谐小波样本熵、混沌振子的研究与刀具磨损状态检测

本书主要叙述在机械加工中,如何实现刀具磨损在线监测是国内外学者研究的热点之一。在切削过程中，刀具磨损直接导致切削力增大，从而造成工件/刀具系统的振动增大，降低了刀具的使用寿命，对机床精度也将产生损害。刀具工况监控和磨损量在线识别是实现高效低耗和加工过程自动化的一项关键技术。 本书应用谐波小波在时间序列分解算法和重构算法的三维时频网格图对微弱奇异信号的敏感性；熵能够更精确对短时间序列的复杂度描述；Duffing变形处理对分法寻优算法与Lyapunov指数算法相结合，能够快速得从混沌到周期的系统临界阈值的信号处理算法，用锋利刀具和磨损刀具在27种工况状态下采集54组数据进行处理，有效的实现刀具锋利和磨损状态的识别监测。