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Daubechies小波在机床动态误差特征提取与辨识中的应用
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH161[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]北京工业大学机械工程与应用电子技术学院,北京100124, [2]哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51105005);北京工业大学博士科研启动基金项目(X0001011201101)
中文摘要:

针对机床各部件的动态信号特征在加工工件的面形误差中提取困难的问题,结合加工工件面形检测结果,提出基于小波变换和功率谱密度分析的超精密机床动态误差特征提取的新方法.采用Daubechies小波变换,从加工检测信号处分解出了低频和高频信号.同时,将小波变换与功率谱密度相结合,实现了机床动态误差特征的有效提取与辨识。

英文摘要:

A new method for extracting feature of the dynamic error of machine tool from the flatness surface is proposed.The dynamic error is identified based on the character analysis of the test result.By Daubechies wavelet,the information that contains high frequency signal and low frequency signal is decomposed from the flatness error of workpiece surface.At the same time,the wavelet transform and power spectral density analysis are combined,and the dynamic errors of machine tool from the measured flatness error of workpiece are extracted and identified.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924