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高速铣削因具有高效、高精度、高表面质量以及可加工高硬材料的特点,近年来在先进加工、模具制造等领域具有广泛的应用。然而较高的主轴转速和高硬材料的加工会造成刀具磨损迅速,从而造成零部件加工质量的下降,因此高速铣削刀具状态监测就显得尤为重要。刀具振动信号的特征提取中,降低存储空间和运行时间是关键。稀疏分解具有占用空间少、运算快和噪声剔除的效果较好等特点,因此文章从稀疏分解的基础理论出发,探索稀疏分解应用于高速铣削振动信号的特征提取,从而实现刀具磨损状态监测。结果表明稀疏分解能有效提取振动信号特征,实现刀具磨损状