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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于傅里叶分解和人工神经网络的最佳切削参数区域确定方法，包括：对原始加工声音信号进行小波包分解和重构；获得FIBF分量，找到振幅最高的FIBF分量，计算颤振指数CI；通过切削参数获得材料去除率MMR；以加工参数作为输入，以每组加工参数对应的颤振指数CI作为输出，对切削区域确定模型进行训练；将待加工工件的切削深度D、切削速度S、进给速度F与预测得到的颤振指数CI和材料去除率MRR分别做等高线图，选取CI值小且MRR值大的区域作为最佳切削参数区域。本发明能够快速得到既保证不会发生颤振又兼顾加工效率的最佳切削参数区域；整个采集过程无需接触工件，对切削结果无影响。
主权项：1.一种基于傅里叶分解和人工神经网络的最佳切削参数区域确定方法，其特征在于，所述最佳切削参数区域确定方法包括以下步骤：S1，在数控机床的切削区域附近放置麦克风传感器，选取若干组不同加工参数进行切削，采集原始加工声音信号，并记录加工参数；加工参数包括切削深度D、切削速度S和进给速度F；S2，对原始加工声音信号进行小波包分解，选择软阈值法对小波包变换后的小波系数进行滤波，对滤波处理后的小波系数进行重构得到降噪后的声音信号；S3，采用傅里叶分解对降噪后的声音信号进行处理，获得FIBF分量；S4，对每个FIBF分量进行快速傅里叶变换，找到振幅最高的FIBF分量，作为声音信号的主导FIBF分量，根据主导FIBF分量计算颤振指数CI；S5，通过切削参数获得材料去除率MMR；S6，基于BP神经网络构建切削区域确定模型，以选取的若干组切削深度D、切削速度S、进给速度F作为输入，以每组加工参数对应的颤振指数CI作为输出，对切削区域确定模型进行训练；S7，将待加工工件的切削深度D、切削速度S、进给速度F导入训练完成的切削区域确定模型，预测得到颤振指数CI；将待加工工件的切削深度D、切削速度S、进给速度F与预测得到的颤振指数CI和材料去除率MRR分别做等高线图，选取CI值小于预设CI阈值且MRR值大于预设MRR阈值的区域作为最佳切削参数区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于傅里叶分解和人工神经网络的最佳切削参数区域确定方法
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