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1Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

在现代机械加工领域，车削加工作为一种基础且广泛应用的加工方式，其工况的稳定性和准确性直接影响产品的加工质量和生产效率。传统的车削工况监测方法，如基于振动信号、声发射信号的监测，虽取得了一定成果，但存在易受环境干扰、传感器安装复杂等局限性。电机作为车削加工设备的动力源，其电流信号与车削过程中的切削力、刀具状态、工件材料特性等工况信息密切相关，且具有采集方便、成本低、不易受外界环境干扰等优势。

双谱分析作为一种高阶统计量分析方法，能够有效捕捉信号中的非线性和非高斯特性，相比传统的功率谱分析，能提供更丰富的信号特征信息。将双谱分析应用于电机电流信号，对其中的调制信号进行深入研究，有望实现对车削工况的精准在线监测，及时发现车削过程中的异常工况，为提高车削加工的智能化水平和生产效益提供有力支持。

二、电机电流信号与车削工况的关系

在车削加工过程中，电机的运行状态直接反映了车削工况的变化。当刀具与工件相互作用时，切削力会随着切削参数（如切削速度、进给量、切削深度）的改变以及刀具磨损、工件材料不均匀等因素而发生波动。这些切削力的变化会导致电机负载的改变，进而引起电机电流的波动。例如，在刀具磨损加剧时，切削力会增大，电机需要输出更大的功率来克服负载，电机电流也会相应增大；当工件材料硬度不均匀时，切削过程中的负载会发生变化，电机电流也会出现不规则的波动。因此，电机电流信号可以看作是车削工况信息的载体，通过对电机电流信号的分析，能够获取车削过程中的工况状态。

电机电流信号具有典型的调制特性。在车削过程中，切削力的周期性变化会对电机电流进行调制，使得电机电流信号中包含了与切削过程相关的频率成分。同时，刀具的振动、机床的振动等因素也会对电机电流产生调制作用，进一步丰富了电机电流信号的频率成分和波形特征。这种调制特性使得电机电流信号包含了大量与车削工况相关的信息，为基于电机电流信号的车削工况监测提供了理论依据。

三、双谱分析理论基础

四、电机电流调制信号双谱分析方法

在进行电机电流调制信号双谱分析时，首先需要对采集到的电机电流信号进行预处理。由于实际采集的电机电流信号中往往包含噪声和干扰，这些噪声和干扰会影响双谱分析的准确性和有效性。因此，需要采用合适的滤波方法对信号进行去噪处理，如使用低通滤波器、带通滤波器等去除高频噪声和无关频率成分。同时，对信号进行归一化处理，使信号具有统一的尺度，便于后续的分析和比较。

在提取双谱特征参数时，主要关注双谱图中的峰值频率、峰值幅值以及双谱的能量分布等信息。例如，峰值频率可以反映车削过程中某些特定频率成分的存在，这些频率成分可能与刀具的振动频率、切削力的周期性变化频率等相关；峰值幅值反映了这些频率成分的强度，幅值的变化可以反映车削工况的变化；双谱的能量分布可以反映信号中不同频率成分之间的非线性相互作用程度，能量分布的变化也与车削工况密切相关。通过对这些特征参数的分析，可以建立车削工况与双谱特征之间的关系模型，用于车削工况的在线监测和诊断。

五、结论与展望

本研究将双谱分析应用于电机电流调制信号，开展了车削工况在线监测研究。通过理论分析和实验验证，表明电机电流信号与车削工况密切相关，双谱分析能够有效提取电机电流信号中的非线性和调制特征，基于双谱特征参数建立的车削工况分类模型能够实现对不同车削工况的准确识别。

然而，本研究仍存在一些不足之处。在实际应用中，车削工况更加复杂多变，受到环境因素、机床振动等多种因素的影响，需要进一步研究如何提高算法的抗干扰能力和鲁棒性。目前的研究主要集中在单一类型的车削工况监测，未来可以拓展研究范围，对多种复杂车削工况的组合进行监测和诊断。同时，随着人工智能技术的不断发展，可以探索将深度学习等更先进的算法应用于车削工况在线监测，进一步提高监测的准确性和实时性，为车削加工的智能化发展提供更有力的技术支持。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 姬中华.基于高阶统计量的机械故障分析识别方法研究[D].郑州大学,2005.DOI:10.7666/d.y782562.

[2] 葛坚定.卫星用陀螺电机振动状态监测系统的设计与开发[D].哈尔滨工业大学,2012.DOI:10.7666/d.D240317.

[3] 葛坚定.卫星用陀螺电机振动状态监测系统的设计与开发[D].哈尔滨工业大学,2015.

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