[发明专利]外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控测量装置及方法

权利要求书

1.一种外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控测量装置，其特征在于，包括：经过截断处理的磨床尾架顶尖、三向力传感器、声发射传感器、三向振动传感器、功率传感器，信号放大器、AD采集卡和计算机，所述三向力传感器与顶尖通过螺纹孔连接起来，用于获取磨削加工过程中顶尖X和Y方向的受力情况；所述声发射传感器用磁性表座固定在磨床顶尖上，用于采集各种加工工况下的声发射信号；所述三向振动传感器灵敏度通过传感器底部的磁性表座固定在磨床顶尖上，用于采集磨床尾架顶尖处X,Y,Z三个方向的振动信号；所述功率传感器连接在机床电箱输入砂轮主轴电机的三向电压、电流处，用于采集监测各种工况下的功率信号，所述三向力传感器、声发射传感器、三向振动传感器、功率传感器分别将采集的测量磨削过程中的态信号通过信号线依次经过信号放大器、AD采集卡传输到计算机上。

2.根据权利要求1所述的外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控测量装置，其特征在于：所述声发射传感器灵敏度为1dB。

3.根据权利要求1所述的外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控测量装置，其特征在于：所述三向振动传感器灵敏度为100mv/mm/s。

4.根据权利要求1所述的外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控测量装置，其特征在于：所述功率传感器量程为67.5Kw，信号输出为0-10v。

5.一种外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控方法，采用权利要求1-4任一所述外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控测量装置，其特征在于：该方法采用小波包熵、经验模态分解对传感器信号进行特征分析，利用支持向量机的颤振识别分类模型，实现磨床尾架顶尖力在线监控磨削颤振，以及对磨床尾架顶尖力在实际加工过程中的在线监控，并建立尾架顶尖力和磨削颤振现象的关系，减少振动避免磨削颤振现象。

6.根据权利要求5所述的外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控方法，其特征在于：所述小波包熵、经验模态分解之前先进行顶尖力大小选取范围设定。

7.根据权利要求5所述的外圆磨削颤振识别与尾架顶尖力在线监控方法，其特征在于：所述小波包熵作为磨削颤振的识别方法，首先对声发射信号进行小波包分解求出分解层的能量分布：

第L层第J频带的小波包系数定义为：

C_J,I是信号分解后每个点的小波包系数值，每个频带的能量为：

频带总能量为：

第L层能量分布向量T为：

将小波包分解系数能量分布与信息熵相结合，定义第L层的小波包熵ρ为：

同时第L层第J频带的小波包熵值为：

对于小波包熵故障信息检测，单个节点处的小波包熵值以及该分解层熵向量都可以作为输入型特征向量，所以小波包分解第L层的熵向量h为：

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