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切削颤振切导致产品质量、生产效率、刀具和机床使用寿命的降低,同时造成噪声污染,影响操作者身心健康.随着工厂自动化发展,操作者日益远离加工现场,对切削颤振进行在线监视预报和控制变得越来越重要.但由于其发生发展的过程极其短暂,使颤振的在线预报十分困难.本文在讨论了镗削颤振发展机理的基础上,提出了一种基于神经网络进行颤振预报的新方法.用LO-RBF模型进行传感信号预处理,结果输入Fuzzy ARTMap模型进行颤振识别,大大缩短了信号处理时间,提高了识别的准确性,取得了满意的结果.
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