近日，我院刘永红教授团队机械工程博士研究生陆昊翔在电火花电弧复合铣削放电加工信号智能在线监测与处理方面取得重要进展，相关研究成果《电火花电弧复合铣削放电加工信号智能在线监测与处理》（Intelligent online monitoring and processing of electrical discharge and arc compound milling signals）发表在《Chinese Journal of Aeronautics》。《Chinese Journal of Aeronautics》是航空航天领域的国际顶级期刊，目前影响因子为6.9（SCI一区Top）。论文第一作者为博士研究生陆昊翔，通讯作者为刘永红教授，中国石油大学（华东）为独立完成单位，该研究得到国家自然科学青年基金、装备预研教育部联合基金项目、博士后研究人员资助计划以及山东省博士后创新项目的资助。
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电火花电弧复合铣削（EDACM）在高温合金、钛合金和超高强度钢等难加工材料加工中具有高效率、低成本等显著优势，在航空航天关键零部件制造领域展现出重要应用潜力。然而，该工艺仍受到加工精度较低和表面质量较差等问题的限制。因此，有必要对EDACM信号进行在线监测与处理，并通过动态调整放电参数实现智能化加工，从而提高加工精度和表面质量。针对上述问题，本文提出了一种面向EDACM信号的智能在线监测与处理方法（IOMPM）。同时，本文建立了在线处理理论模型，用于实现EDACM过程中脉冲周期起点的自动识别与实时校准，有效克服了现有方法在实时性和分类准确率方面的不足。实验验证结果表明，IOMPM兼具较高的识别准确性和良好的实时处理能力，可为提升 EDACM加工精度和表面质量，以及满足航空航天制造领域对零部件质量与可靠性的严格要求奠定坚实基础。
EDACM信号能在线监测与处理方法（IOMPM）总体架构
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1000936125002535
