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基于EMD分量与小波包能量熵的轧辊磨削颤振在线预测
1
作者
朱欢欢
迟玉伦
+2 位作者
张梦梦
熊力
应晓昂
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
北大核心
2024年第1期73-84,共12页
针对轧辊磨削颤振时的时频域单一处理方法存在部分特征丢失的问题,提出了时频域相结合的方法对信号进行特征处理,并利用智能算法实现轧辊磨削颤振的在线预测。首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对振动传感...
针对轧辊磨削颤振时的时频域单一处理方法存在部分特征丢失的问题,提出了时频域相结合的方法对信号进行特征处理,并利用智能算法实现轧辊磨削颤振的在线预测。首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对振动传感器信号进行分解获得各固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),剔除“虚假分量”后计算表征轧辊磨削颤振的时域特征。然后,利用小波包能量熵对声发射传感器信号求解频率段节点能量熵值,获得表征轧辊磨削颤振的频域特征。最后,将上述时频域特征降维后代入智能算法模型实现对轧辊磨削加工的在线预测。结果表明:LV-SVM模型的磨削颤振分类平均准确率达92.75%,模型平均响应时间为0.7765 s;验证了时频域特性的EMD和小波包能量熵方法的LV-SVM在线预测轧辊磨削颤振的有效性。
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关键词
轧辊磨削颤振
EMD分解
固有模态函数
小波包能量熵
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于EMD分量与小波包能量熵的轧辊磨削颤振在线预测
1
作者
朱欢欢
迟玉伦
张梦梦
熊力
应晓昂
机构
上海市高级技工学校制造工程系
上海理工大学机械工程学院
上海工程技术大学高职学院
出处
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
北大核心
2024年第1期73-84,共12页
文摘
针对轧辊磨削颤振时的时频域单一处理方法存在部分特征丢失的问题,提出了时频域相结合的方法对信号进行特征处理,并利用智能算法实现轧辊磨削颤振的在线预测。首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对振动传感器信号进行分解获得各固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),剔除“虚假分量”后计算表征轧辊磨削颤振的时域特征。然后,利用小波包能量熵对声发射传感器信号求解频率段节点能量熵值,获得表征轧辊磨削颤振的频域特征。最后,将上述时频域特征降维后代入智能算法模型实现对轧辊磨削加工的在线预测。结果表明:LV-SVM模型的磨削颤振分类平均准确率达92.75%,模型平均响应时间为0.7765 s;验证了时频域特性的EMD和小波包能量熵方法的LV-SVM在线预测轧辊磨削颤振的有效性。
关键词
轧辊磨削颤振
EMD分解
固有模态函数
小波包能量熵
最小二乘支持向量机
Keywords
roll grinding chatter
EMD decomposition
intrinsic mode function(IMF)
wavelet energy entropy
least squares support vector machine(LS-SVM)
分类号
TG58 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于EMD分量与小波包能量熵的轧辊磨削颤振在线预测
朱欢欢
迟玉伦
张梦梦
熊力
应晓昂
《金刚石与磨料磨具工程》
CAS
北大核心
2024
0
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