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申请/专利权人：辽宁石油化工大学

摘要：本发明涉及一种基于灰狼优化VMD和多熵特征的铣削颤振监测方法，包括：获取加工信号；基于获取的加工信号，滤除原始信号中的周期信号频率；基于滤波后信号，采用经验模态分解算法（EMD），计算各阶本征模态函数（IMF）的相关系数和能量，选择相关系数和能量最大的IMF分量为第一次重构信号；基于第一次重构信号，采用GWO算法，以最大能量熵作为GWO的适应度函数，对VMD的两个参数组合进行寻优；寻优后，进行VMD分解，计算各阶IMF分量的能量（ER）及能量熵（EE）特征，选择较大ER和EE特征的IMF分量为第二次重构信号；基于第二次重构信号，计算其多尺度排列熵（MPE）和多尺度模糊熵（MFE）；本发明实现了铣削颤振监测，有效区分了铣削加工状态。

主权项：1.一种基于灰狼优化VMD和多熵特征的铣削颤振监测方法，其特征在于包括下述步骤：S1、通过信号采集装置获取加工信号；S2、基于获取的加工信号，采用梳状滤波器，滤除原始信号中的周期信号频率；所述周期信号包括：主轴转速的基频及倍频，齿通频率的基频及倍频；S3、基于滤波后的信号，采用EMD算法对其分解，计算各阶本征模态函数IMF的相关系数和能量，选择相关系数和能量最大的IMF分量作为第一次的重构信号；S4、基于第一次重构信号，采用灰狼优化算法GWO，以最大能量熵作为GWO的适应度函数，对VMD的两个参数组合进行寻优；S5、基于GWO参数寻优后，进行VMD分解，计算各阶IMF分量的能量ER及能量熵EE特征，提取EE和ER特征值中最大的两阶IMFs作为第二次重构信号；S6、基于第二次重构信号，计算其MFE和MPE；所述步骤S3包括：S3a、根据公式一计算相关系数；公式一： 其中，μA和σA分别为A均值和标准差，μB和σB分别为B的均值和标准差；S3b、根据公式二计算能量，公式二： 其中uit表示EMD分解后第i阶IMF分量；所述步骤S4包括：GWO优化算法的基本步骤如下：1、初始化参数，以最大能量熵作为适应度函数；2、初始化灰狼位置；3、计算不同位置适应度函数的值；4、比较适应度函数值的大小，更新灰狼位置；5、判定是否达到最大适应度函数值或最大迭代次数；6、输出最优参数组合。

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