[00260651]基于自适应滤波与AR模型的高速铣削颤振在线识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
通用零部件
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710047504.2
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
西安交通大学
进入空间
所在地：陕西西安市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明一种基于自适应滤波与AR模型的高速铣削颤振在线识别方法，包含下述步骤1)通过对主轴系统频响函数测量，得到系统的主模态；2)状态信息采集，采集到的主轴振动信号且表示为a(k)；3)对振动信号进行敏感颤振频带滤波；对采集到的振动信号a(k)进行敏感颤振频带滤波，滤波之后的信号表示为b(k)；4)对信号进行自适应滤波；5)AR建模与参数估计；5.1对误差信号e(k)进行参数化AR建模，5.2通过误差信号e(k)的参数化模型，对模型参数η(k)进行估计，进一步通过特征方程求解AR模型的特征根λ；5.3特征根λ中绝对值最大的值|λ|max可以作为铣削稳定性的判据；6)判断颤振状态，当|λ|max＞1则系统不稳定，即发生颤振；否则系统稳定。
本发明一种基于自适应滤波与AR模型的高速铣削颤振在线识别方法，包含下述步骤1)通过对主轴系统频响函数测量，得到系统的主模态；2)状态信息采集，采集到的主轴振动信号且表示为a(k)；3)对振动信号进行敏感颤振频带滤波；对采集到的振动信号a(k)进行敏感颤振频带滤波，滤波之后的信号表示为b(k)；4)对信号进行自适应滤波；5)AR建模与参数估计；5.1对误差信号e(k)进行参数化AR建模，5.2通过误差信号e(k)的参数化模型，对模型参数η(k)进行估计，进一步通过特征方程求解AR模型的特征根λ；5.3特征根λ中绝对值最大的值|λ|max可以作为铣削稳定性的判据；6)判断颤振状态，当|λ|max＞1则系统不稳定，即发生颤振；否则系统稳定。
