脉冲切削力激励的铣削系统工作模态辨识方法

铣削系统模态参数决定了机床的在役可靠性和加工质量.加工过程中铣削系统随主轴转速和接触条件的改变而发生重构,其模态参数相较经典实验模态法获取的静态下的结果发生显著改变.脉冲切削力在关心频带内能产生具有平坦频谱的激励信号,可利用工作模态分析方法的多参考点最小二乘复指数法仅由该激励下的振动响应辨识切削系统模态参数,实现了加工过程中对切削系统工作模态参数的动态辨识.将此方法应用于铣削加工中心切削系统工作模态参数辨识并设计了切削实验.实验结果表明,所述方法估计的工作模态参数相较锤击试验法更接近系统真实动力学行为,使铣削系统的实时监测、主动维护、稳定性动态预测成为可能.     

基于拉普拉斯支持向量机的刀具工况监测方法

针对目前刀具工况监测方法中,有标签刀具工况样本获取成本高,同时大量无标签刀具工况样本被无价值地丢弃的问题,提出了一种基于拉普拉斯支持向量机(Laplacian Support Vector Machine,Lap SVM)的刀具工况在线监测方法。以插铣刀具工况监测为例设计了切削实验,Lap SVM利用少量有标签样本的分类约束和大量的无标签样本的流形约束实现刀具工况在线监测。实验结果表明该方法在有标签样本量较少情况下的分类正确率较传统支持向量机有显著提高,具有较好工程应用价值。     

基于OMA的主轴系统动态特性监测方法

主轴系统动态特性决定了机床的在役可靠性和加工质量。加工过程中主轴系统随主轴转速和边界条件的改变而发生重构,其动态特性相较经典实验模态法获取的非加工状态下的结果发生显著改变。工作模态分析(operational modal analysis,OMA)是一种加工过程中动态估计模态参数的有力工具,将此方法应用于铣削加工中心主轴系统动态特性在线监测并设计了切削实验。实验结果表明该方法能准确估计工作模态参数,使主轴系统的实时监测、主动维护、稳定性动态预测成为可能。