基于振源识别的高速微铣削机床状态研究

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对介观尺度下三向正交的高速微铣削力混合信号提出一种有效的分离算法,从而获得高速微铣削力的真实信号及机床振动信号并基于此对机床状态进行分析。算法首先以信息量为处理标准将观测信号初步分离,再将分离得到的各分量信号作为行向量构造矩阵,最后对该矩阵进行以高斯性最大为度量的分离,逐一得到各激励源信号,并对其快速傅里叶变换得到频谱,结合机床结构及介观尺度下高速微铣削加工特点,识别微铣削力信号及机床状态信息。实验结果分析表明:该方法可成功对介观尺度下高速微铣削加工中主要激励源和机床状态进行有效识别。
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