文档介绍：工具技术
模型功率谱估计在金刚石研磨振动信号分析中的应用
高明宝,傅惠南,黄辉,张东灵
广东工业大学
摘要:在金刚石弹性浮动研磨过程中,研磨装置源自内部和外部的振动将导致金刚石与研磨盘产生多余的相
对运动从而影响研磨质量。从加工过程采集的信号中识别出相关振动因素能够为改进研磨过程提供依据。本文
针对有限采集数据,为有效识别振动信号,首先对采集的数据进行小波降噪处理,其次采用模型进行数据处理,
通过功率谱估计提高识别精度,对研磨振动信号进行模型参数估计并识别出主要振动频率。
关键词:振动;模型;功率谱估计;小波降噪
中图分类号:. 文献标志码:

,,,
:,/一
,’.—

.,,
’.
.
:;; ;
出功率的方法估计信号功率谱。实际采集的信号中
引言
可能包涵许多尖峰和突变部分,而且噪声也不是平
为了满足日益提高的加工质量要求,基于金刚稳的白噪声。对于这种信号的分析首先要做信号的
石的难加工性,国内外研究人员对金刚石的加工方预处理以提高信号的可靠性。为此,本文对采集的
法进行了深入研究并开发出了一些新型:方法。振动信号采用小波降噪处理。
在金刚石刀具的实际研磨加工过程中,研磨机床的
数学模型及功率谱分析【
非正常振动会影响金刚石的研磨质量,严重时甚至
会导致废品产生。由于机床内部振动主轴挠动、研参数模型法功率谱估计的主要思想是将广义的
磨盘面的端跳和机床的振动和外部振动干扰会使平稳过程看作是由一个输入序列“白噪
得被研磨的金刚石刀具与研磨盘之间产生多余的相声过程激励的线性系统的输出;由已知的
对运动而使金刚石刀具无法达到所需的加工精度和,或其自相关函数来估计的参数;
表面质量【』,因此,如何有效识别出金刚石加工时由的参数来估计的功率谱。对于一个确
的振动信号,有针对性地减少金刚石刀具加工时的定性系统,输入信号“和输出信号之间总
振动,对进一步改进研磨装置、提高金刚石的研磨质有如下关系:
量显得尤为关键。:一∑。一∑一
传统的谱估计法周期图和自相关法在从研磨: 】:
加工信号中识别主要振动部件的振动特性时,存在:∑一

着分辨率低和方差性能不好等缺点,本文采用
式中,“为白噪声,均值为零方差为的白噪声
模型功率谱估计对研磨振动信号进行分析,即通过
序列; 、分别为自回归模型系数和平均移动模
观测数据估计参数模型、再按照求参数模型输
型系数;、为正整数。
对式和式进行变换,可得
基金项目:国家自然科学基金资助项目
收稿日期:年月/
年第卷
式中
小波降噪
:∑
由于实际采集的信号中可能包涵许多尖峰和突
日: 变部分,而且噪声也不是平稳的白噪声,因此需要进
行降噪处理才能更好地识别出关键部件的特征。小
:∑一波变换降噪的基本原理在此不阐述,可见参考文献

—。
为了保证是一个稳定且最小相位的系
一般来说,一维信号的小波变换降噪可分为三
统,和的零点都应在单位圆内。假定
个步骤:
是一个方差为的白噪声序列,由随机信号通
一维信号的小波分解。选择一种小波函数
过线性系统的理论可知,输出序列的功率谱为