【摘 要】
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刀具失效会对工件加工精度与表面质量造成严重影响,因此掌握刀具磨损状态对零件加工质量的把控至关重要。在生产现场钛合金铣削试验的基础上采集铣削过程力信号与振动信号,并
【机 构】
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中航飞机股份有限公司,山东大学机械工程学院,山东大学航空构件制造技术及装备研究中心
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刀具失效会对工件加工精度与表面质量造成严重影响,因此掌握刀具磨损状态对零件加工质量的把控至关重要。在生产现场钛合金铣削试验的基础上采集铣削过程力信号与振动信号,并对其进行时域、频域以及时频域特征提取,采用Fisher线性判别分析进行特征排序与选择,选出具有较好分类能力的特征,建立基于支持向量机(SVM)的刀具状态识别模型,以提取特征为输入,得到特征对应的刀具磨损阶段。试验结果表明该方法识别精度较高,为生产现场刀具磨损状态监测提供了参考。
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