【摘 要】
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对主轴系统切削振动状态的提前识别,可以避免切削剧烈振动的发生,对提高加工质量和切削效率,具有十分重要的理论和实际价值。基于小波包能量信息熵和高阶累计量谱理论提出了
【基金项目】
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973项目“难加工航空零件的数字化制造基础研究”（2011CB706803）
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对主轴系统切削振动状态的提前识别,可以避免切削剧烈振动的发生,对提高加工质量和切削效率,具有十分重要的理论和实际价值。基于小波包能量信息熵和高阶累计量谱理论提出了一种识别切削振动状态的特征识别矢量,并依据此建立了基于ANFIS（自适应模糊神经推理系统）的切削状态识别模型。利用小波包理论对切削振动信号的能量分布进行了研究,以信息熵的形式量化了能量分布情况。同时,利用高阶累积量谱理论中的双谱分析统计了切削振动信号的极大值分布情况,以概率的离散系数进行了量化分析。使用量化后的两种特征识别量对ANFIS模型进行了
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