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[1]吴飞,陈换过,张廷秀.基于EMD和小波分解的颤振信号特征提取方法比较研究[J].浙江理工大学学报,2014,31-32(自科3):261-265.
 WU Fei,CHEN Huan guo,ZHANG Ting xiu.Comparative Study on Chatter Signal Feature Extraction MethodsBased on EMD and Wavelet Transform[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2014,31-32(自科3):261-265.
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基于EMD和小波分解的颤振信号特征提取方法比较研究()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第31-32卷
期数:
2014年自科3期
页码:
261-265
栏目:
(自科)电子与信息技术
出版日期:
2014-05-10

文章信息/Info

Title:
Comparative Study on Chatter Signal Feature Extraction MethodsBased on EMD and Wavelet Transform
文章编号:
1673-3851 (2014) 03-0261-05
作者:
吴飞 陈换过 张廷秀
浙江理工大学机电产品可靠性技术研究浙江省重点实验室, 杭州 310018
Author(s):
WU Fei CHEN Huan guo ZHANG Ting xiu
Zhejiang Key Laboratory of Reliability Technology for Mechanical and Electronic Products,Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
经验模态分解 小波变换 磨床颤振信号 相关系数 方差
分类号:
TG596
文献标志码:
A
摘要:
以数控动梁龙门导轨磨床KD4020X16为试验对象,对不同磨削参数情况下磨床的不同振动状态进行试验测试。分别应用经验模态分解和小波变换对磨床的颤振信号进行颤振特征提取,以相关系数和方差为依据分析和比较这两种方法在非线性时序信号处理中的优劣。分析结果表明,在磨床的磨削颤振信号特征量提取方面,基于经验模态分解的提取方法具有更好的准确性和自适应性。

参考文献/References:

[1] 魏云松. 磨削颤振[J]. 精密制造与自动化, 1979(3): 34-46
[2] 刘光复, 黎宝信, 张筱鸿. 切削颤振过渡过程的实验研究及在线识别[J]. 合肥工业大学学报: 自然科学版, 2005, 15(2): 36-44
[3] 王立刚, 刘习军, 贾启芬. 机床颤振的若干研究和进展[J]. 机床与液压, 2004, 11(1): 1-5
[4] Yao Z, Mei D, Chen Z. Online chatter detection and identification based on wavelet and support vector machine[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2010, 210(5): 713-719.
[5] Mei D Q, Li X, Chen Z C. Prediction of cutting chatter based on hidden Markov model[J]. Key Engineering Materials, 2007, 353: 2712-2715
[6] Tansel I N, Wang X, Chen P, et al. Transformations in machining, part 2: evaluation of machining quality and detection of chatter in turning by using  s  ransformation[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2006, 46(1): 43-50
[7] 成建国, 毛汉领, 黄振峰, 等. 金属材料声发射信号特征提取方法[J]. 声学技术, 2008, 27(3): 309-314
[8] Gradi s  ˇ ek J, Baus A, Govekar E, et al. Automatic chatter detection in grinding[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2003, 43(14): 1397-1403
[9] Huang N E, Shen Z, Long S R, et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis[J]. Proceedings of the Royal Society of London, Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 1998, A454: 903-995.

相似文献/References:

[1]张雷,张华熊. 一种零水印广告监播算法[J].浙江理工大学学报,2011,28(03):394.
 ZHANG Lei,ZHANG Hua xiong. Advertisement Detecting Algorithm Based on ZeroWatermarking[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2011,28(自科3):394.
[2]李颖琼,潘海鹏,熊卫华. 基于小波变换的振动信号分形维数研究[J].浙江理工大学学报,2011,28(06):893.
 LI Ying qiong,PAN Hai peng,XIONG Wei hua. Study on Fractal Dimension about Vibration Signal Based on Wavelet Transform[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2011,28(自科3):893.
[3]罗强,李文书.基于改进小波阈值的去噪方法[J].浙江理工大学学报,2014,31-32(自科3):297.
 LUO Qiang,LI Wen shu.Denoising Method Based on Improved Wavelet Threshold[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2014,31-32(自科3):297.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2013-11-19
基金项目: 浙江省自然科学基金重点项目(LZ13E050003);浙江省重点科技创新团队(2010R50005)
作者简介: 吴飞(1988-),男,山东临沂人,硕士研究生,主要从事机械动力学方面的研究
更新日期/Last Update: 2014-05-19