本发明专利技术公开了一种数控机床的刀柄检测方法，采集多个与数控机床的主轴相垂直的振动信号，基于无干扰振动信号获取主轴转频以及主轴转频的序列位置，基于无干扰振动信号生成重构信号，根据与重构信号对应的协方差矩阵的特征值确定数控机床的轴心轨迹的模型参数，根据模型参数生成数控机床的识别模型，并基于识别模型对数控机床进行检测。能够有效的去除噪声干扰以及筛除异常信息，从而实现了复杂服役工况下的刀柄检测。下的刀柄检测。下的刀柄检测。
【技术实现步骤摘要】
一种数控机床的刀柄检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及数控机床检测
，特别涉及一种数控机床的刀柄检测方法。本专利技术同时还涉及一种数控机床的刀柄检测装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]数控机床是一种装有程序控制系统的自动化机床。该控制系统能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，并将其译码，用代码化的数字表示，通过信息载体输入数控装置。经运算处理由数控装置发出各种控制信号，控制机床的动作，按图纸要求的形状和尺寸，自动地将零件加工出来。数控加工对刀具的刚度、精度、耐用度及动平衡性能等方面要求更为严格。刀具的选择要注重工件的结构与工艺性分析，结合数控机床的加工能力、工件材料及工序内容等因素综合考虑。
[0003]随着机械加工智能化水平的提高，数控机床自动更换刀柄(以下简称为自动换刀)的技术也日渐成熟。然而如图1、图2所示，分别为现有技术中数控机床的加工装置结构示意图以及状态示意图，其中,图2(a)为正常安装图,图2(b)为卡屑故障图,在自动换刀过程中，飞溅的切屑极有可能被卡在主轴与刀柄连接表面，即使卡屑极小，也会损坏刀柄或主轴，并导致刀具偏离位置，在主轴高速旋转过程中，刀柄卡屑会导致主轴
‑
刀柄偏摆严重。
[0004]为了解决数控机床在加工过程中发生的卡屑现象导致刀柄位置不正，进而造成刀柄旋转不平衡，严重影响加工精度的问题。现有技术中通常采用轴心轨迹作为监测旋转机械不平衡的有力工具，轴心轨迹反映了旋转轴的中心相对于基座的振动轨迹。理论上，无故障时轴心轨迹近似圆，出现故障时典型的轴心轨迹为外8字、香蕉型、花瓣状和内8字，可通过轴心轨迹的形状对刀柄与主轴的连接状态进行监测与诊断。
[0005]然而，专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，虽然可通过轴心轨迹的形状对刀柄与主轴的连接状态进行监测与诊断，但实际采集的振动信号包含了许多干扰，通常会受到诸如电机工频干扰、转子碰磨及其他随机噪声等各种因素的影响，导致直接合成的轴心轨迹形状难以辨别，进而无法实现对刀柄的精确检测。
技术实现思路
[0006]本专利技术实施例提供一种数控机床的刀柄检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以对不同服役工况下蕴含在多干扰模式中的轴心轨迹特征信息进行充分发掘，提高数控机床的刀柄检测精度。
[0007]第一方面，提供一种数控机床的刀柄检测方法，应用于数控机床检测系统中，包括：
[0008]采集多个与数控机床的主轴相垂直的振动信号，以及将所述振动信号都通过去均值处理为无干扰振动信号；
[0009]基于所述无干扰振动信号获取主轴转频以及所述主轴转频的序列位置，所述主轴转频根据所述无干扰振动信号对应的频率信号的峰值指标生成；
[0010]基于所述无干扰振动信号生成重构信号，所述重构信号基于所述无干扰振动信号在不同方向的重构矩阵生成，所述重构矩阵基于所述无干扰振动信号在进行奇异值分解后生成的矩阵参数得到；
[0011]根据与所述重构信号对应的协方差矩阵的特征值，确定所述数控机床的轴心轨迹的模型参数；
[0012]根据所述模型参数生成所述数控机床的识别模型，并基于所述识别模型对所述数控机床进行检测。
[0013]在一些实施例中，基于所述无干扰振动信号获取主轴转频以及所述主轴转频的序列位置，具体为：
[0014]将所述无干扰振动信号一一转换为频率信号；
[0015]根据所述频率信号确定所述无干扰振动信号分别在不同方向的峰值指标，并根据所述峰值指标选择无干扰振动信号作为待处理振动信号；
[0016]获取所述待处理振动信号在谐波乘积谱后得到的指定阶谐波的乘积值；
[0017]将所述乘积值对应的频率作为所述主轴转频，以及基于所述主轴转频确定所述序列位置。
[0018]在一些实施例中，根据所述频率信号确定所述无干扰振动信号分别在不同方向的峰值指标，并根据所述峰值指标选择无干扰振动信号作为待处理振动信号，具体为：
[0019]分别基于所述频率信号的最大值、最小值以及求均方根值确定各所述不同方向对应的峰值指标；
[0020]将各所述不同方向对应的峰值指标进行平均处理；
[0021]从所述平均处理后的峰值指标中选择较大值对应的无干扰振动信号作为待处理振动信号。
[0022]在一些实施例中，基于所述无干扰振动信号生成重构信号，具体为：
[0023]根据所述无干扰振动信号以及所述无干扰振动信号的长度构建第一矩阵；
[0024]通过奇异值分解对所述第一矩阵进行处理以获取所述矩阵参数；
[0025]根据所述序列位置以及所述无干扰振动信号的长度判断所述数控机床的转频信息是否可被分离重构；
[0026]若是，根据所述矩阵参数生成重构矩阵，并基于所述重构矩阵的元素生成各所述不同方向重构信号；
[0027]若否，重新采集多个与数控机床的主轴相垂直的振动信号。
[0028]在一些实施例中，根据与所述重构信号对应的协方差矩阵的特征值，确定所述数控机床的轴心轨迹的模型参数，具体为：
[0029]将各所述不同方向重构信号合并为第二矩阵，并根据所述第二矩阵生成所述协方差矩阵；
[0030]对所述协方差矩阵进行特征值分解获取第一特征值和第二特征值；
[0031]根据所述第一特征值、所述第二特征值与所述轴心轨迹的椭圆的长短轴的对应关系确定所述椭圆的偏心率，将所述偏心率作为所述模型参数。
[0032]第二方面，一种数控机床的刀柄检测装置，其装置包括：
[0033]采集模块，采集多个与数控机床的主轴相垂直的振动信号，以及将所述振动信号
都通过去均值处理为无干扰振动信号；
[0034]获取模块，基于所述无干扰振动信号获取主轴转频以及所述主轴转频的序列位置，所述主轴转频根据所述无干扰振动信号对应的频率信号的峰值指标生成；
[0035]生成模块，基于所述无干扰振动信号生成重构信号，所述重构信号基于所述无干扰振动信号在不同方向的重构矩阵生成，所述重构矩阵基于所述无干扰振动信号在进行奇异值分解后生成的矩阵参数得到；
[0036]确定模块，根据与所述重构信号对应的协方差矩阵的特征值，确定所述数控机床的轴心轨迹的模型参数；
[0037]检索模块，根据所述模型参数生成所述数控机床的识别模型，并基于所述识别模型对所述数控机床进行检测。
[0038]在一些实施例中,所述获取模块具体用于：
[0039]将所述无干扰振动信号一一转换为频率信号；
[0040]根据所述频率信号确定所述无干扰振动信号分别在不同方向的峰值指标，并根据所述峰值指标选择无干扰振动信号作为待处理振动信号；
[0041]获取所述待处理振动信号在谐波乘积谱后得到的指定阶谐波的乘积值；
[0042]将所述乘积值对应的频率作为所述主轴转频，以及基于所述主轴转频确定所述序列位置。
[0043]在一些实施例中,所述生本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数控机床的刀柄检测方法，其特征在于，采集多个与数控机床的主轴相垂直的振动信号，以及将所述振动信号都通过去均值处理为无干扰振动信号；基于所述无干扰振动信号获取主轴转频以及所述主轴转频的序列位置，所述主轴转频根据所述无干扰振动信号对应的频率信号的峰值指标生成；基于所述无干扰振动信号生成重构信号，所述重构信号基于所述无干扰振动信号在不同方向的重构矩阵生成，所述重构矩阵基于所述无干扰振动信号在进行奇异值分解后生成的矩阵参数得到；根据与所述重构信号对应的协方差矩阵的特征值，确定所述数控机床的轴心轨迹的模型参数；根据所述模型参数生成所述数控机床的识别模型，并基于所述识别模型对所述数控机床进行检测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述无干扰振动信号获取主轴转频以及所述主轴转频的序列位置，具体为：将所述无干扰振动信号一一转换为频率信号；根据所述频率信号确定所述无干扰振动信号分别在不同方向的峰值指标，并根据所述峰值指标选择无干扰振动信号作为待处理振动信号；获取所述待处理振动信号在谐波乘积谱后得到的指定阶谐波的乘积值；将所述乘积值对应的频率作为所述主轴转频，以及基于所述主轴转频确定所述序列位置。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述频率信号确定所述无干扰振动信号分别在不同方向的峰值指标，并根据所述峰值指标选择无干扰振动信号作为待处理振动信号，具体为：分别基于所述频率信号的最大值、最小值以及求均方根值确定各所述不同方向对应的峰值指标；将各所述不同方向对应的峰值指标进行平均处理；从所述平均处理后的峰值指标中选择较大值对应的无干扰振动信号作为待处理振动信号。4.如权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，基于所述无干扰振动信号生成重构信号，具体为：根据所述无干扰振动信号以及所述无干扰振动信号的长度构建第一矩阵；通过奇异值分解对所述第一矩阵进行处理以获取所述矩阵参数；根据所述序列位置以及所述无干扰振动信号的长度判断所述数控机床的转频信息是否可被分离重构；若是，根据所述矩阵参数生成重构矩阵，并基于所述重构矩阵的元素生成各所述不同方向重构信号；若否，重新采集多个与数控机床的主轴相垂直的振动信号。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据与所述重构信号对应的协方差矩阵的特征值，确定所述数控机床的轴心轨迹的模型参数，具体为：
将各所述不同方向重构信号合并...
【专利技术属性】
技术研发人员：江金根，陈阳，
申请(专利权)人：友机技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。