本文主要是介绍机械工程学报-封面研究-基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的机器人铣削加工颤振类型辨识，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
引言：
机器人串联结构的相对弱刚性使得颤振更容易发生，进而导致工件表面质量差、加工效率降低和刀具寿命缩短等问题，颤振是实现稳定高效的机器人铣削加工的主要障碍之一。对于一些通用的颤振研究，以典型的颤振和非颤振两种类型的判别为主，而缺乏对机器人加工的颤振来源的分类。这篇机工报的封面论文对机器人铣削的颤振类别进行了进一步细分。
机工报-基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的机器人铣削加工颤振类型辨识
- 1. 颤振类别及基本概念
- 2. 论文简介
- 2.1 颤振分类类型
- 2.2 分类指标
- 2.3 不同类型下的频谱特征分析
- 3. Python 的简单demo框架实现
- 3.1 AVMD与与功率谱熵差的检测算法实现
- 3.2 模型构建部分
- 3.2.1 建模的相关假设
- 3.2.2 建模过程
- 参考文献资料
1. 颤振类别及基本概念
模态耦合效应：
模态耦合效应是指结构在自由振动时，固
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