切削力系数辨识的贝叶斯推断方法

快速标定斜角切削力系数的方法在切削力建模中得到了广泛应用,但该方法忽略了系数辨识过程中的不确定性因素。针对此问题,提出了一种基于贝叶斯推断的切削力系数辨识方法。推导了镶齿面铣刀铣削力解析模型,给出了快速标定斜角切削力系数的线性回归方法。通过马尔科夫链蒙特卡罗方法从切削力系数的后验分布中生成样本,然后基于贝叶斯推断方法评价切削力系数的变化。在给定的实验条件下,分别用线性回归方法和贝叶斯推断方法进行切削力系数辨识,将计算得到的铣削力与实验铣削力值进行对比,结果表明贝叶斯推断方法具有更高的预测精度

基于改进变分模态分解的齿轮点蚀故障诊断

针对齿轮点蚀故障特征难以提取的问题，提出了一种基于改进变分模态分解的齿轮点蚀故障诊断方法。利用经验模态分解自适应分解的特点，将各分量的能量占比作为有效分量的判断依据，并据此设定变分模态分解算法的模态个数，在此基础上，以变分模态分解分量的排列熵和最小值作为适应度函数，用遗传算法对惩罚因子进行搜索；根据所得结果设置变分模态分解参数，并对齿轮点蚀信号进行处理；筛选合适的本征模态函数进行包络调解，通过包络谱图分析齿轮点蚀故障的特征信息。对齿轮实验信号的分析表明，与现有方法相比，本文中提出的改进变分模态分解算法能够更加准确地识别出齿轮点蚀故障，在传动系统故障诊断方面具有一定实用价值