基于HHT的磨床磨削颤振特征量提取方法-论文.pdf

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1、浙江理工大学学报(自然科学版)，第31卷，第1期，2014年1月JournalofZhejiangSci—TechUniversity(NaturalSciences)VoI．31，No．1，Jan．2014文章编号：1673—3851(2014)0卜0016—04基于HHT的磨床磨削颤振特征量提取方法陈建华，陈换过，吴飞，张廷秀(浙江理工大学机械与自动控制学院，杭州310018)摘要：针对数控磨床磨削加工过程中的颤振现象，提出一种基于希尔伯特黄变换的磨削颤振特征量提取方法。采用经验模式分解，将信号分解成具有不同特征时间尺度的固有模态函数分量，筛选合适的分量，提取其颤

2、振特征量实时方差和瞬时能量，并将其作为判断磨削发生颤振的依据。模拟仿真结果表明：基于希尔伯特一黄变换提取的磨削颤振特征量，可以作为颤振发生的判断依据。关键词：磨削颤振；希尔伯特一黄变换；颤振特征量；瞬时能量中图分类号：TG580．21文献标志码：A希尔伯特一黄变换(Hilbert—Huangtransform，0引言HHT)是近年来出现的处理非线性非平稳信号的一磨削加工过程中的磨削颤振是磨床主机故障的种自适应方法_6]。该方法主要由经验模式分解主要表现形式之一。如果在颤振孕育过程中，不能(empiricalmodedecomposition，EMD)和希尔伯特对其识别

3、，进而采取相应的抑制措施，颤振将迅速发变换(Hilbert—transform，HT)组成。EMD基于信展加剧，会对磨削加工过程造成严重影响，因此寻求号自身的局部特征时间为尺度，把原始信号分解为能够有效识别磨削颤振的方法就成为解决磨削加工若干固有模态函数(intrinsicmodefunction，IMF)，质量的首要问题。HT对EMD分解得到的基本分量进行相应的谱分已有研究[1]表明，磨床从平稳磨削到颤振发生析，可得到时频平面上的能量分布谱图，非常适合处需要经历一段过渡磨削时期，此过渡时期的信号中理非线性、非平稳信号。包含了丰富的磨削状态信息，对于磨削颤振检测具鉴于

4、HHT技术在处理非平稳信号的出色表有独特的价值。磨削颤振过渡过程的输出信号是非现，将其引入至磨床磨削颤振的特征提取过程，通过平稳信号，信号的频率和幅值均随时间变化，信号特对磨削振动信号进行EMD分解，获得具有不同特征重复再现性差。针对这种磨削颤振过渡过程的特征时间尺度的IMF，筛选合适的分量，在此基础上点，有必要寻求一种有效的信号特征提取和颤振检分析实时方差和瞬时能量随时问变化的特性，并结测方法。许多学者对加工过程中颤振预测都进行了合颤振发生的机理，分析各分量产生的原因，提取颤研究，Bedinga等l3]采用小波包分解方法构造颤振振发生的征兆特征。检测特征向量，采用支

5、持向量机对颤振进行预测；于1HHT基本理论英华等¨4]以方差和互相关系数构造颤振特征量，并应用仿真进行验证；文献r-s3采用小波变换的方法对1．1固有模态函数颤振进行预测。文献[35]从不同程度上对颤振进IMF是学者Huang等总结瞬时频率有意义的行了预测，但都没有摆脱Fourier分析的局限，对非单分量信号应满足条件的基础上提出的新概念，基平稳信号的处理效果不佳。于IMF的局部特性，使得函数的任何一点瞬时频率收稿日期：2O13一O5一O8基金项目：浙江省自然科学基金重点项目(LZ13E050003)；浙江省重点科技创新团队(2010R500OS)作者简介：陈建华(1

6、987一)，男，河南安阳人，硕士研究生，主要从事机械动力学方面的研究。