金属切削是一个非线性系统,刀具磨损产生的声发射信号具有混沌特征。该文采用混沌理论对刀具不同磨损程度的声发射信号进行非线性特性分析。首先采用经验模态分解与小波阈值结合(empirical mode decomposition and wavelet,EMD-Wavelet...金属切削是一个非线性系统,刀具磨损产生的声发射信号具有混沌特征。该文采用混沌理论对刀具不同磨损程度的声发射信号进行非线性特性分析。首先采用经验模态分解与小波阈值结合(empirical mode decomposition and wavelet,EMD-Wavelet)的法对信号去噪,消除噪声对吸引子结构以及特征参数的影响。其次利用互信息法和Cao方法分别求时延和嵌入维,对去噪后的信号进行相空间重构。最后绘制吸引子相图,并求解特征参数关联维。结果表明,看似无序杂乱的非线性声发射信号有着内在的有序状态。吸引子结构随着刀具磨损状态的改变呈现一定变化规律,关联维数与刀具磨损状态有一定的对应关系。这些特性对于刀具磨损状态识别有一定的参考意义。展开更多
文摘金属切削是一个非线性系统,刀具磨损产生的声发射信号具有混沌特征。该文采用混沌理论对刀具不同磨损程度的声发射信号进行非线性特性分析。首先采用经验模态分解与小波阈值结合(empirical mode decomposition and wavelet,EMD-Wavelet)的法对信号去噪,消除噪声对吸引子结构以及特征参数的影响。其次利用互信息法和Cao方法分别求时延和嵌入维,对去噪后的信号进行相空间重构。最后绘制吸引子相图,并求解特征参数关联维。结果表明,看似无序杂乱的非线性声发射信号有着内在的有序状态。吸引子结构随着刀具磨损状态的改变呈现一定变化规律,关联维数与刀具磨损状态有一定的对应关系。这些特性对于刀具磨损状态识别有一定的参考意义。
