【摘 要】
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采集车刀切削过程中的振动信号,对其进行时域与频谱分析,找出影响振动信号的主要因素。采用信号的模式滤波法将车刀振动信号分解为一系列子波信号,研究不同工况下车刀子波参
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采集车刀切削过程中的振动信号,对其进行时域与频谱分析,找出影响振动信号的主要因素。采用信号的模式滤波法将车刀振动信号分解为一系列子波信号,研究不同工况下车刀子波参数分布的差异性,结合数字化音频技术实现了子波的分类、分离与识别处理,并最终将这些子波在β2-α特征平面内划分为17个不同的区域,获得了每个特征区域子波参数分布与车刀工况之间的联系。在此基础上开展了不同工况特征区域车刀振动子波参数变化规律的研究。研究表明:同类及不同类子波参数之间存在着很强的关联性;通过引入同伴、竞争等关系,获得了这些参数彼此间的消长变化规律,以及这些变化与车刀磨损工况之间的联系,从而为定量化识别车刀工况创造了条件。
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