CN115246081A - 一种快速和可靠的铣削颤振检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及状态检测技术领域，公开了一种快速和可靠的铣削颤振检测方法，包括：确定主轴每转采集的数据量n，每个时间窗口的数据长度nm，m也可以被看作主轴转数，指定颤振阀值T，确定振动传感器的数量k以及其与转速传感器的安装位置；获取k组多点同步采样数据；利用Z‑score标准化方法对获取的k组多点同步采样数据标准化处理；扩展标准化处理后的k组多点同步采样数据；利用中心化处理方法对扩展后的k组多点同步采样数据进行中心化处；计算融合颤振信息后数据Z的标准差
判定颤振状态是否产生。与现有相比，本发明根据颤振的特点，融合多个传感器的颤振信息，能够可靠地检测颤振的出现，降低颤振的误诊率和漏诊率。
Description
技术领域
本发明属于状态检测技术领域，涉及一种机械加工状态检测技术，具体涉及一种应用于高速铣削或超高速铣削加工的快速和可靠铣削颤振检测技术。
背景技术
高速铣削加工具有加工精度高和生产效率高等优点，已广泛应用于汽车和航空航天等的多个制造加工领域。在高速铣削加工过程中，颤振经常出现。颤振的出现不但降低加工质量和加工效率，而且加速刀具磨损、产生大量噪声和浪费能源。颤振已成为阻碍提高铣削加工加工质量和加工效率的最大障碍，尤其对于薄壁工件的铣削加工。为了提高加工质量和加工效率，有必要对高速铣削加工过程中的颤振进行检测。
目前，研究人员和工程师已提出多种颤振检测技术。申请号为201410620569.8的发明专利公开了一种基于C0复杂度和相关系数的铣削颤振检测方法，其特点在于首先利用Comb滤波器滤除颤振信号中的周期性成分，然后采用C0复杂度和相关系数对颤振进行表征和检测。申请号为201910656987.5的发明专利公开了一种基于经验模式分解和时频多特征的颤振检测方法，该方法的特点在于首先利用经验模式分解方法把颤振信号分解为一组子信号，然后选择包含颤振信息较多的几个子信号进行分析，抽取多个颤振特征量，构建多维观测空间，接着利用流形学习算法降低多维观测空间的维数，进而融合多个颤振特征量的信息，最后利用支持向量机对颤振进行识别。这两种颤振检测方法具有相对较多的计算费用，可能无法满足于高速或者超高速铣削加工。为了快速检测出铣削加工过程中的颤振，Schmitz等(Schmitz TL,Medicus K,Dutterer B.Exploring once-per-revolution audiosignal variance as a chatter indicator.Mach Sci Technol2002；6:215–33.http://dx.doi.org/10.1081/MST-120005957.)提议采用单点同步采样信号的方差作为颤振指标来对颤振进行检测。单点同步采样是根据庞加莱图开发的一种数据采集策略，它是指在主轴每旋转一转时实现一次采样，进而获得一组单点同步采样数据。颤振是一种自激振动现象。在非线性系统中，可以将颤振看作分岔现象或者混沌现象。在不考虑噪声影响的情况下，对于颤振信号来说，单点同步采样数据为一定值(或者常数)，而对于颤振信号来说，单点同步采样数据则不再为一定值，具有波动现象。根据颤振的这一特点，单点同步采样能够识别出颤振。尽管该方法可以显著减少采集的数据量，并具有较小的计算费用，可是单点同步采样数据无法可靠地展示颤振信息。利用该方法可能无法检测出对应于周期-2分岔的颤振。
以上颤振检测方法均利用单个传感器获取的颤振信号。Peng等(Peng ZK,JacksonMR,Guo LZ,Parkin RM,Meng G.Effects of bearing clearance on the chatterstability of milling process.Nonlinear Anal Real World Appl2010；11:3577–89.)研究发现，单个传感器可能无法获取到颤振信息。这是因为颤振信息不一定同时存在于所有振动方向上。例如，颤振信息可能不同时存在于铣削加工方向和垂直与铣削加工方向。因此，采用单个传感器无法可靠地检测出颤振。目前，虽然已有不少基于多个传感器的颤振检测方法，但是这些方法的计算费用相对较大，不适用于高速或者超高速铣削加工的颤振检测。
发明内容
发明目的：针对背景技术中存在的问题，本发明公开了一种快速和可靠的铣削颤振检测方法，根据颤振的特点，融合多个传感器的颤振信息，能够可靠和快速地检测颤振的出现，降低颤振的误诊率和漏诊率。
技术方案：本发明公开了一种快速和可靠的铣削颤振检测方法，包括以下步骤：
步骤1：确定主轴每转采集的数据量n，每个时间窗口的数据长度nm，m也可以被看作主轴转数，指定颤振阀值T，确定振动传感器的类型和数量k以及它们与转速传感器的安装位置；以上振动传感器需安装在不同位置处，以便获取不同位置处的振动数据；
步骤2：根据以上k个振动传感器和转速传感器，获取k组多点同步采样数据。这些数据可表示为X1＝[x1(1),x1(2),x1(3),…,x1(n),…,x1(nm)],X2＝[x2(1),x2(2),x2(3),…,x2(n),…,x2(nm)],X3＝[x3(1),x3(2),x3(3),…,x3(n),…,x3(nm)],…,Xk＝[xk(1),xk(2),xk(3),…,xk(n),…,xk(nm)]；
步骤3：标准化处理获取的k组多点同步采样数据，利用Z-score标准化方法对获取的k组多点同步采样数据标准化处理；
步骤4：扩展标准化处理后的k组多点同步采样数据；
步骤5：利用中心化处理方法对扩展后的k组多点同步采样数据进行中心化处，融合k组多点同步采样数据；
步骤6：判定颤振状态是否产生，计算融合颤振信息后数据Z的标准差σ，对比计算所得标准差与预定阀值T，如果σ大于预定阀值T，则可以判定颤振已出现，否则，则认为颤振未出现。
进一步地，所述步骤1中，加工工件可为非薄壁工件和薄壁工件；针对非薄壁工件铣削加工，将k个振动传感器以及转速传感器安装在高速主轴上来获取数据；针对薄壁工件铣削加工，将k个振动传感器安装在薄壁工件或者高速主轴上，另外，把转速传感器安装在高速主轴上的来获取转速数据。
进一步地，所述振动传感器为加速度传感器、速度传感器或者位移传感器。
进一步地，所述步骤3中标准化处理后的第k组数据可表示为：
式中，
代表着第k组数据Xk的均值，
代表着第k组数据Xk的标准差。
进一步地，所述步骤4中扩展标准化处理后的k组多点同步采样数据的具体操作为：
根据每转内采集的数据量n，将标准化后的每组多点同步采样数据扩展为n维数据，针对第k组标准化后的数据，扩展后的数据可表示为：
为了方便表达，我们令
第k组扩展后的数据可表示为：
对于无颤振信号，拓展后多点同步采样数据中的每行数据都是常数，不存在波动现象，而对于颤振信号，拓展后多点同步采样数据中的每行数据将不再是常数，每行数据显示出波动现象。
进一步地，所述步骤5中利用中心化处理方法对扩展后的k组多点同步采样数据进行中心化处理的具体操作为：
对扩展后k组n维数据的每维数据进行中心化处理，中心化处理后的第k组同步采样数据为：
式中，
为扩展后第k组数据Yk的第n行数据平均值，将Yk′中的n维数据融合为一维数据为：
将k组融合后的数据再次融合为一组一维数据Z＝[Z1,Z2,Z3,…,Zk]。
有益效果：
1、本发明根据颤振的特点，融合了多个传感器的颤振信息，因此能够可靠地检测颤振的出现，降低颤振的误诊率和漏诊率。
2、本方法计算费用较低，检测时间延迟短，可以快速地诊断出颤振，因此，可应用于高速铣削加工和超高速铣削加工系统。
3、本方法计算费用较低，可以采用计算速度较慢的控制单元，从而降低控制单元成本。
4、本方法采用了多点同步采样技术，获取的同步数据不受转速影响，因此，可应用于变转速铣削加工系统。
附图说明
图1为本发明方法的颤振检测流程图；
图2为无颤振时薄壁工件在垂直于铣削加工方向上的位移数据和多点同步位移数据；
图3为无颤振时主轴在垂直于铣削加工方向上的位移数据和多点同步位移数据；
图4为无颤振时主轴在铣削加工方向上的位移数据和多点同步位移数据；
图5为有颤振时薄壁工件在垂直于铣削加工方向上的位移数据和多点同步位移数据；
图6为有颤振时主轴在垂直于铣削加工方向上的位移数据和多点同步位移数据；
图7为有颤振时主轴在铣削加工方向上的位移数据和多点同步位移数据；
图8为无颤振时薄壁工件在垂直于铣削加工方向上的标准化多点同步位移数据；
图9为无颤振时主轴在垂直于铣削加工方向上的标准化多点同步位移数据；
图10为无颤振时主轴在铣削加工方向上的标准化多点同步位移数据；
图11为有颤振时薄壁工件在垂直于铣削加工方向上的标准化多点同步位移数据；
图12为有颤振时主轴在垂直于铣削加工方向上的标准化多点同步位移数据；
图13为有颤振时主轴在铣削加工方向上的标准化多点同步位移数据；
图14为无颤振时薄壁工件在垂直于铣削加工方向上的中心化多点同步位移数据；
图15为无颤振时主轴在垂直于铣削加工方向上的中心化多点同步位移数据；
图16为无颤振时主轴在铣削加工方向上的中心化多点同步位移数据；
图17为有颤振时薄壁工件在垂直于铣削加工方向上的中心化多点同步位移数据；
图18为有颤振时主轴在垂直于铣削加工方向上的中心化多点同步位移数据；
图19为有颤振时主轴在铣削加工方向上的中心化多点同步位移数据；
图20为无颤振时融合了3组位移信息的中心化多点同步位移数据；
图21为有颤振时融合了3组位移信息的中心化多点同步位移数据。
具体实施方式
以下结合附图对本发明方法的实施过程进行说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明公开了一种快速和可靠的铣削颤振检测方法，包括以下步骤：
步骤1：确定主轴每转采集的数据量n，每个时间窗口的数据长度nm，m也可以被看作主轴转数，指定颤振阀值T，确定振动传感器的类型和数量k以及它们与转速传感器的安装位置，以上振动传感器需安装在不同位置处，以便获取不同位置处的振动数据。本实施例中，确定主轴每转采集的数据量n＝10，每个时间窗口的数据长度nm＝100，可以看出每个时间窗口共采集了主轴旋转10转的数据；指定颤振检测阀值T为0.40，确定振动传感器为3个位移传感器，以及其安装位置。
振动传感器的安装位置视加工工件而定。加工工件可为非薄壁工件和薄壁工件。针对非薄壁工件铣削加工，可以将3个位移传感器以及转速传感器安装在高速主轴上来获取数据。针对薄壁工件铣削加工，可以将3个位移传感器安装在薄壁工件或者高速主轴上，另外，把转速传感器安装在高速主轴上的来获取转速数据。本实施例的加工工件选为薄壁工件，因此，振动传感器可安装在薄壁工件上或者主轴上。本实施例将一个位移传感器安装在薄壁工件上，用于测量薄壁工件在垂直于加工方向上的位移，将两个位移传感器安装在主轴表面，分别用于测量主轴在加工方向和垂直于加工方向上的位移，以上位移传感器需安装在了不同位置处，从而能够获取不同位置处的振动数据。
步骤2：获取3组多点同步采样数据。
根据以上3个位移传感器和转速传感器，可以获取3组多点同步采样数据。这些数据可表示为X1＝[x1(1),x1(2),x1(3),…,x1(n),…,x1(nm)],X2＝[x2(1),x2(2),x2(3),…,x2(n),…,x2(nm)],X3＝[x3(1),x3(2),x3(3),…,x3(n),…,x3(nm)]。
本实施例中，安装在薄壁工件上的位移传感器用于测量薄壁工件在垂直于加工方向上的振动位移信号。安装在主轴上的两个位移传感器分别用于测量主轴在加工方向和垂直于加工方向上的振动位移信号。安装在主轴上的转速传感器用于采集主轴转速信息。联合3个位移传感器和转速传感器可获得3组多点同步采样数据。无颤振时的3组振动位移信号与多点同步采样数据分别如图2-4所示。有颤振时的3组振动位移信号与多点同步采样信号分别如图5-7所示。
步骤3：标准化处理获取的3组多点同步采样数据
利用Z-score标准化方法对获取的3组多点同步采样数据标准化处理。标准化处理后的第2组数据可表示为：
式中，
代表着第2组数据X2的均值，
代表着第2组数据X2的标准差。
本实施例中，无颤振时的3组标准化处理后的多点同步采样信号分别如图8-10所示。有颤振时的3组标准化处理后的多点同步采样信号分别如图11-13所示。通过标准化处理，3组多点同步采样数据被标准化到同一尺度上。这样可以方便后续的数据融合。
步骤4：扩展标准化处理后的3组多点同步采样数据。
根据每转内采集的数据量，将标准化后的每组多点同步采样数据扩展为10维数据。选用第2组数据作为例子进行说明。针对第2组标准化后的数据，扩展后的数据可表示为：
为了方便表达，我们令
第2组扩展后的数据可表示为：
扩展这些同步采样数据的目的是为了后续融合颤振信息。扩展标准化处理后的3组多点同步采样数据可以很好地显示颤振信息。相对于单点同步采样数据，多点同步采样数据具有更多的数据，包含更多颤振信息。融合拓展后多点同步采样数据包含的颤振信息能够更可靠地刻画颤振特征。
本实施例中，由于设置的每转内采集10个数据，因此，可以将3组多点同步采样数据分别扩展为3组10维数据。每一维数据含有10个数据点。
步骤5：融合3组多点同步采样数据包含的颤振信息。
利用中心化处理方法对扩展后的3组多点同步采样数据进行中心化处。需要指出的是，这里中心化处理并不是直接对整个数据进行中心化处理，而是对扩展后3组10维数据的每维数据进行中心化处理。中心化处理后的第2组同步采样数据为：
式中，
分别为扩展后第2组数据Y2的第1，2，3，…，10行数据平均值。将Y2′中的10维数据融合为一维数据为：
将3组融合后的数据再次融合为一组一维数据Z＝[Z1,Z2,Z3]。
本实施例中，利用中心化处理方法对扩展后的3组多点同步采样数据进行中心化处。需要指出的是这里中心化处理并不是直接对每组所有数据中心化处理，而是对扩展后10维数据的每维数据进行中心化处理。将每组的10维数据融合为一维数据。无颤振时的3组融合后的多点同步采样信号分别如图14-16所示。有颤振时的3组融合后的多点同步采样信号分别如图17-19所示。将融合后的三组数据进一步融合为一组数据。无颤振时融合了3组多点同步采样信号的数据如图20所示。有颤振时融合了3组多点同步采样信号的数据如图21所示。
步骤6：判定颤振状态是否产生
计算融合颤振信息后数据Z的标准差σ，对比计算所得标准差与预定阀值T，如果σ大于预定阀值T，则可以判定颤振已出现，否则，则认为颤振未出现。
可以得出无颤振时的标准差σ等于0.30，小于预定阀值T＝0.40，颤振检测程序返回第二步继续进行颤振检测。对于有颤振时的多点同步采样数据，计算得出标准差σ等于0.81，大于预定阀值T＝0.40，则可以判断颤振已出现。
可以看出，本发明方法的计算复杂度为O(nm)，这里nm是数据的长度，本发明方法计算复杂度较小，因此，该方法可以快速地检测颤振，可被应用于高速和超高速铣削加工。另外，本发明方法融合了多个传感器的多点同步采样数据，克服了单点同步采样和使用单个传感无法可靠地刻画颤振信息的缺点。本发明方法能够可靠地检测颤振。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种快速和可靠的铣削颤振检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：确定主轴每转采集的数据量n，每个时间窗口的数据长度nm，m也可以被看作主轴转数，指定颤振阀值T，确定振动传感器的类型和数量k以及其和转速传感器的安装位置，以上振动传感器需安装在不同位置处，以便获取不同位置处的振动数据；
步骤2：根据以上k个振动传感器和转速传感器，获取k组多点同步采样数据，这些数据可表示为X1＝[x1(1),x1(2),x1(3),…,x1(n),…,x1(nm)],X2＝[x2(1),x2(2),x2(3),…,x2(n),…,x2(nm)],X3＝[x3(1),x3(2),x3(3),…,x3(n),…,x3(nm)],…,Xk＝[xk(1),xk(2),xk(3),…,xk(n),…,xk(nm)]；
步骤3：标准化处理获取的k组多点同步采样数据，利用Z-score标准化方法对获取的k组多点同步采样数据标准化处理；
步骤4：扩展标准化处理后的k组多点同步采样数据；
步骤5：利用中心化处理方法对扩展后的k组多点同步采样数据进行中心化处，然后，融合k组多点同步采样数据包含的颤振信息；
步骤6：判定颤振状态是否产生，计算融合颤振信息后数据Z的标准差σ，对比计算所得标准差与预定阀值T，如果σ大于预定阀值T，则可以判定颤振已出现，否则，则认为颤振未出现。
2.根据权利要求1所述的快速和可靠的铣削颤振检测方法，其特征在于，所述步骤1中，加工工件可为薄壁工件和非薄壁工件；针对非薄壁工件铣削加工，将k个振动传感器以及转速传感器安装在高速主轴上来获取数据；针对薄壁工件铣削加工，将k个振动传感器安装在薄壁工件或者高速主轴上，另外，把转速传感器安装在高速主轴上的来获取转速数据。
3.根据权利要求2所述的快速和可靠的铣削颤振检测方法，其特征在于，所述振动传感器类型可为加速度传感器、速度传感器或者位移传感器。
4.根据权利要求1所述的快速和可靠的铣削颤振检测方法，其特征在于，所述步骤3中标准化处理后的第k组数据可表示为：
其中，
代表着第k组数据Xk的均值，
代表着第k组数据Xk的标准差。
5.根据权利要求1所述的快速和可靠的铣削颤振检测方法，其特征在于，所述步骤4中扩展标准化处理后的k组多点同步采样数据的具体操作为：
根据每转内采集的数据量n，将标准化后的每组多点同步采样数据扩展为n维数据，针对第k组标准化后的数据，扩展后的数据可表示为：
为了方便表达，我们令
第k组扩展后的数据可表示为：
对于无颤振信号，拓展后多点同步采样数据中的每行数据都是常数，不存在波动现象，而对于颤振信号，拓展后多点同步采样数据中的每行数据将不再是常数，每行数据显示出波动现象。
6.根据权利要求1所述的快速和可靠的铣削颤振检测方法，其特征在于，所述步骤5中利用中心化处理方法对扩展后的k组多点同步采样数据进行中心化处的具体操作为：
对扩展后k组n维数据的每维数据进行中心化处理，中心化处理后的第k组同步采样数据为：
式中，
为扩展后第k组数据Yk的第n行数据平均值，将Y′k中的n维数据融合为一维数据为：
将k组融合后的数据再次融合为一组一维数据Z＝[Z1,Z2,Z3,…,Zk]。
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