切削颤振监测的小波参数估计法

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金属切削时产生的振动信号具有独立于尺度和随机的特征,与1/f过程相似,用1/f过程功率谱中的指数γ作为 特征量,可以用来检测切削颤振的发生。试验表明,切削颤振的产生伴随着参数γ的急剧改变。提出一种新的用于估计 γ的基于小波的最小二乘算法。与极大似然估计法相比,它具有更广的适用性。 The vibration signal generated by metal cutting is independent of the scale and random characteristics. Similar to the 1 / f process, the exponential γ in the 1 / f power spectrum can be used as the feature to detect the occurrence of cutting chatter. Experiments show that the generation of cutting flutter is accompanied by a sharp change in the parameter γ. A new wavelet-based least-squares algorithm for estimating γ is proposed. Compared with the maximum likelihood estimation method, it has a wider applicability.
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