[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

说明书

本发明公开一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，首先通过空转信号的频谱构造矩阵滤波器，实现颤振信号的提取分离；再通过基于单阶信号能量比的旋转不变性参数估计技术获得滤波后的信号主要成分的准确频域参数；最后根据再生型颤振的分布特点构造了间隔频率分布直方图，以直方图信息熵作为指标实现了早期微弱铣削颤振信号的在线监测。本发明原理基于再生型颤振频率的分布特点，提出了归一化的无量纲信息熵指标，受信号能量变化的影响小，且对微弱颤振敏感。使用的参数估计方法具有较强的抗噪声干扰性能和极高的分辨率。基于构造的间隔频率分布直方图，可以得到颤振基础频率为其他颤振监测或抑制方法提供指导。

技术领域

本发明属于机械加工状态的检测技术领域，具体涉及高速铣削的颤振监测与辨识领域，具体为一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法。

背景技术

铣削颤振是铣削加工过程中产生的一种强烈自激振动，严重影响加工效率与加工质量。避免颤振现象的早期研究主要集中于颤振稳定区的预测，其主要思想为建立切削系统的力学模型，求解动力学方程获得切削深度、主轴转速和稳定性三者之间的稳定性叶瓣图。这种预测方法在实际加工时选择叶瓣图稳定区内保守的加工参数，制约了加工效率的提升。并且铣削颤振的产生与加工参数、刀具、机床结构和加工材料等多种因素有关，成因复杂，因此通过在线监测铣削状态，在颤振早期指导机床系统作出反应来避免颤振的发生是实现高速、高切削率的有效手段。

大量学者提出了各种颤振监测方法并取得了令人瞩目的效果，但还难以提出一种同时兼具计算快速，识别准确且对各种工况都具有良好鲁棒性的方法。基于频域法的颤振监测方法中，可将短时间内的数据段看做短时平稳信号。获取信号频率最常用的方法是快速傅里叶变换，但由于其频谱泄漏和栅栏效应，得到的频率信息分辨率较低。基于信号成分分解的颤振识别算法，对于处于微弱颤振的颤振发展阶段，颤振信号的分布并不集中，选取的对颤振敏感的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)成分在不同工况下的效果难以保证。

因此，如何将传感器信号中的与其他周期成分混杂的颤振成分有效分离、准确估计信号频域参数，是影响颤振在线监测效果的重要因素。此外，在各种颤振监测方法中，少有学者考虑到颤振基础频率的影响，对颤振基础频率的准确估计也可能为进一步的颤振抑制或其他颤振监测方法提供新的思路。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于间隔频率信息熵的高速铣削颤振监测和主颤振频率估计方法，此算法计算复杂度小，鲁棒性好，能够用于在线颤振监测。并且能够获得精确的再生型颤振频率，可以为进一步的颤振抑制作出指导。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种高速铣削颤振监测和基础颤振频率估计方法，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。

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。