离散刃立铣刀信号处理算法

多域分析降本提效

一种专为离散刃立铣刀开发的信号处理算法，通过结合CRSN架构与多尺度模糊熵，能有效提取振动信号特征并降低复杂度，为高精度刀具状态监测提供新手段。

Wei, Yang · 郑敏利 · Ming, Song · Dong, Baojuan · Si, Yupeng

Physica Scripta 2026

技术优势

能降低信号复杂度

专用VI-CNN信号处理方法在保留关键结构和物理意义特征的同时降低信号复杂度，为后续分析提供更清晰的输入。

能提取代表性特征

CRSN网络能有效提取离散刃立铣刀振动信号中的代表性特征，验证了铣削过程的内在复杂性。

降低信号复杂度

所提VI-CNN方法能在保留关键特征的同时降低信号复杂度，减轻后续分析的计算负担。

应用场景

• 刀具状态监测：提供高精度刀具状态监测的实现算法和信号预处理流程，可直接集成到现有监测系统中。
• 铣削加工：针对离散刃立铣刀的特殊切削特性定制信号处理，适应其铣削加工场景。
• 工业预测性维护：通过可靠的状态监测信号处理，为预测性维护提供更准确的数据基础。
• 振动信号分析：提出一种新的复杂度分析方法，用于表征离散刃立铣刀振动信号的非平稳和非线性特性。