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基于优化变分模态分解和模糊熵的铣削颤振识别方法

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一种基于优化变分模态分解和模糊熵的铣削颤振识别方法，步骤如下：力信号的获取后，去除铣削过程中力信号的直流分量，然后将其分割成等长度的时间序列；构建鲸鱼优化算法的优化函数，将各个分量中的最大峰度值作为优化函数，使用最大峰度的倒数进行搜索；结合WOA算法寻找最优分解参数[Kα]，设置分解层数和惩罚因子的迭代范围与精度，初始化搜索参数，使用收缩包络算法、随机探索算法和螺旋收缩算法输出最优的参数组合[Kα]，作为输入参数对力信号进行VMD分解，选择特征分量计算模糊熵指标，实现颤振的快速识别。本发明有效地实现颤振的准确识别，摆脱传统颤振识别技术对专家经验的依赖，具有多维度的分析能力，提高准确性。

著录项

公开/公告号CN114742104A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-12

原文格式PDF
申请/专利权人大连理工大学;
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申请/专利号CN202210340471.1
发明设计人李宏坤;彭德锋;
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申请日2022-04-02
分类号G06K9/00;G06N3/00;
代理机构辽宁鸿文知识产权代理有限公司;
代理人隋秀文
地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
入库时间 2023-06-19 15:58:43

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2022-07-12

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