本文關(guān)鍵詞： Hilbert-Huang變換 切削顫振 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)　出處：《振動(dòng)與沖擊》2014年22期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)切削顫振信號(hào)的非線性、非平穩(wěn)特征,提出基于Hilbert-Huang變換的切削顫振識(shí)別方法。通過對(duì)顫振信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)獲得一系列本征模函數(shù),篩選出對(duì)顫振敏感的本征模函數(shù)進(jìn)行帶通濾波,對(duì)濾波后本征模函數(shù)作Hilbert變換,繪制Hilbert譜;提取Hilbert譜幅值標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行顫振定量識(shí)別。用仿真及實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證該方法的有效性,并用小波包分解方法進(jìn)行對(duì)比。
[Abstract]:Aiming at the nonlinear and non-stationary characteristics of cutting chatter signal. A cutting chatter identification method based on Hilbert-Huang transform is proposed. A series of eigenmode functions are obtained by empirical mode decomposition (EMD) of flutter signal. The intrinsic mode function which is sensitive to flutter is filtered by bandpass filtering. The intrinsic mode function after filtering is transformed by Hilbert and the Hilbert spectrum is plotted. The amplitude standard deviation of Hilbert spectrum is extracted to identify flutter quantitatively. The validity of this method is verified by simulation and measured vibration signals, and compared with wavelet packet decomposition method.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)數(shù)字制造裝備與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河北科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2011CB706803) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51175208) 河北省科技支撐計(jì)劃(13211823)
【分類號(hào)】：TN911.7;TG501
【正文快照】： 切削顫振為金屬切削過程中刀具與工件間的強(qiáng)烈自激振動(dòng)。其危害包括降低表面質(zhì)量及精度、加劇刀具磨損或破損、產(chǎn)生較大噪聲及降低生產(chǎn)效率等[1-2]。隨高速高精加工及難加工材料加工發(fā)展,切削顫振已成為制約生產(chǎn)效率、提高表面質(zhì)量之瓶頸。因此對(duì)切削顫振研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1474498