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摘要
超声波振动台内含压电材料，可以拾取切削过程产生的振动信号，实现不借助外部传感器刀具工作状态的自感知。为了从刀具振动信号中获取有效信息，该文提出一种基于经验模态分解的时频域重构算法。首先，采用经验模态分解算法将原始信号分解，得到多个固有模态函数分量和残差分量；其次，计算原始信号与各分量之间的时频域互相关系数；再次，归一化时频域互相关系数作为权重值，将固有模态函数分量和残差进行重构；最后，通过数值仿真和超声辅助加工实验，验证了基于经验模态分解的时频域重构算法的去噪性能，提取了信噪比为5.03dB的目标信号，从而实现了超声辅助加工系统的自感知功能。
- 出版日期2022-8-30
- 单位中国科学院宁波材料技术与工程研究所; 机电工程学院; 江西理工大学
