[发明专利]一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法

权利要求书

1.一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、实时采集主轴铣削过程中的振动信号，并且每过时间间隔t进行一次颤振检测；

S2、截取铣削开始时的主轴空转信号，并据此构造能滤除转动基频谐波和有色背景噪音的矩阵滤波器，通过此滤波器对后续振动信号滤波，得到不含转频谐波和有色噪声的剩余信号；

S3、利用基于旋转不变性的参数估计方法估计获取时域信号的频域参数，使用单阶信号能量比指标划分信号子空间大小，得到S2中得到的剩余信号的中主要成分的频率向量和幅值向量；

S4、根据铣削颤振频率与转频谐波之间存在恒定频率差的分布特点，构造间隔频率，将S3中获得的频率向量和幅值向量转换为间隔频率分布直方图；

S5、以所述间隔频率分布直方图的信息熵作为颤振监测指标实现对早期微弱铣削颤振信号的监测；

S6、当颤振发生时，在间隔频率分布直方图中，与颤振基础频率对应的方柱高度明显高于其他方柱，据此获得基础颤振频率。

2.根据权利要求1所述的一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，其特征在于，S1中使用加速度传感器测量振动信号，采用接触式安装固定在靠近刀柄处的主轴外壳上。

3.根据权利要求1所述的一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，其特征在于，S1中，将长时连续的振动信号分为短时信号帧，其中信号帧长度根据采样频率f_s选取，采集到N＝t*f_s个采样点，f_s为采样频率。

4.根据权利要求1所述的一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，其特征在于，S3中，基于单阶信号能量比的旋转不变性参数估计的信号子空间阶数估计方法为：通过对时域信号构造L行M列的汉克尔矩阵，其中LM且M为偶数；对汉克尔矩阵进行奇异值分解，得M个奇异值σ₁,σ₂,…,σ_M；将原始时域信号分为M/2阶正弦信号，每一阶信号的幅值A_i为则单阶信号能量比为：

当R_E小于阈值时，认为所述当前阶信号属于噪声，即信号从信号子空间进入噪声子空间i＝1,2,3…M/2。

5.根据权利要求1所述的一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，其特征在于，S2中根据主轴转速和有色噪音构造矩阵滤波器的具体步骤为：

首先根据铣削主轴转速获得主轴转动频率f_sr，则由主轴转动频率及其倍频构成转频向量f_r＝[f_sr,2f_sr,…,mf_sr]，根据f_r建立矩阵滤波器滤除空转信号中的转动频率及其倍频；mf_sr不大于奈奎斯特频率，即二分之一采样频率；

对剩余信号用基于单阶信号能量比的旋转不变性参数估计方法搜索上一步滤波后信号的主要成分的频率向量f_n，即有色背景噪声频率，则所有要被滤除的频率向量为f_filter＝[f_r,f_n]，据此构造完整的矩阵滤波器。

6.根据权利要求1所述的一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，其特征在于，所述S4所述再生型颤振的分布特点是指，对再生型颤振的形成过程建立动力学模型，根据时滞微分方程方程的Floquet理论，得到霍普分岔和倍周期分岔的颤振频率都与主轴转速的倍频存在频率间隔恒定的关系，即颤振频率表示为f_chatter＝|kf_sr±f_c|,k＝1,2,3…，f_c为基础颤振频率，构造间隔频率来反映颤振频率的分布特点。