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J-GLOBAL ID:201902281154307869   整理番号:19A2662805

改良変分非線形チャープモード分解に基づく切削びびりの検出と同定【JST・京大機械翻訳】

Detection and identification of cutting chatter based on improved variational nonlinear chirp mode decomposition
著者 (7件):
資料名:
巻: 104  号: 5-8  ページ: 2567-2578  発行年: 2019年 
JST資料番号: T0397A  ISSN: 0268-3768  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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旋盤の旋削工程の間,切断びびりは,切断振動振幅の増加によって生み出すことができて,それは旋削工程の機械加工精度に有害であった。旋削プロセスの間の切削びびりの影響を効果的に避けるために,改良変分非線形チャープモード分解(VNCMD)アルゴリズムを,切断びびりの検出と同定のために提示した。振動信号の広帯域で弱い特性を改良アルゴリズムによって考慮して,それは経験的モード分解(EMD)アルゴリズムのモード混合と擬似成分問題を克服するだけではなく,広帯域信号抽出の欠点を克服した。VNCMDアルゴリズムの分解に及ぼす信号成分の数の不確実性の影響を除去するために,相互相関係数法を用いて,信号固有モード関数の最適数を決定した。そして,改良アルゴリズムを,切断びびりの検出に,さらに適用し,そこで,信号固有モード関数の4次キュムラント,順列エントロピー,および瞬時周波数を,切断びびりのためのマルチ特徴ベクトルとして抽出した。結果が示すように,それは切断びびりの存在と範囲を効果的に同定することができた。Copyright 2019 Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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その他の切削  ,  機械の組立  ,  統計的品質管理  ,  非鉄金属材料  ,  技術教育 

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