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

随着现代制造技术对加工精度和效率要求的不断提高，车削加工过程的在线监测变得尤为重要。传统的监测方法往往难以捕捉到早期、微弱的故障特征，从而影响设备的可靠性和生产效率。本文旨在探讨一种基于电机电流信号的调制信号双谱分析方法，用于实现车削工况的在线监测。通过对电机电流信号进行深入分析，提取其在不同工况下的特征，并利用双谱分析技术抑制噪声干扰，放大调制信息，从而实现对车削过程的有效监测。实验结果表明，该方法能够有效地识别车削过程中的异常工况，为车削加工的智能化、精细化提供了新的途径。

1. 引言

车削作为一种广泛应用的切削加工方式，在机械制造领域占据着举足轻重的地位。然而，在车削加工过程中，刀具磨损、切削参数不当、工件材料变化等因素都可能导致加工质量下降，甚至引发设备故障。因此，对车削工况进行实时、准确的在线监测具有重要意义。

传统的车削工况监测方法主要包括力测量法、振动测量法、声发射测量法等。这些方法在一定程度上能够反映车削过程中的状态变化，但也存在各自的局限性。例如，力测量法需要额外安装传感器，可能影响加工刚度；振动测量法易受环境噪声干扰；声发射测量法对传感器安装位置和灵敏度要求较高。近年来，基于电机电流信号的监测方法因其非侵入性、易于实施和成本低廉等优点，受到了广泛关注。电机在驱动机床主轴和进给轴时，其电流信号中包含了丰富的工况信息。当车削过程发生变化时，电机负载会相应改变，从而反映在电流信号的幅值、频率和相位等特征上。

然而，电机电流信号往往伴随着各种噪声和干扰，尤其是当故障特征信号较弱时，如何有效地从复杂信号中提取出有效的工况信息，成为一个亟待解决的问题。双谱分析作为一种高阶谱分析技术，能够有效抑制高斯噪声，并能识别和提取非线性、非高斯信号中的相位耦合信息，这使其在处理含有调制信息的信号时具有独特优势。本文将探讨如何将双谱分析应用于电机电流信号，以实现车削工况的在线监测。

2. 双谱分析理论基础

双谱分析具有以下优点：

在车削工况监测中，当刀具磨损或切削参数发生变化时，电机电流信号中会产生一些微弱的调制分量。这些调制分量往往被背景噪声所掩盖。利用双谱分析，可以通过检测这些调制分量引起的二次相位耦合，从而有效识别出异常工况。

3. 基于双谱分析的车削工况监测方法

本文提出的基于电机电流信号调制信号双谱分析的车削工况在线监测方法，主要包括以下步骤：

3.1 数据采集与预处理

首先，通过电流传感器采集车削加工过程中主轴电机或进给轴电机的电流信号。为了避免工频干扰，通常建议对采集到的电流信号进行低通滤波或陷波滤波。此外，为了保证信号的平稳性，通常需要对信号进行分段处理。

3.2 调制信号的提取

电机电流信号中包含了电机本身的电气特性、机床传动系统的振动以及切削过程中的负载变化信息。当车削工况发生变化时，这些变化会以调制的形式反映在电流信号中。例如，刀具磨损会导致切削力发生周期性变化，从而引起电机负载的周期性波动，进而调制电机电流信号。

为了更好地提取调制信息，可以对电流信号进行包络解调。常用的包络解调方法包括希尔伯特变换包络解调。通过包络解调，可以得到电流信号的包络线，该包络线包含了丰富的工况调制信息。

3.3 双谱估计与特征提取

对解调后的电流信号包络进行双谱估计。双谱估计方法通常采用基于FFT的直接法或间接法。直接法将信号分成若干段，对每段进行FFT变换，然后计算其双谱。间接法通过估计信号的三阶累积量，然后对其进行二维FFT变换得到双谱。在实际应用中，通常采用直接法，并对估计结果进行平均，以降低估计方差。

得到双谱图后，需要从中提取能够反映车削工况变化的特征参数。常用的特征参数包括：

双谱峰值：
双谱图上峰值对应的频率和幅值可以反映信号中的非线性耦合强度和频率成分。
双谱对角线切片：
双谱对角线上的值可以反映信号的非高斯性。
双谱积分：
对双谱在特定频率范围内的积分可以量化非线性耦合的整体强度。
双谱熵：
反映双谱图的复杂程度，可以用于描述工况的稳定性。

3.4 工况识别与诊断

将提取的特征参数输入到分类器中，以实现对不同车削工况的识别和诊断。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。在训练分类器之前，需要构建一个包含不同工况（如正常切削、刀具磨损、断屑不畅等）下的特征参数数据集。通过对新采集的电流信号进行特征提取，并输入到训练好的分类器中，即可实现对当前车削工况的在线监测和诊断。