD分解效果，实现了自动识别颤振。

公开(公告)号：CN107229795B

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201710408087.X

申请日：2017-06-02

申请人： 东北大学

发明人： 刘长福 ,  朱立达 ,  倪陈兵 ,  敦艺超 ,  王润琼 ,  鞠长宇

IPC分类号： G06F17/50

摘要： 本发明公开了一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，属于机床加工颤振识别技术领域。其包括以下步骤：S1、建立VMD数学模型；S2、建立能量熵的数学模型；S3、进行分别代表稳定切削、微弱颤振及严重颤振三种切削状态的三组铣槽加工实验，通过测力仪来获取三组铣削力信号；S4、对三组铣削力信号进行FFT分析，证明三组铣削力信号分别代表加工处于稳定切削、微弱颤振及严重颤振状态；S5、通过基于峭度值的VMD参数自动选取方法确定VMD分解的最佳模态个数K和惩罚因子α；S6、求多个IMF的瞬时频率，确定铣削颤振特征频带；S7、采用锤击实验获取刀具模态；S8、基于能量熵对每个IMF提取颤振特征向量。本发明提高了VMD分解效果，实现了自动识别颤振。