JAMST丨基于EMD-SVM的钛合金薄壁件铣削颤振预测
文章发表于JAMST期刊, Volume 2, Issue 2, 2022, Pages 2022010
引用格式：
YUE Caixu, XIE Zhenlong, LIU Xianli, ZHAO Mingwei. Chatter prediction of milling process for titanium alloy thin-walled workpiece based on EMD-SVM[J]. Journal of Advanced Manufacturing Science and Technology 2022, 2(2): 2022010.
doi: 10.51393/j.jamst.2022010
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文章导读
钛合金薄壁件的重量轻且具有较好的机械性能，在航空航天领域应用广泛。由于其弱刚性的特点，在铣削加工过程中极易发生颤振现象，进而影响零件加工表面质量与精度要求，因此研究薄壁件铣削颤振状态监测手段，对于保障铣削加工过程稳定、提高薄壁件铣削加工效率具有重要意义。针对钛合金薄壁件颤振监测问题，提出一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的颤振监测模型。
首先搭建试验所需平台，试验工件为钛合金框架类薄壁件，试验刀具为无涂层硬质合金四齿铣刀，颤振受许多铣削参数的影响，但是受轴向切削深度影响最大，所以试验准备改变轴向切深去获得不同阶段下的加速度信号，径向切深为0.2 mm，进给速度为240 mm/min，主轴转速为1000 r/mim、1500 r/min和2000 r/min，每个主轴转速下对应三组不同的轴向切深（1 mm、3 mm和6 mm）。利用EMD对采集的加速度信号进行分解并选取有效的本征模态函数(IMF)进行信号重构，为了提高模型的辨识精度，提取重构信号的多指标评价矩阵(I-kazTM、功率谱熵及峭度)作为SVM的输入，提高特征样本的质量，利用遗传算法(GA)优化SVM，提高SVM的分类准确性。
实验结果表明，EMD-SVM模型具有较好的识别精度，整体识别精度为94.38%，在颤振孕育状态的识别精度为90.0%，可以及时发现颤振的产生，取得较好的早期预警效果，为颤振状态辨识和早期颤振识别提供一种方法。
