一种数控机床车削稳定性在线监测方法

摘要

本发明提出了一种数控机床车削稳定性监测的方法，涉及监测技术领域。由于伺服系统性能的不断提高，其响应速度、敏感性等也不断提高，因此，在切削过程中机床的状态可以在驱动电机的电流上得到反映。本发明中，通过各种信号处理方法提取电流信号的多个特征值，建立特征状态向量作为数学模型的输入，再通过数学模型的分析计算，输出机床的切削状态。该发明中由于电流信号抗干扰性强、易于采集、使用辅助工具少等特点，相对于目前的诸多监测方法其操作上具有简单易行、监测效果好等优点，更容易实现对加工状态的在线监测，有效保证了加工安全和产品质量。

主权项

一种数控机床车削稳定性在线监测方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：(1)分别采集数控机床驱动电机在正常切削、过渡阶段和颤振发生三种切削状态的三相输出电流，作为样本电流信号；(2)对样本电流信号分别通过放大、滤波与A/D转换，得到电流数字信号，该电流数字信号即监测电流信号；(3)对监测电流信号进行特征提取，得到多个信号特征值；(4)在多个信号特征值中选择至少三个对颤振敏感的信号特征建立特征向量V＝(vt1，vt2，vt3，…，vtn)，作为识别模型的输入；(5)计算特征向量V＝(vt1，vt2，vt3，…，vtn)在每一个切削状态模型ξi下出现的似然概率值log10P(V|ξi)，其中，i＝1，2，3；(6)比较步骤(5)中求得的三个状态模型ξi下各自的似然概率值log10P(V|ξi)，输出最大概率值对应的模型序号；(7)在切削状态模型库中查找步骤(6)中输出的模型序号所对应的切削状态即为当前切削状态，实现对切削状态的在线监测；当判定即将发生颤振时，数控系统输出改变主轴转速和进给速率指令，防止颤振的发生；(8)在车床切削过程中，重复步骤(1)至(7)，完成对切削状态进行在线实时监测。