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对切削加工状态进行实时监测尤其是颤振的监测,为提高切削加工质量有着重要意义。搭建切削颤振实验平台,采用加速度传感器获取切削加工信号,通过时频分析,将切削加工状态划分为稳定、过渡及颤振3种加工状态。利用小波包分解,计算各状态在不同频带的小波系数均方根值(RMS),并把它作为BP神经网络的输入向量。依照BP神经网络分类方法,对3种加工状态进行识别。结果表明,该监测系统可对切削颤振进行有效识别。