混沌特征量识别切削颤振的试验研究

发布时间：2018-12-11 17:41

【摘要】：针对切削颤振具有的非线性,传统信号处理方法不能全面揭示颤振特征及难以识别预报等问题,通过改变切削速度及深度的多组切削试验,获得从平稳切削到颤振状态完整过程的多组振动加速度信号,采用关联维数、最大Lyapunov指数及Kolmogorov熵等分析测试信号的混沌特征。结果表明,三个混沌特征量均能从不同角度较好揭示切削过程从平稳到颤振的变化规律。多混沌特征可能将是识别预报颤振的新方向。
[Abstract]:In view of the nonlinearity of cutting chatter, the traditional signal processing method can not fully reveal the chatter characteristics and difficult to identify and predict. By changing the cutting speed and depth of multi-group cutting experiments, The vibration acceleration signals from stationary cutting to flutter state are obtained. The chaotic characteristics of the measured signals are analyzed by correlation dimension, maximum Lyapunov exponent and Kolmogorov entropy. The results show that the three chaotic characteristic variables can better reveal the variation of the cutting process from stationary to flutter from different angles. Multiple chaotic features may be a new direction to identify and predict flutter.
【作者单位】：广西科技大学汽车与交通学院;广西大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51365006,51445013) 南宁市科技计划项目(20131067,20130950)
【分类号】：TG506

【参考文献】

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【共引文献】

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