采用小波包能量熵的铣削振动状态分析方法研究

• 作者: 刘成颖 刘辛军 张智 张洁
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分解 能量熵 切削稳定性 强迫振动 颤振
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TH113
• 字数: 3493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2018.21.057

摘要

颤振是影响机床加工质量的重要原因之一.为实现切削颤振的实时在线识别与评价,采用加速度传感器,获取主轴振动信号,以小波包能量熵值为指标,对铣削加工的稳定状态及振动形式进行识别.通过多传感器对加工过程进行监测,确定加工的稳定性:对主轴振动信号进行频谱分析,了解不同加工状态下的信号频谱特点,分析其振动形式.对信号进行小波包分解,发现在不同的振动状态下,信号的能量分布有显著规律.试验表明,切削从稳定状态到不稳定状态,本质上是强迫振动和颤振的能量强度和分布发生了变化.能量熵描述能量分布的变化,是识别切削状态和振动状态变化的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘成颖	清华大学机械工程系	75	1196	18.0	31.0
5	刘辛军	清华大学机械工程系	40	1223	20.0	34.0
9	张洁	清华大学机械工程系	17	146	6.0	12.0
13	张智	清华大学机械工程系	28	110	6.0	9.0