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摘要：在金属切削中，铣削加工是一种先进的金属切削方式，广泛运用于模具制造业、航空工业和汽车的粗精加工中。铣削历程中的失稳会降低加工工件表面质量、缩短刀具寿命、严重时甚至会危及生命和财产的安全，由此对铣削加工历程进行稳定性监测探讨具有十分重要的工程作用。本论文研发了一种基于主轴电机电流信号的铣削加工历程稳定性监测策略，主要探讨内容如下：（1）通过对常见的时频浅析法进行比较浅析，确定采取希尔伯特黄变换对铣削加工历程主轴电机电流信号进行辨识，以中更加准确地获取相应的加工状态信息。（2）根据主轴电机电流信号采集的功能需求，开发了多通道数据采集平台，包括硬件选型、传感器接口电路的设计以及主轴电机电流信号采集、处理和浅析的软件程序设计等。（3）根据用于稳定监测的主轴电机电流信号实用性，确定稳定性监测的总体案例，在不同加工条件下进行多组实验探讨。（4）通过实验所采集的现场数据，用希尔伯特黄变换对平稳铣削和失稳征兆的电流信号进行比较浅析，提取对应的特点向量，然后用支持向量机对特点向量进行训练并建立模型，最后用训练模型去对测试集进行方式识别，以实验浅析结果上看，分类识别准确率达到93.33%，能够满足稳定性监测运用的要求。关键词：铣削论文稳定性论文主轴电机电流论文希尔伯特黄变换论文支持向量机论文
摘要4-5
Abstract5-8
1 绪论8-15
1.1 课题概述8-10
1.2 国内外探讨概况10-14
1.3 本论文主要探讨内容14-15
2 铣削稳定性监测信号的辨识论述基础15-26
2.1 时频浅析策略15-16
2.2 希尔伯特黄变换16-24
2.3 本章小结24-26
3 数据采集系统的开发26-41
3.1 数据采集系统的功能要求26-27
3.2 数据采集系统的硬件平台设计27-31
3.3 数据采集系统的软件开发31-40
3.4 本章小结40-41
4 基于主轴电流信号的铣削稳定性监测策略及总体案例41-47
4.1 基于主轴电流信号的稳定性监测策略41-43
4.2 实验系统及实验案例43-46
4.3 本章小结46-47
5 基于 HHT 和 SVM 的铣削失稳特点提取和方式识别47-60
5.1 支持向量机论述介绍47-50
5.2 基于 HHT 的铣削失稳特点提取50-56
5.3 基于 SVM 的铣削失稳方式识别56-59
5.4 本章小结59-60
6 结论与展望60-62
6.1 全文总结60-61
6.2 探讨展望61-62
致谢62-63