一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法，包括：1)获取铣削过程的状态信息；2)对信号进行强迫振动频率滤波；3)对信号进行颤振敏感频带滤波；4)基于稳定铣削状态和颤振铣削状态下信号的AR模型的差异性构造了模型特征根指标R(k)，通过对稳定铣削过程中信号进行时变AR(1)模型建模，利用带遗忘因子的递推最小二乘方法辨识得到模型在整个切削历程中的模型特征根R(k)的变化来辨识颤振。本发明专利技术相比于传统的颤振检测方法，把反映颤振的特征信息和与颤振无关的特征信息分离开来，并得到了铣削系统的本质特征参数，从本质上表征铣削颤振的物理特性，有效提高了颤振检测的敏感性、精确性和可靠性，降低误诊率和漏诊率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械加工状态在线监测与辨识
，特别涉及一种高速铣床铣削颤振的检测与状态辨识方法。
技术介绍
铣削技术具有高生产效率、高加工精度和低加工成本等优势，广泛应用于航空、航天、模具、汽车等制造业领域。发挥先进制造技术的优势,很大程度上取决于对铣削加工过程中异常振动现象(如切削颤振)进行预报与控制的能力。铣削过程中，由于加工参数选择不合理，常使得刀具与工件之间产生剧烈的振动，导致颤振的发生。颤振是金属切削过程中刀具与工件之间强烈的自激振动，颤振的发生不仅使工件表面质量和尺寸精度降低，还会造成机床零件过早疲劳破坏,使零件的安全性、可靠性和强度下降，缩短刀具寿命，同时颤振产生的噪声能刺激操作工人,降低工作效率。如何合理、准确地监测高速铣床铣削状态，避免颤振的发生，从而保证加工精度和加工效率是本专利技术所要解决的核心问题之一。国内外对铣削颤振状态检测的研究非常重视，意大利的E.Kuljanic等(Kuljanic,E.,M.Sortino and G.Totis,Multisensor approaches for chatter detection in milling.Journal of Sound and Vibration,2008.312(4):672--693.)基于振动加速度信号的自相关系数检测信号中周期成分的强度，从而判断颤振状态；芬兰的Katja M.Hynynen等(Hynynen,K.M.,et al.,Chatter Detection in Turning Processes Using Coherence of Acceleration and Audio Signals.Journal of Manufacturing Science and Engineering,2014)基于加工过程中加速度信号与声音信号的相干函数检测颤振。哈尔滨理工大学的吴石等(吴石,刘献礼与肖飞,铣削颤振过程中的振动非线性特征试验.振动测试与诊断,2012,(06),935-940)基于分形维数、最大Lyapunov指数、近似熵等非线性指标检测颤振 的非线性特性。申请号为201310113873.9的中国专利技术专利公开了一种基于最大信息熵与方向散度的磨削颤振预测方法，其特点在于通过最大信息熵原理对振动信号的概率密度分布进行精确估计，然后以初始正常状态的概率密度分布为基准，通过方向散度的变化对当前加工状态进行判定。申请号为201410035719.9的中国专利技术专利公开了一种机械加工设备的颤振在线监测方法，其特点在于对振动信号进行HHT时频分析，通过对时频谱进行统计模式分析得到特征参数判定系统的振动状态。从现有检索文献发现，目前常用的颤振检测方法普遍缺乏合理有效的前期预处理，未能把颤振成分和与颤振无关的成分分离开，颤振指标的提取也多是基于简单的统计模式参数。使用传统的颤振检测方法检测颤振存在以下两方面问题：1)传统的颤振检测指标的建立不是完全基于反映颤振的信号成分，因而会受与颤振无关的成分影响，同时建立的指标多为有量纲指标，对工况变化敏感；2)现有的非线性指标如排列熵、近似熵、李雅普诺指数等需要对信号进行相空间重构，计算耗时且鲁棒性较差，另外相空间重构时嵌入维数的选择对结果影响很大。因此需要利用一种能够反映系统本质模型的方法，利用对系统参数的辨识，从而达到颤振辨识的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法，以解决上述技术问题。为达到以上目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法，包括以下步骤：(1)采集信号通过安装在高速主轴端的振动加速度传感器采集铣削过程中的状态信息，获得的颤振加速度离散信号表示为X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，n表示信号长度；(2)对信号进行强迫振动频率滤波(3)对信号进行颤振敏感频带滤波(4)建立一阶时变AR(1)模型对稳定铣削过程中信号进行一阶时变AR模型建模：E(k+1)＝β(k)·E(k)+a(k)式中：E(k)为铣削信号主颤振窄频带的能量；β(k)为时变AR(1)模型的系数；a(k)为时变AR(1)模型的模型残差；(5)颤振状态的辨识通过带遗忘因子的递推最小二乘方法得到AR(1)模型的特征根R(k)的变化趋势；当特征根R(k)减小到R(k)≤1时，辨识到高速铣削处于颤振状态。进一步的，步骤(2)中，对采集到的原始离散信号序列x(n),n＝1,2,…,N进行Fourier变换： X ( k ) = 1 N Σ n = 1 N x ( n ) W N - n k , k = 1 , 2 , ... , N , ]]>其中表示虚数单位；计算转频及其谐波频率成份fsp，铣削频率及其谐波频率成份ftp处的频率值。 f s p = k Ω 60 , k = 1 , 2 , ... ]]> f t p = k z Ω 60 , k = 1 , 2 , ... ]]>式中：Ω——主轴转速，单位r/min；z——刀齿数，k——谐波阶数；将频谱序列X(k)中这些成份处的幅值置为0，得到再对进行逆FFT变换，得到处理后的信号y(n)： y ( n ) = Σ k = 1 N X ~ ( k ) W N n k , n = 1 , 2 , ... , N . ]]>进一步的，步骤(3)中，利用谐波小波对步骤(2)中所得的信号y(n)进行分解；在得到的一系列分解系数中，仅保留敏感颤振频带中的小波系数，将其他频段的谐波小波系数置为“0”；也就是仅对敏感颤振频带中的小波系数进行重构，得到颤振频带信号s(n)；重构后的信号只包含高速铣削信号在颤振敏感频带的成份，而其余成份都被剔本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集信号通过安装在高速主轴端的振动加速度传感器采集铣削过程中的状态信息，获得的颤振加速度信号表示为X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，n表示信号长度；(2)对信号进行强迫振动频率滤波(3)对信号进行颤振敏感频带滤波(4)建立一阶时变AR(1)模型E(k+1)＝β(k)·E(k)+a(k)式中：E(k)为铣削信号主颤振窄频带的能量；β(k)为时变AR(1)模型的系数；a(k)为时变AR(1)模型的模型残差；(5)颤振状态的辨识通过带遗忘因子的递推最小二乘方法得到AR(1)模型的特征根R(k)的变化趋势；当特征根R(k)减小到R(k)≤1时，辨识到高速铣削处于颤振状态。

【技术特征摘要】
1.一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集信号通过安装在高速主轴端的振动加速度传感器采集铣削过程中的状态信息，获得的颤振加速度信号表示为X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，n表示信号长度；(2)对信号进行强迫振动频率滤波(3)对信号进行颤振敏感频带滤波(4)建立一阶时变AR(1)模型E(k+1)＝β(k)·E(k)+a(k)式中：E(k)为铣削信号主颤振窄频带的能量；β(k)为时变AR(1)模型的系数；a(k)为时变AR(1)模型的模型残差；(5)颤振状态的辨识通过带遗忘因子的递推最小二乘方法得到AR(1)模型的特征根R(k)的变化趋势；当特征根R(k)减小到R(k)≤1时，辨识到高速铣削处于颤振状态。2.根据权利要求1所述的一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法，其特征在于，步骤(2)中，对采集到的原始信号序列x(n),n＝1,2,…,N进行Fourier变换： X ( k ) = 1 N Σ n = 1 N x ( n ) W N - n ...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹宏瑞，贺东，周凯，陈雪峰，訾艳阳，张兴武，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61