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微细铣削过程中的颤振是一种加工不稳定现象,会导致加工表面恶化、刀具快速磨损甚至刀具破损。本文提出了一种基于梅尔倒谱系数—隐马尔可夫模型改进的声音信号机器学习模型,更适用于加工过程的状态识别。开展Ti-6Al-4V钛合金微细铣削在不同加工状态下的声音信号采集试验,用于训练机器学习模型并获得模式库。通过对铣削过程中的不同声音信号与模式库进行比较,验证了所提出的机器学习模型的准确性。研究表明,基于合理的特征选取和模型参数优化,所提出的机器学习模型对加工状态的识别准确率达到82%。本研究可为改进微细铣削过程中的在线监测技术提供指导。 相似文献
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