文档介绍：分类号学号 M200970349
学校代码 10487 密级

硕士学位论文

基于驱动电机电流信号的车削颤振
在线监测方法研究

学位申请人: 陈青海
学科专业: 机械电子工程
指导教师: 李斌教授

答辩日期: 2012 年 02 月 07 日
A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements
for the Degree of Master of Engineering

On-line Chatter Detection Method Based on
Drive Motor Current Signal in Turning

Candidate : Chen Qinghai
Major : Mechanical Electronic Engineering
Supervisor : Prof. Li Bin

Huazhong University of Science and Technology
Wuhan, Hubei 430074, P. R. China
, 2012
独创性声明
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究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或
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日期: 年月日

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本论文属于
不保密□。

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日期: 年月日日期: 年月日
华中科技大学硕士学位论文
摘要
颤振是金属切削过程中刀具与工件之间产生的一种十分强烈的相对振动,颤振
已经成为影响工件表面质量、加工效率,导致刀具和机床损坏、噪音等的重要原因。
但多年以来针对颤振监测的方法受制于多种因素,难以广泛应用于实际生产中。因
此,研究面向工程应用的颤振在线监测方法具有重要技术和工程意义。
为了实现颤振监测技术的工程化应用,选择了易于获取的电机电流信号作为颤
振监测信号,研究了基于驱动电机电流信号的颤振监测方法,建立了立式车削试验
系统,设计了不同车削条件下的切削试验,进行了一系列的试验研究。
研究分析了机床不同轴的驱动电机电流信号对切削状况的响应特性。其中,建
立了主轴及伺服进给系统的数学模型,利用最小二乘法及试验辨识出了主轴和伺服
进给系统的转动惯量等参数,同时根据等效计算原则计算出了主轴系统和伺服进给
系统的相关参数,验证辨识结果。在辨识机床主轴系统及伺服进给系统机械参数的
基础上,综合考虑不同机床的加工特点,分析了主轴电机及伺服电机电流信号对颤
振的敏感性,在分析结果的基础上给出了面向颤振的电机电流信号选择策略。
针对电流信号信噪比低和具有延迟性的特点,在时域、时频域内对驱动电机电
流信号进行了微弱信息成分的特征提取。采用经验模态分解技术将驱动电机电流信
号进行分解,分析了电流信号中对颤振敏感成分并提取了多个时频域内的特征值,
通过与刀具加速度信号的对比及特征敏感性分析,获取了表征颤振敏感性高的特征
值,从而建立了特征向量。
为了准确识别颤振的发生,设计并训练了支持向量机,建立了基于支持向量机
的颤振辨识模型。颤振识别系统经过训练后,结合了经验模态分解的信号特征提取
能力和支持向量机模式识别能力,其对切削试验中的颤振识别能够达到 95%以上的
准确率。

关键词:颤振;电流信号;在线监测;经验模态分解;支持向量机

I
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
Chatter is a self-excited vibration that occurs during machining operations and
es mon limitation t