[发明专利]一种基于主轴进给电机电流信号的磨削颤振检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及机械故障诊断技术领域，特别涉及一种基于主轴进给电机电流信号的磨削颤振检测方法。

背景技术

数控磨床是利用磨具对工件表面进行磨削加工的机床，大多数的磨床使用高速旋转的砂轮进行磨削加工。由于机床、刀架、刀具和工件所组成的机械系统动态刚度不足，磨削加工过程中不可避免的会出现颤振现象，产生噪声大、加工效率下降、刀具损耗加剧等问题，严重影响工件的加工质量，甚至还可能损害刀具和机床主轴。与切削颤振相比，磨削颤振机理更加复杂，给磨削颤振的判断、识别与监控带来很大的困难。目前，基于振动测量与分析的故障监测诊断技术在切削颤振和铣削颤振监测中取得了一定成效，各种新技术、新方法不断涌现，然而在磨削颤振中的研究和应用较少，尤其是对早期磨削颤振缺乏有效的监测手段。因此，有必要寻找一种针对性的早期磨削颤振检测方法。

发明内容

为了克服上述现有技术缺点，本发明的目的在于提供了一种基于主轴进给电机电流信号的磨削颤振检测方法，具有通用性和抗干扰性的优点。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于主轴进给电机电流信号的磨削颤振检测方法，包括以下步骤：

步骤一，在主轴进给电机上安装电流传感器；

步骤二，利用数据采集设备，实时采集电流传感器测得的三相电流信号I_u(n)、I_v(n)、I_w(n)，其中，n代表点数；

步骤三，根据三相电流信号I_u(n)、I_v(n)、I_w(n)计算得到其RMS(Root Mean Square)值作为等效直流电流信号I(n)；

步骤四，对电流信号I(n)进行小波包分解，选用db10作为小波基函数将其分解到第3层小波包，得到一组包含8个重构信号的频带信号；

步骤五，计算步骤四得到的频带信号中每个频带信号的能量E_i，其中i代表每个频带的编号，取值1～8；然后计算每个频带的能量占总能量的百分比r_i，得到一组8维向量；

步骤六，选取正常加工状态和颤振加工状态的向量对SVM进行训练，得到训练模型；

步骤七，用采集的未知加工状态的电流信号计算得到的8维小波包频带向量输入SVM进行状态监测。

所述的步骤三中计算等效直流电流I(n)的公式如下：

其中，I_u(n)、I_v(n)、I_w(n)为测得的三相电流信号，n代表点数。

所述的步骤五计算每个频带信号的能量E_i，公式如下：

其中，E_i是第i个小波包重构得到的信号，n是系数索引；

每个频带的能量占总能量的百分比r_i，公式如下：

E＝∑E_i

其中，r_i是第i个小波包的能量比率。

所述的步骤六中，首先对训练集和测试集进行归一化处理，采用的归一化映射如下：

其中，r，y∈Rⁿ，r_min＝min(r)，r_max＝max(r)，归一化处理之后，原始数据被规整到区间[0,1]内，即y_i∈[0,1]。

所述的步骤六中，训练SVM的核函数选取径向基核函数(Radial Basis Function)，惩罚参数c和核参数g通过网格寻优(Grid Search)的方法自动选取。

本发明的有益效果：

当颤振发生和发展时，振动能量将向颤振特征频带转移和集中，颤振所在频带的能量必然增长。本发明据此提出了一种通过监测所有频带的能量变化进而实现早期颤振的检测方法，并通过现场磨削加工试验验证了方法的有效性。本方法可有效监测早期磨削颤振，相比于现有方法，具有通用性和抗干扰性的优点，采用的是电流传感器，易于安装且对加工环境没有任何干涉，可在数控机床上推广使用，具有广泛的应用前景。

附图说明

图1为本发明方法流程图。

图2为实施例所采集三相交流电流信号的等效直流电流信号。

图3为三层小波包变换原理图。

图4为支持向量机选择最佳参数的流程图。