电机电流信号的调制信号双谱分析用于车削工况在线监测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

一、引言

在智能制造飞速发展的当下，车削加工作为机械制造领域的核心环节，其工况监测技术的革新对保障产品质量、提升生产效率意义重大。传统基于振动信号、声发射信号的监测手段，在复杂工业环境下常因信号易受干扰、传感器安装繁琐等问题，难以满足高精度、实时性的监测需求。电机作为车削设备的 “动力心脏”，其电流信号因与切削力、刀具状态、工件材质等工况要素紧密关联，且具备采集便捷、成本低廉、抗干扰能力强等优势，成为车削工况监测的理想研究对象。

双谱分析作为信号处理领域的前沿技术，凭借其在捕捉非线性、非高斯信号特征方面的卓越能力，相较于传统功率谱分析，能深度挖掘信号中蕴含的复杂信息。将这一技术应用于电机电流调制信号分析，为实现车削工况的精准、实时在线监测开辟了新路径，有望推动车削加工向智能化、自动化方向迈进，助力制造业高质量发展。

二、电机电流信号与车削工况的关系

2.1 电机电流与切削力的动态关联

刀具磨损也是影响切削力和电机电流的重要因素。随着刀具磨损的加剧，刀具的切削刃变钝，切削过程中的摩擦阻力增大，导致切削力增加。同时，刀具磨损还会引起切削力的波动，使得电机电流出现不规则的变化。通过长期的实验观察发现，当刀具后刀面磨损量达到一定程度时，电机电流的平均值会显著升高，且电流的波动幅度也会增大。

工件材料的不均匀性同样会对切削力和电机电流产生影响。不同材质的工件，其硬度、强度等力学性能存在差异，在车削过程中所需的切削力也不同。即使是同一工件，其内部组织的不均匀性也会导致切削力的波动。例如，在车削含有夹杂物或气孔的工件时，切削力会在局部区域突然增大或减小，这种变化会迅速传递到电机上，引起电机电流的瞬间波动。

2.2 电机电流信号的调制特性解析

三、双谱分析理论基础

3.1 双谱的数学定义与物理意义

从物理意义上理解，双谱包含了信号中不同频率成分之间的非线性相互作用信息。在实际信号中，当存在非线性调制或非线性耦合时，不同频率成分之间会发生相互作用，产生新的频率成分。双谱能够捕捉到这些非线性相互作用产生的频率成分，通过分析双谱图中的峰值位置和幅值大小，可以确定这些非线性相互作用的强度和频率关系。例如，在电机电流信号中，当刀具磨损导致切削力发生非线性变化时，会引起电机电流信号中不同频率成分之间的非线性相互作用，这些信息可以在双谱图中以特定的峰值形式体现出来。

3.2 双谱与功率谱的对比分析

功率谱分析是信号处理中常用的方法，它通过计算信号的自相关函数的傅里叶变换，得到信号的能量在频率域的分布情况。功率谱只能反映信号的二阶统计特性，即信号的幅值平方与频率的关系，无法提供信号中的相位信息和非线性特性。

而双谱分析具有明显的优势。首先，双谱能够保留信号的相位信息，这使得它可以检测到信号中的非线性相位耦合现象。在电机电流信号中，由于车削过程的非线性特性，不同频率成分之间可能存在非线性相位耦合，这种耦合关系对于分析车削工况具有重要意义，而功率谱无法揭示这种信息。其次，双谱能够检测信号中的非高斯特性。在实际的车削加工中，电机电流信号往往受到多种复杂因素的影响，呈现出非高斯分布的特征。双谱可以通过分析信号的三阶统计量，有效地检测出信号中的非高斯成分，而功率谱对于非高斯信号的分析能力有限。例如，当车削过程中出现刀具破损等异常工况时，电机电流信号的非高斯特性会发生明显变化，这种变化可以通过双谱分析清晰地捕捉到，而在功率谱中可能表现不明显。

四、电机电流调制信号双谱分析方法

4.1 信号预处理技术

信号预处理是电机电流调制信号双谱分析的重要环节，其目的是去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量，为后续的双谱分析提供准确的数据。

去噪处理是信号预处理的关键步骤之一。常用的去噪方法包括滤波法和小波去噪法。滤波法根据信号和噪声的频率特性差异，通过设计合适的滤波器来去除噪声。例如，对于电机电流信号中的高频噪声，可以使用低通滤波器进行滤波；对于特定频率范围内的噪声，可以使用带通滤波器或带阻滤波器。小波去噪法则是基于小波变换的多分辨率分析特性，将信号分解到不同的频率子带中，然后通过阈值处理去除噪声所在的高频子带系数，再进行信号重构，从而达到去噪的目的。相比滤波法，小波去噪法能够更好地保留信号的细节信息，在处理非平稳信号时具有明显优势。

4.2 双谱估计算法

双谱估计算法是计算电机电流信号双谱的核心方法，目前常用的双谱估计算法主要有直接法和间接法。

直接法是根据双谱的定义直接计算信号的双谱。具体步骤为：首先对信号进行截断处理，然后计算截断后信号的三阶累积量，最后对三阶累积量进行二维傅里叶变换得到双谱。直接法的优点是计算精度高，能够准确地反映信号的双谱特性；但其缺点是计算量巨大，尤其是对于长序列信号，计算时间和内存需求都非常高。

间接法是通过计算信号的三阶累积量的估计值，再对三阶累积量估计值进行二维傅里叶变换得到双谱。常用的间接法包括基于周期图的方法和基于参数模型的方法。基于周期图的方法是将信号分段，计算每段信号的三阶累积量，然后对这些三阶累积量进行平均得到三阶累积量的估计值。基于参数模型的方法则是先对信号建立参数模型，如 AR 模型、MA 模型或 ARMA 模型，然后根据模型参数计算三阶累积量的估计值。间接法的优点是计算量相对较小，适合处理长序列信号；但其缺点是存在一定的估计误差，尤其是在信号长度较短或信噪比低的情况下，估计误差会比较明显。

在实际应用中，需要根据信号的特点和计算资源的限制选择合适的双谱估计算法。例如，对于实时性要求较高的在线监测系统，可能更倾向于选择计算量较小的间接法；而对于精度要求较高的离线分析，可以选择直接法。

4.3 特征参数提取

从双谱图中提取特征参数是实现车削工况在线监测的关键环节。通过分析双谱图的峰值位置、幅值分布和能量分布等特征，可以提取出能够反映车削工况变化的有效特征参数。

峰值频率和峰值幅值是双谱特征参数的重要组成部分。峰值频率反映了车削过程中某些特定频率成分之间的非线性相互作用频率。例如，当刀具发生磨损时，切削力的非线性变化会导致电机电流信号中某些特定频率成分之间的相互作用增强，在双谱图中会出现新的峰值频率或已有峰值频率的幅值增大。通过监测这些峰值频率和幅值的变化，可以判断刀具的磨损状态。峰值幅值则反映了这些非线性相互作用的强度，幅值越大，说明相应频率成分之间的非线性相互作用越强。

双谱的能量分布也是一个重要的特征参数。双谱能量分布反映了信号中不同频率成分之间非线性相互作用的程度和分布情况。在正常车削工况下，双谱能量分布具有一定的规律；当车削工况发生变化时，如出现刀具破损、工件材料不均匀等情况，双谱能量分布会发生明显改变。例如，当刀具破损时，双谱能量会向高频区域集中，通过分析双谱能量分布的变化，可以及时发现车削过程中的异常工况。

此外，还可以提取双谱的其他特征参数，如双谱熵、双谱矩等。双谱熵可以衡量双谱分布的不确定性，双谱矩可以反映双谱分布的形状特征。这些特征参数从不同角度描述了双谱的特性，将它们结合起来使用，可以更全面地反映车削工况的变化。

五、结论与展望

本研究深入探讨了电机电流信号的调制信号双谱分析在车削工况在线监测中的应用。通过理论分析，明确了电机电流信号与车削工况的内在联系，以及双谱分析在处理电机电流信号非线性特征方面的独特优势；在实验研究中，设计并搭建了车削实验平台，通过大量实验验证了基于双谱特征参数的车削工况分类模型能够有效识别不同的车削工况，且识别准确率明显高于传统方法。

然而，本研究仍存在进一步完善的空间。在实际工业生产环境中，车削过程面临更为复杂多变的干扰因素，如电磁干扰、环境振动等，如何进一步增强算法对复杂干扰的抵抗能力，提升监测系统的鲁棒性，是未来研究的重要方向。当前研究主要针对单一类型的车削工况进行监测，后续可探索多工况耦合情况下的监测方法，构建更全面、准确的工况识别模型。