[发明专利]一种基于经验模态分解和时频多特征的镗削颤振检测方法有效
| 申请号： | 201910656987.5 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110346130B | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 刘志兵;陈掣;潘金秋;王西彬;焦黎;梁志强;颜培;周天丰;解丽静;沈文华;滕龙龙 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京精金石知识产权代理有限公司 11470 | 代理人： | 张黎 |
| 地址： | 100089 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于经验模态分解和时频多特征的镗削颤振检测方法，包括以下步骤：S1、获取镗削加工过程的原始信号；S2、利用经验模态分解原始信号；S3、对步骤S2中分解后的信号进行时频多特征分析；S4、构建颤振监测高维观测空间；S5、将颤振特征降维后构建单传感器颤振监测模型进行颤振信号的监测。本发明通过提取计算多种特征值来进行监测，增加了监测的准确度；只需在加工现场设置振动加速度传感器，再利用多种算法对提取的特征进行构建高维观测空间后进行降维，克服了加工现场封闭的限制，确定了最优监测方案，提升了单传感器进行颤振监测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 经验 分解 时频多 特征 镗削颤振 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于经验模态分解和时频多特征的镗削颤振检测方法，包括以下步骤：S1、获取镗削加工过程的原始信号；S2、利用经验模态分解原始信号；S3、对步骤S2中分解后的信号进行时频多特征分析；S4、构建颤振监测高维观测空间；S5、将颤振特征降维后构建单传感器颤振监测模型进行颤振信号的监测。
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