【摘 要】
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针对铣削过程中声发射信号非平稳的特点,提出了一种基于噪声辅助经验模态分解（EEMD）和本征模函数（IMF）能量分布的刀具破损识别方法。首先对经过滤波后的原信号进行EEMD分解,抽取
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针对铣削过程中声发射信号非平稳的特点,提出了一种基于噪声辅助经验模态分解（EEMD）和本征模函数（IMF）能量分布的刀具破损识别方法。首先对经过滤波后的原信号进行EEMD分解,抽取本征模函数组（IMF）,后计算每一阶模函数能量及总体能量分布,最后提取特征向量,通过特征向量的变化识别刀具破损。利用该方法,在立式铣削加工中心上对稳定切削中刀具破损和变参数铣削加工进行了系统的分析,结果表明此方法能够剔除切削参数变化的影响,准确的识别刀具破损,具有很高的稳定性和准确性。
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