[發(fā)明專利]一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法

有效

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• 申請日: 2017-04-18
• 公開（公告）號: CN106970593B
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發(fā)明（設計）人: 洪軍;萬少可;陳偉;張進華;賈康;李小虎
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G05B19/408
• 分類號: G05B19/408
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 李宏德

1.一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，包括如下步驟，

步驟1，當主軸在初始轉速n₀下加工時，對銑削加工狀態(tài)進行實時監(jiān)測，得到銑削加工狀態(tài)下的振動加速度信號a(k)，其中k為獲取的振動加速度信號時間序列的序號；

對振動加速度信號a(k)進行濾波處理，將其中與轉速有關的信號成分濾除，得到其他擾動成分

利用AR自回歸模型對進行離散時間序列信號建模分析，求解所述AR模型的特征方程，得到特征方程的特征根λ，當|λ_max|＞1時，表征銑削過程不穩(wěn)定，即顫振發(fā)生；

步驟2，當未識別到顫振發(fā)生時，機床主軸保持原有轉速不變進行加工，并重復執(zhí)行步驟1；

當識別到顫振的發(fā)生時，輸出控制信號到機床主軸的控制器，控制主軸轉速到新的最佳主軸轉速n_new，在顫振發(fā)生的早期進行抑制顫振；

所述新的主軸轉速值為n_new(k)＝n₀(1+Q_c(k))；其中，Q_c(k)為轉速控制算法輸出的控制參數(shù)；

通過定義成本函數(shù)為J(Q_C)＝min(S(f_chat))，其中，S(f_chat)為在主顫振頻率f_chat處的功率密度值；求得使上述成本函數(shù)值最小的Q_C，從而求得新的最佳主軸轉速n_new。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，步驟1中，振動加速度信號包括兩類成分，其表示如下：

其中，a^*(k)為與轉速有關的信號成分，從頻域上看為包括主軸的轉頻及其倍頻、銑刀的刀齒通過頻率及其倍頻；為其他擾動成分。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，步驟1中，對振動加速度信號a(k)進行濾波處理時，利用以下濾波方法：

其中，f_s為信號采樣頻率，n為主軸轉速，round()代表對括號內數(shù)據(jù)四舍五入取整處理。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，步驟1中，利用AR自回歸模型對進行離散時間序列信號建模分析，構建如下所示的狀態(tài)空間方程：

狀態(tài)方程：δ(k+1)＝δ(k)+e(k)；

觀測方程：

其中，δ(k)為模型參數(shù)；M為模型階數(shù)；e(k)和r(k)分別為過程噪聲和觀測噪聲。

5.根據(jù)權利要求4所述的一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，求解如下的AR模型的特征方程：

1-δ₁q-δ₂q²-...-δ_Mq^M＝0；其中，q為延遲算子；

得到特征方程的特征根λ，當|λ_max|＞1時，表征銑削過程不穩(wěn)定，即顫振發(fā)生。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，步驟1中，利用下式計算顫振發(fā)生時的主顫振頻率：

其中，f_s為信號采樣頻率。

7.根據(jù)權利要求6所述的一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，步驟2中，利用歸一化最小均方差算法求得使上述成本函數(shù)值最小的Q_C，從而求得新的最佳主軸轉速n_new。

8.根據(jù)權利要求7所述的一種通過主軸轉速智能控制實現(xiàn)加工顫振在線抑制的方法，其特征在于，歸一化最小均方差算法所用的自適應迭代方程為：

式中，α_c為步長系數(shù)；ε₀為極小值，取1×10^-12；

Δf(k)＝p(k)f_t(k)-f_chat(k)，其中{·}代表對括號內數(shù)值四舍五入取整處理，為刀齒通過頻率；

u(k)為指數(shù)滑動平均數(shù)，由下式確定：

u(k)＝(1-η_c)u(k-1)+η_cS(f_chat(k))；

其中，η_c為平滑系數(shù)。