【摘 要】
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颤振是机床的一种自激振动,颤振会导致工件表面加工质量降低、刀具磨损加重以及加工噪音增大等问题。在实际加工过程中,常常使用解析法生成稳定性叶瓣图,设置合理的切削参数规避颤振,但是求解稳定性叶瓣图过程复杂,所求的稳定性叶瓣图实际效果并不准确。本文提出基于小波变换和卷积神经网络的离线颤振检测方法,与基于离散主轴转速调谐的颤振抑制方法。本文主要开展了以下三个方面的工作:（1）关于铣削稳定性的研究。针对不易
【基金项目】
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国家科技重大专项:华中9型—新一代智能型数控系统研究开发及应用验证（课题编号:2018ZX04035002-002）；
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颤振是机床的一种自激振动,颤振会导致工件表面加工质量降低、刀具磨损加重以及加工噪音增大等问题。在实际加工过程中,常常使用解析法生成稳定性叶瓣图,设置合理的切削参数规避颤振,但是求解稳定性叶瓣图过程复杂,所求的稳定性叶瓣图实际效果并不准确。本文提出基于小波变换和卷积神经网络的离线颤振检测方法,与基于离散主轴转速调谐的颤振抑制方法。本文主要开展了以下三个方面的工作:（1）关于铣削稳定性的研究。针对不易设置合理的切削参数避免颤振的问题。首先通过锤击试验、切削力实验和铣削动力学模型得到理论稳定性叶瓣图。然后设计不同切削参数的铣平面实验,得到实际稳定叶瓣图。（2）基于小波变换和卷积神经网络的颤振识别方法。针对实际加工过程中颤振难以识别的问题,首先设计铣削实验采集振动数据,根据表面加工情况划分为颤振与稳定切削部分。其次对数据进行分段处理,并使用小波变换进行图片化,构建神经网络的数据集。接着搭建颤振识别卷积神经网络模型对数据集进行学习。最终模型学习效果在训练集上准确率为99.69%,在测试集上准确率为95.89%。（3）基于离散主轴转速调谐的颤振抑制方法。针对加工过程中颤振抑制的问题,通过调节主轴转速的方法来避免颤振,实现了加工过程中颤振的抑制,并通过实验验证了颤振抑制方法的有效性。基于以上工作,本文得到的颤振识别模型能够有效识别铣削过程中颤振部分和基于离散主轴转速调谐的方法可以有效抑制颤振。
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