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。
技术关键词
人工神经网络
参数
BP神经网络构建
信号
指数
麦克风传感器
工件
节点
重构
滤波
速度
数控机床
风险
元素
取向
符号
噪声
定义
数据
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