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采用小波分析和遗传算法的铣削参数优化方法研究.pdf
/ 20 10 8
制造技术 工艺装备 现代制造工程 年第 期
采用小波分析和遗传算法的
*
铣削参数优化方法研究
， ， ，
陈捷 张成强 曾祥超 马旭
( ， 210009)
南京工业大学工业装备数字制造及控制技术重点实验室 南京
: ， ， 。
摘要 将小波分析方法应用于刀具状态监测中 找出刀具发生故障的时间点 确定刀具耐用度 以刀具的加工生产率和
， ， 。
耐用度作为遗传算法目标函数进行全局寻优 获得铣削参数最优搭配 从而提高刀具的加工生产率和使用寿命
: ; ;
关键词 小波分析 遗传算法 铣削参数
中图分类号:TG501. 2 文献标识码:A 文章编号:167 1—3133 (2010)08—0097—04
Methods of optimization of milling parameters based on
wavelet analysis and genetic algorithm
CHEN Jie ，ZHANG Cheng-qiang ，ZENG Xiang-chao ，MA Xu
(School of Mechanical and Power Engineering ，Nanjing University of Technology ，Nanjing 210009 ，China)
Abstract :Wavelet analysis is used to monitor the tool condition ，find out the time when the tool breakage and determine the tool
life． Taking the productivity of the processing tool and the tool life as the objective function of genetic algorithm for the global opti-
mization ，the most optimized milling parameters is obtained so as to enhance the productivity of the processing tool and the tool life．
Key words :wavelet analysis ;genetic algorithm ;milling parameters
， ，
0 引言 定 但其形状可改变 以及时间窗和频率窗都可改变
，
的时频局部分析方法 即在低频部分具有较高的频率
，
本文将小波分析方法应用于刀具状态监测中 对
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