功率信号因获取简便、成本低等特点被广泛应用在切削过程监控中,因此对功率信号的特征进行深入分析非常必要。利用零空间追踪算法(Null Space Pursuit,NSP)分解铣削功率信号,分析分量及其能量分布的特征;通过计算能量分布与相关系数的...功率信号因获取简便、成本低等特点被广泛应用在切削过程监控中,因此对功率信号的特征进行深入分析非常必要。利用零空间追踪算法(Null Space Pursuit,NSP)分解铣削功率信号,分析分量及其能量分布的特征;通过计算能量分布与相关系数的相关程度,探究NSP的自适应性。分析结果表明,铣削功率信号的NSP分量包含大量有关铣削过程的信息,分量能量集中在前4阶;铣削参数恒定时,功率信号可分为静态分量和动态分量两部分;NSP分解铣削功率信号的自适应性良好。展开更多
文摘功率信号因获取简便、成本低等特点被广泛应用在切削过程监控中,因此对功率信号的特征进行深入分析非常必要。利用零空间追踪算法(Null Space Pursuit,NSP)分解铣削功率信号,分析分量及其能量分布的特征;通过计算能量分布与相关系数的相关程度,探究NSP的自适应性。分析结果表明,铣削功率信号的NSP分量包含大量有关铣削过程的信息,分量能量集中在前4阶;铣削参数恒定时,功率信号可分为静态分量和动态分量两部分;NSP分解铣削功率信号的自适应性良好。
