一种基于小波包和希尔伯特变换的机床颤振在线监测方法技术

本发明专利技术公开一种基于小波包和希尔伯特变换的机床颤振在线监测方法，将原始信号中刀具一个周期里的加工信号进行小波分解与重构，将信号分解到不同的频带尺度上；然后对不同频带尺度信号进行希尔伯特变换，提取低频包络信号。通过对低频包络信号进行频谱分析，若同时在多个频带尺度的包络频谱中均在小于转频的某一频率处形成谱峰则该频率即为颤振频率，同时意味着系统发生颤振。本发明专利技术通过小波包分解和希尔伯特变换并辨识谱峰能够很好地实现切削颤振的在线监测，对实现固定参数切削下的机床颤振监测具有重要意义。

An online chatter monitoring method for machine tools based on wavelet packet and Hilbert transform

The invention discloses a machine tool chatter online monitoring method based on Hilbert transform and wavelet packet, the signal processing tool in the original signal in one cycle of wavelet decomposition and reconstruction, decompose the signal into different frequency bands on the scale; then Hilbert transform to extract different frequency scale signals, low-frequency envelope signal. By analyzing the frequency spectrum of the envelope signal, if at the same time scale envelope spectrum of multiple bands were in a frequency less than the frequency spectrum of the frequency of the formation is the flutter frequency also means system vibration. The method can realize on-line monitoring of cutting chatter by wavelet packet decomposition and Hilbert transform, and identification of spectral peaks, which is of great significance to the chatter monitoring of machine tools under the condition of fixed parameter cutting.

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波包和希尔伯特变换的机床颤振在线监测方法
本专利技术涉及机加工在线检测
，特别是涉及一种机床颤振状态监测与辨识

技术介绍
高速加工已经成为机加工中显著提高生产效率和降低生产成本的关键技术。随着机床主轴转速的大幅度提高，随之面临的是高速加工的稳定性及其对表面质量的影响。切削颤振是切削过程中工件和刀具之间自发产生的振荡，会严重影响机床加工性能，是现代精密加工中必须解决的重要问题之一。目前研究中主要方向为对颤振加工进行稳定性预测，从中选取无颤振参数进行优化加工。但是在实际加工过程中由于机床系统的复杂性，因此即使选择合理的加工参数，系统仍然会发生颤振，影响工件的加工精度和使用性能。因此在准确界定加工状态的基础上，需要建立合适的监测算法以准确及时的对颤振状态进行监测。国内外针对颤振监测的研究大多局限于通过模式识别的方法来监测颤振的发生，但是在线监测算法在加工信号的选取方面不能针对长时间加工路径的数据，因为这样就不能实现实时颤振的监测并采取相应的控制策略来改善加工状况，因此提供基于实时小样本数据的颤振监测策略实现加工颤振早期辨识是解决此类问题性质有效的方法。
技术实现思路
本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波包和希尔伯特变换的机床颤振在线监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、获得在线监测时间内，刀具加工的原始信号数据，原始信号主要包括通过测力仪测量刀具径向方向的切削力信号；步骤二、取刀具一个周期里的加工信号进行小波包变换，将信号分解在不同的尺度上；步骤三、分别对不同的尺度信号进行希尔伯特变换，提取低频包络信号；步骤四、对低频包络信号进行傅里叶变换绘制频谱图；步骤五、通过判断变换后信号频谱中是否在小于转频频域范围内的某一频率处出现谱峰，步骤六、如果在小于转频频域范围内的某一频率处出现谱峰，则判断该切削信号下发生颤振，且该频率即该切削信号下的颤振基频；步骤七、如果在小于转频频域...

【技术特征摘要】
1.一种基于小波包和希尔伯特变换的机床颤振在线监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、获得在线监测时间内，刀具加工的原始信号数据，原始信号主要包括通过测力仪测量刀具径向方向的切削力信号；步骤二、取刀具一个周期里的加工信号进行小波包变换，将信号分解在不同的尺度上；步骤三、分别对不同的尺度信号进行希尔伯特变换，提取低频包络信号；步骤四、对低频包络信号进行傅里叶变换绘制频谱图；步骤五、通过判断变换后信号频谱中是否在小于转频频域范围内的某一频率处出现谱峰，步骤六、如果在小于转频频域范围内的某一频率处出现谱峰，则判断该切削信号下发生颤振，且该频率即该切削信号下的颤振基频；步骤七、如果在小于转频频域范围内的某一频率处出现谱峰，则判断未发生颤振。2.如权利要求1所述的一种基于小波包变换和包络解调的机床颤振在线监测方法，其特征在于，所述步骤二中，对原始样本集中的信号选取db小波基进行小波包分解的步骤，具体包括以下处理：小波包分解算法公式表示为：重构算法为：式中，为第j层的第p个小波包，h(k...

【专利技术属性】
技术研发人员：王国锋，杨凯，杨星焕，张全彪，董毅，桑玲玲，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12