采用小波包能量熵的铣削振动状态分析方法研究

作     者：张智 刘成颖 刘辛军 张洁 ZHANG Zhi;LIU Chengying;LIU Xinjun;ZHANG Jie

作者机构：清华大学机械工程系 海军航空工程学院飞行器工程系 清华大学精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2018年第54卷第21期

页      面：57-62页

核心收录：

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家04科技重大专项资助项目(2013ZX04001021) 

主　　题：小波包分解 能量熵 切削稳定性 强迫振动 颤振 

摘      要：颤振是影响机床加工质量的重要原因之一。为实现切削颤振的实时在线识别与评价,采用加速度传感器,获取主轴振动信号,以小波包能量熵值为指标,对铣削加工的稳定状态及振动形式进行识别。通过多传感器对加工过程进行监测,确定加工的稳定性;对主轴振动信号进行频谱分析,了解不同加工状态下的信号频谱特点,分析其振动形式。对信号进行小波包分解,发现在不同的振动状态下,信号的能量分布有显著规律。试验表明,切削从稳定状态到不稳定状态,本质上是强迫振动和颤振的能量强度和分布发生了变化。能量熵描述能量分布的变化,是识别切削状态和振动状态变化的有效方法。