基于振源識(shí)別的高速微銑削機(jī)床狀態(tài)研究

孫 岳， 于占江， 許金凱， 于化東

(長(zhǎng)春理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，長(zhǎng)春 130022)

基于振源識(shí)別的高速微銑削機(jī)床狀態(tài)研究

孫 岳， 于占江， 許金凱， 于化東

(長(zhǎng)春理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，長(zhǎng)春 130022)

對(duì)介觀尺度下三向正交的高速微銑削力混合信號(hào)提出一種有效的分離算法，從而獲得高速微銑削力的真實(shí)信號(hào)及機(jī)床振動(dòng)信號(hào)并基于此對(duì)機(jī)床狀態(tài)進(jìn)行分析。算法首先以信息量為處理標(biāo)準(zhǔn)將觀測(cè)信號(hào)初步分離，再將分離得到的各分量信號(hào)作為行向量構(gòu)造矩陣,最后對(duì)該矩陣進(jìn)行以高斯性最大為度量的分離，逐一得到各激勵(lì)源信號(hào)，并對(duì)其快速傅里葉變換得到頻譜，結(jié)合機(jī)床結(jié)構(gòu)及介觀尺度下高速微銑削加工特點(diǎn)，識(shí)別微銑削力信號(hào)及機(jī)床狀態(tài)信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明：該方法可成功對(duì)介觀尺度下高速微銑削加工中主要激勵(lì)源和機(jī)床狀態(tài)進(jìn)行有效識(shí)別。

高速微銑削；介觀尺度；矩陣構(gòu)造；信號(hào)分離；機(jī)床狀態(tài)

在機(jī)械加工領(lǐng)域，介觀尺度定義為介于宏觀和微觀尺度之間，幾何特征尺寸在0.01 mm-1 mm之間的零件。高速微銑削作為高精度三維精密微小零件加工的一種主要方式受到越來(lái)越多的關(guān)注。而高速銑削力信號(hào)包含了豐富的微銑削加工狀態(tài)信息和機(jī)床狀態(tài)信息，因此對(duì)微銑削力混合信號(hào)的分析成為研究高速微銑削加工的重要途徑。由于高速加工中銑削力較小，反映在信號(hào)中即為能量較弱的力信號(hào)，極易受機(jī)床部件所產(chǎn)生的機(jī)械噪聲、環(huán)境噪聲等影響。通過(guò)切削力測(cè)力計(jì)采集到的觀測(cè)信號(hào)均為小信噪比的銑削力混合信號(hào)，仍然按照對(duì)常規(guī)銑削所得的大信噪比混合信號(hào)的分析方法進(jìn)行分析顯然是不適合的，因此對(duì)高速微銑削力混合信號(hào)進(jìn)行分離是非常必要的[1-2]。

目前，盲源分離理論在信號(hào)處理中的應(yīng)用已經(jīng)受到極大關(guān)注。在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷、爆破信號(hào)分離、刀具磨損檢測(cè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[3-6]，但將其應(yīng)用在高速加工領(lǐng)域還鮮有人進(jìn)行研究。Zhu，Hong等[7-8]利用盲源分離中的獨(dú)立分量分析理論實(shí)現(xiàn)微銑削力混合信號(hào)去噪，為ICA應(yīng)用于微銑削力混合信號(hào)分離的后續(xù)研究奠定了一定的基礎(chǔ)。胥永剛等將盲源分離理論引入到機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的分離中，為機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)信息分析和故障診斷提供了新方法。趙學(xué)智等[9]先對(duì)機(jī)床主軸箱故障診斷、軸承振動(dòng)信號(hào)調(diào)幅特征提取和銑削力信號(hào)處理與銑床狀態(tài)信息分離進(jìn)行了研究，在銑削力信號(hào)處理和機(jī)床狀態(tài)信息分離方面雖然效果明顯好于小波變換方法，但是由于采用的是單一銑削力信號(hào)進(jìn)行分離并且未提及銑削過(guò)程中常見(jiàn)的高斯性噪聲信號(hào)，所以激勵(lì)源的識(shí)別率有待進(jìn)一步提高。

實(shí)驗(yàn)利用本文提出的算法對(duì)測(cè)力計(jì)采集到的三向正交的微銑削力混合信號(hào)進(jìn)行分離，并基于此對(duì)機(jī)床狀態(tài)進(jìn)行研究，證明該方法具有激勵(lì)源識(shí)別率高和可同時(shí)分離非高斯信號(hào)與高斯性信號(hào)的優(yōu)點(diǎn)。

1 實(shí)驗(yàn)條件

實(shí)驗(yàn)裝置如圖1所示，選用SECO905002-MEGA-T雙刃立銑刀，銑刀直徑0.2 mm、鈍圓半徑約為2.63 μm。以安裝于Z向滑臺(tái)上的300 W的高速電主軸驅(qū)動(dòng)刀具旋轉(zhuǎn)，由水平方向上的X、Y向滑臺(tái)帶動(dòng)工件水平移動(dòng)，X、Y、Z向滑臺(tái)均為最小進(jìn)給量2.5 μm，滑臺(tái)滾珠絲杠齒距4 mm的精密滑臺(tái)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)安裝于工件和滑臺(tái)之間的Kistler9256CQ01測(cè)力計(jì)對(duì)高速微銑削力進(jìn)行測(cè)量，采樣頻率為3 333 Hz，在X，Y，Z三向各采集了1 667個(gè)數(shù)據(jù),并以其為對(duì)象運(yùn)行算法。主軸轉(zhuǎn)速40 000 r/min，進(jìn)給速度30 mm/min，單齒進(jìn)給量為0.375 μm/z，銑削深度為5 μm。實(shí)驗(yàn)流程如圖2所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)裝置Fig.1 Experimental equipment

圖2 微銑削力混合信號(hào)分離流程圖Fig.2 Flowchart of micro-milling force mixed-signal separation

2 算法模型

根據(jù)中心極限定理，源信號(hào)的非高斯性必大于觀測(cè)信號(hào)非高斯性，可通過(guò)對(duì)三維觀測(cè)信號(hào)高斯性的考察來(lái)判斷激勵(lì)源的高斯性。為防止由于觀測(cè)信號(hào)中存在多個(gè)高斯信號(hào)混疊現(xiàn)象引起分析偏差，首先利用式(1)峭度對(duì)不同工況下的一維觀測(cè)信號(hào)X=[x(1),x(2),…,x(N)]的高斯性進(jìn)行度量。

kurt(x)=k4=E{x4}-3{E{x2}}2

(1)

當(dāng)隨機(jī)變量為高斯分布時(shí)，其峭度值kurt(x)=0，為超高斯分布時(shí)，其峭度值kurt(x)>0，為亞高斯分布時(shí)，峭度值kurt(x)<0。

明確激勵(lì)源高斯性后，利用觀測(cè)信號(hào)序列X=[x(1),x(2),…,x(N)]構(gòu)造算法分解對(duì)象矩陣A：試取的一系列行數(shù)m構(gòu)造矩陣A，對(duì)X進(jìn)行截取，每次n個(gè)點(diǎn)連續(xù)截取m段，并計(jì)算矩陣各奇異值σ，再根據(jù)式(2)計(jì)算各奇異值所對(duì)應(yīng)的信息量，并觀察信息量變化趨勢(shì)，若無(wú)論在試取過(guò)程中m取何值，從某信息量ηi開(kāi)始后續(xù)各信息量值均無(wú)明顯變化且趨向于0，則確定矩陣A的行數(shù)m=i，列數(shù)n可由m根據(jù)式(3)求得，其中，m≥2,n≥2。構(gòu)造m×n矩陣A如下：

(2)

n=int(N/m)

(3)

對(duì)于已構(gòu)造的矩陣A必定存在正交矩陣U=[u1u2…um]∈Rm×m和正交矩陣V=[v1v2…vn]∈Rn×n，使得

A=USVT

(4)

其中:S=[diag(σ1,σ2,…,σp),O]或者其轉(zhuǎn)置，這取決于mn，S∈Rm×n，O為零矩陣p=min(m,n)，且矩陣A的奇異值有如下關(guān)系：σ1≥σ2≥…≥σp≥0。

將式(4)寫作列矢量ui和vi形式：

(5)

但是，高速微銑削力混合信號(hào)具有信噪比低、激勵(lì)源多、耦合現(xiàn)象顯著和可能混有高斯性信號(hào)等特點(diǎn)，高斯變量的熵最大。針對(duì)這些特點(diǎn)將s1,s2,s3，…，si(i=1,2,…,p)做進(jìn)一步分離，使變換后的各信號(hào)間盡可能統(tǒng)計(jì)獨(dú)立。

將S=[s1,s2,s3,…,sp]視為第二步分離過(guò)程中的觀測(cè)向量，在第二步分離之前對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理過(guò)程如下：

①s′=s-E(s)

②s←s′

④z=Qs

⑤s←z

預(yù)處理后即進(jìn)入第二步分離過(guò)程，第二步分離基本模型可表示為

s=Bd

(6)

其中:d=[d1,d2,d3,…,dq]T是q個(gè)獨(dú)立信號(hào)源，S=[s1,s2,s3,…,sp]是p個(gè)混合信號(hào)，B為p×q維混合矩陣。該步算法期望得到如式(7)所示的分離矩陣W，

Ws=WBd

(7)

由式(7)可知，當(dāng)W=B-1時(shí)可得到理想分離結(jié)果。具體步驟如下：

(1) 根據(jù)前面信息量分析結(jié)果，估計(jì)獨(dú)立分量的個(gè)數(shù)q，令i←1;

(2) 隨機(jī)選擇初始化向量wi，保證‖wi‖=1;

(3) 迭代求wi：

(5) 歸一化處理wi：wi←wi/‖wi‖;

(6) 如果至此wi未收斂，則返回(3)。直至收斂結(jié)束。

(7) 置i←i+1，如果i≤q，返回步驟(1)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由于高速銑削信號(hào)周期極短，點(diǎn)數(shù)較多時(shí)不利觀察時(shí)域信號(hào)，因此在對(duì)完整的1 667個(gè)點(diǎn)長(zhǎng)度的信號(hào)分離之前，先截取500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)混合信號(hào)時(shí)域進(jìn)行觀察，并對(duì)其進(jìn)行傅里葉變換，其時(shí)域和頻域如圖3所示。

圖3 測(cè)力計(jì)輸出的觀測(cè)信號(hào)Fig.3 The dynamometer output of observed signals

3.1 源信號(hào)高斯性與獨(dú)立性判別

將如表1所示不同工況下的混合信號(hào)進(jìn)行初步處理并代入式(1)，求得峭度如圖4所示均大于0，說(shuō)明各分量信號(hào)均具有非高斯性。而根據(jù)中心極限定理，源信號(hào)的非高斯性必大于觀測(cè)信號(hào)的非高斯性，因此在此高速銑削加工中的源信號(hào)必為超高斯性信號(hào)。

表1 工況詳情

實(shí)驗(yàn)中，與主軸回轉(zhuǎn)及滑臺(tái)進(jìn)給有關(guān)的激勵(lì)源都具有各自的空間分布，并且有不同的傳播路徑和時(shí)間周期甚至特定的頻率范圍，因此可以近似認(rèn)為各激勵(lì)源之間是相互獨(dú)立的。

3.2 矩陣A結(jié)構(gòu)的確定

圖4 五種不同工況下三向信號(hào)的峭度值Fig.4 Kurtosis of three dimensional signals under the five working conditions

算法中首先要確定X、Y、Z三向上的矩陣A(即Ax、Ay、Az)的行數(shù)，在X向分別取行數(shù)m=1,2,3,…,10。利用觀測(cè)信號(hào)X=[x(1),x(2),…,x(N)]構(gòu)造矩陣并對(duì)其進(jìn)行奇異值分解，得到10個(gè)奇異值。再根據(jù)式(2)和式(3)可算得10個(gè)信息量S1，S2，…，S10，如圖5所示，X向信號(hào)信息量在S5之后已無(wú)明顯變化并基本趨于零，可見(jiàn)當(dāng)m增大后，雖然可得到的分量信號(hào)個(gè)數(shù)增加，但信息量較大的分量信號(hào)始終只有5個(gè)。因此多余的分量信號(hào)沒(méi)有考察價(jià)值。取行數(shù)m=5，X向信號(hào)的矩陣Ax結(jié)構(gòu)為5×333矩陣。即將X向信號(hào)分為5個(gè)分量信號(hào)。

同理可確定，Y向信號(hào)的矩陣Ay結(jié)構(gòu)為4×416矩陣。即將Y向信號(hào)分為4個(gè)分量。Z向信號(hào)的矩陣Az結(jié)構(gòu)為8×208矩陣。即將Z向信號(hào)分為8個(gè)分量。

圖5 三向信號(hào)信息量趨勢(shì)圖Fig.5 Information trend of 3-direction signals

為了在信號(hào)來(lái)源復(fù)雜的加工過(guò)程中保持對(duì)激勵(lì)源的高識(shí)別率，采用控制變量法將實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為兩階段：第一階段采集相同工況下只開(kāi)啟電主軸和同時(shí)開(kāi)啟電主軸與滑臺(tái)進(jìn)給時(shí)的信號(hào)。第二階段采集加工中的銑削力混合信號(hào)。圖6為同工況下只開(kāi)啟機(jī)床主軸采集到的信號(hào)的頻譜。圖7為同工況下同時(shí)開(kāi)啟機(jī)床主軸和滑臺(tái)采集到的信號(hào)的頻譜。圖8為經(jīng)本文算法分離后得到的各分量信號(hào)的頻譜。

圖6 機(jī)床主軸開(kāi)啟時(shí)x、y、z三向信號(hào)的頻域圖Fig.6 Frequency domain of x, y, z signals when spindle is working

圖7 主軸和滑臺(tái)開(kāi)啟時(shí)x、y、z三向信號(hào)的頻域圖Fig.7 Frequency domain of x, y, z signals when spindle and slipway are working

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

綜合考察圖6、圖7可見(jiàn)，第一階段以只開(kāi)啟主軸和同時(shí)開(kāi)啟主軸和滑臺(tái)時(shí)采集的觀測(cè)信號(hào)為研究對(duì)象。只開(kāi)啟主軸時(shí)，X向主能量峰在667 Hz附近出現(xiàn)，而實(shí)驗(yàn)中主軸轉(zhuǎn)速為40 000 r/min，其轉(zhuǎn)動(dòng)頻率為40 000÷60=667 Hz恰好與X向能量峰所在位置吻合，由于微銑削加工中均采用精密主軸，其空轉(zhuǎn)過(guò)程中振動(dòng)課忽略不計(jì)，但此處采集到的信號(hào)能量值卻較高。參考以往對(duì)傳統(tǒng)銑削加工中主軸對(duì)中性不良的[10]判斷，推測(cè)該銑床存在主軸對(duì)中不良情況，對(duì)本實(shí)驗(yàn)機(jī)床校驗(yàn)表明該樣機(jī)確實(shí)存在此現(xiàn)象。對(duì)照?qǐng)D6、圖7，同時(shí)開(kāi)啟主軸和滑臺(tái)后在Y、Z向均捕捉到主能量在158 Hz處的信號(hào)，在未開(kāi)啟滑臺(tái)的情況下，如圖6所示，未捕捉到此頻率信號(hào)，由于滑臺(tái)中除運(yùn)動(dòng)部位螺旋副外均已緊固，因此結(jié)合實(shí)驗(yàn)及設(shè)備信息判斷該頻率處信號(hào)來(lái)自X向滑臺(tái)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中滾珠絲杠背隙引起的微小振動(dòng)。圖6、圖7中，在529 Hz處均有能量峰出現(xiàn)，由于工件由四個(gè)角上的螺栓固定于傳感器之上，工件底面與傳感器存在微小間隙，主軸以40 000 r/min在封閉環(huán)境下高速旋轉(zhuǎn)，極易引起工件和傳感器間出現(xiàn)微小振動(dòng)，由此判斷此頻率處的信號(hào)由工件和傳感器間的振動(dòng)引起的，此類噪聲在高速加工中屬于常見(jiàn)類型，K. ZHU等在加工過(guò)程中同樣發(fā)現(xiàn)此類狀況。

第一階段分析表明，機(jī)床在實(shí)驗(yàn)工況下由于工件與傳感器之間存在間隙、滑臺(tái)滾珠絲杠存在背隙和主軸軸承對(duì)中誤差三方面原因，產(chǎn)生了主能量在158 Hz、529 Hz和667 Hz的三個(gè)信號(hào)。

第二階段分析,以實(shí)際加工中采集的X、Y、Z三向銑削力混合信號(hào)為研究對(duì)象。在0～200 Hz的較低頻段內(nèi)，由圖8(b)可見(jiàn)，Y向在50 Hz處出現(xiàn)能量峰，考慮其能量和頻率較之Y向采集到的其他分量信號(hào)均較低且屬于公頻頻段，因此判斷其為加工過(guò)程中的低頻擾動(dòng)成份屬環(huán)境噪聲范疇。由于沿X向槽銑時(shí)工件存在X、Y向的振動(dòng)且X、Y向兩滑臺(tái)的裝配結(jié)構(gòu)導(dǎo)致X和Y方向在195 Hz附近均出現(xiàn)較強(qiáng)能量峰。沿X方向切削時(shí)Y滑臺(tái)整體隨動(dòng)兩方面原因，導(dǎo)致X和Y方向在195 Hz附近均出現(xiàn)較強(qiáng)能量峰。因此判斷195 Hz是Y向滑臺(tái)與X滑臺(tái)裝配間隙與加工過(guò)程中的振動(dòng)現(xiàn)象共同引起的振動(dòng)信號(hào)的主頻率。

圖8 算法分離結(jié)果頻譜Fig.8 Spectrum result of ICA separation

在200～600 Hz頻段內(nèi)，圖8(a)中,X3處在430～510 Hz 頻段內(nèi)有少量能量分布，判斷為其他分量信號(hào)殘余。X5分量能量集中在430～510 Hz附近，主能量峰出現(xiàn)在465 Hz處。在圖8(b)中所有分量在400～500 Hz處均出現(xiàn)能量分布，Y4在320～480 Hz的頻率范圍有能量分布，而Y2、Y3分量在393 Hz處出現(xiàn)主能量峰，由此可斷定Y方向上有頻率在393 Hz附近的振動(dòng)信號(hào)，由X、Y兩方向X3、X5、Y3、Y4綜合分析，判斷在X、Y兩個(gè)方向上捕捉到的465 Hz與392 Hz處的兩個(gè)能量信號(hào)應(yīng)來(lái)源于同一激勵(lì)源，由于加工過(guò)程中X向滑臺(tái)處于直線運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，絲杠副向前頂緊程度較高不易出現(xiàn)振動(dòng)，而Y向滑臺(tái)始終處于鎖緊狀態(tài)，絲杠副內(nèi)存在間隙。因此，Y向滑臺(tái)受背隙的影響大于X向滑臺(tái)，根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)分析可判斷此頻率為Y向滑臺(tái)絲杠背隙所加工中引起的振動(dòng)。

在600～1 000 Hz頻段內(nèi)，X1、X2、X3、Z1、Z6、Z8六個(gè)分量在667 Hz處均出現(xiàn)了能量峰，結(jié)合第一階段分析再次驗(yàn)證了以667 Hz為主能量的信號(hào)為軸承對(duì)中性誤差引起的振動(dòng)信號(hào)。由圖8(c)易見(jiàn)，分量Z2、Z3、Z7在860 Hz處均出現(xiàn)明顯能量峰，且只有Z向捕捉到此處能量信號(hào)，由于主軸固定于Z向滑臺(tái)上，由滾珠絲杠和步進(jìn)電機(jī)控制進(jìn)給和位置鎖緊，因此判斷為銑削過(guò)程中Z向滑臺(tái)絲杠背隙引起的振動(dòng)信號(hào)。

1 000～1 200 Hz頻段內(nèi)，只有Y、Z兩個(gè)方向捕捉到信號(hào)，在Y4和圖8(c)中的Z向各分量中此頻段內(nèi)均有能量峰出現(xiàn)，Z向個(gè)分量信號(hào)中此頻段內(nèi)的能量較強(qiáng)，在Z4中能量峰值較為突出。從圖8(b)和圖8(c)中的分布情況可判斷此信號(hào)對(duì)應(yīng)的激勵(lì)源在Z方向上作用效果明顯，由于實(shí)驗(yàn)中加工表面經(jīng)過(guò)初加工，表面形貌特征存在一定分布規(guī)律，而Z向只有5 μm的銑削深度使得工件表面形貌對(duì)Z向作用力的影響較為明顯，因此判斷此頻段內(nèi)與銑削力信號(hào)頻率接近的高頻信號(hào)的出現(xiàn)是由于微銑削過(guò)程中切削深度受到工件表面形貌影響所引起的。

在1 200～1 600 Hz頻段內(nèi)，同樣只有Y、Z兩個(gè)方向上捕捉到信號(hào)。如圖8(b)中分量信號(hào)Y4與圖8(c)中分量信號(hào)Z2、Z5在1 334 Hz附近均出現(xiàn)能量峰，在Z3、Z4、Z7、Z8中也均有能量分布。由于主軸轉(zhuǎn)動(dòng)頻率約為667 Hz，且使用雙刃銑刀加工，因此銑削力頻率應(yīng)為1 334 Hz,恰好與此頻率吻合，因此斷定此頻率信號(hào)對(duì)應(yīng)的激勵(lì)源為實(shí)驗(yàn)中的高速微銑削力。從圖8(b)、(c)中可觀察到，Y方向上只有Y4分量在此處有能量峰，但Y4中在50 Hz、195 Hz、860 Hz等處存在和銑削力能量相近的能量說(shuō)明在Y方向采集到的銑削力信號(hào)中還混有其他激勵(lì)源的能量，但是可以斷定此信號(hào)即為Y向采集到的高速微銑削力信號(hào)。在Z方向上，多個(gè)分量在此處均出現(xiàn)能量峰，但只有Z5分量在此處出現(xiàn)了2.6×104的主能量，且能量值不但明顯高于該分量?jī)?nèi)其他頻段的能量而且在Z向其他分量中也為最大值，因此判斷Z5分量即為Z向采集到的高速微銑削力信號(hào)。Z向其他分量在1334 Hz處的能量均為分離過(guò)程中殘留的銑削力能量。由圖8(c)可見(jiàn)，除分量信號(hào)Z1、Z6外圖中各分量在1 530 Hz附近均有能量分布，在Z7中有較強(qiáng)能量，能量值約為5×104。在Z5中與1 334 Hz的銑削力信號(hào)在能量分布上具有連續(xù)性。單齒進(jìn)給量和銑刀鈍圓半徑分別為0.187 5 μm和2.63 μm，同屬微米量級(jí)。結(jié)合對(duì)介觀尺度下銑削機(jī)理的研究[11-15]，分析本次實(shí)驗(yàn)的銑削過(guò)程中必伴隨有犁切現(xiàn)象，在犁切過(guò)程中，切削刃劃過(guò)工件表面，其表面發(fā)生彈塑性變形，因此判斷此頻率處能量信號(hào)由微銑削過(guò)程中的犁切現(xiàn)象所引起。

經(jīng)過(guò)第一、二階段分析，成功分離出1 334 Hz的高速微銑削力信號(hào)。并且通過(guò)對(duì)信號(hào)頻率特點(diǎn)的考察，識(shí)別出各頻段內(nèi)對(duì)應(yīng)的激勵(lì)源，如50 Hz左右的環(huán)境噪聲信號(hào)和包括滑臺(tái)背隙、裝配間隙等原因引起的多個(gè)機(jī)械噪聲，明確了實(shí)驗(yàn)工況下存的機(jī)床狀態(tài)信息，為機(jī)床進(jìn)一步優(yōu)化提供有力依據(jù)。

5 結(jié) 論

(1) 針對(duì)介觀尺度下高速銑削加工中的小信噪比銑削力混合信號(hào)，提出了一種將奇異值分解和獨(dú)立分量分析相結(jié)合的算法，該算法能有效地分離高速微銑削力信號(hào)及設(shè)備中各結(jié)構(gòu)間產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)。

(2) 基于算法分離結(jié)果，結(jié)合介觀尺度下微銑削加工特點(diǎn)、微切削機(jī)理及實(shí)驗(yàn)用微銑床結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，識(shí)別出各頻段內(nèi)的激勵(lì)源及頻率范圍。

(3) 該方法可成功識(shí)別銑削力信號(hào)的同時(shí)保證分離結(jié)果中各振動(dòng)信號(hào)無(wú)相位偏移現(xiàn)象。

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High speed micro milling machine condition monitoring based on vibration source identification

SUN Yue, YU Zhan-jiang, XU Jin-kai, YU Hua-dong

(Department of Mechanical and Electric Engineering, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China)

An algorithm was proposed for effectively seperating the mixed-signal of three directional high speed micro milling force in mesoscale. The real high speed micro milling force signals and machine vibration signals were then obtained. Based on the algorithm, machine conditions were analyzed. Taking information content as the processing standard, the mixed-signals were separated preliminarily to get the component signals. As row vectors, the component signals obtained were then used to build a matrix. The matrix was further separated according to the rule of most Gaussian. The exciting source signals were sequentially separated out one by one. The results were processed by FFT and transormed to spectrums. Considering the features of high speed micro milling machining in mesoscale, micro milling force signals and conditions of machine were identified. The experiment results show that the algorithm can successfully indentify the main exciting sources and machine conditions during mesoscale high speed micro milling.

high speed micro milling; meso scale; matrix creation; signal separation; machine condition

國(guó)家自然科學(xué)基金(51275056)

2013-05-03 修改稿收到日期：2014-04-30

孫岳 男，碩士，1986年6月生

于化東 男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，1961年生

TH911.7

A

10.13465/j.cnki.jvs.2015.09.012