[发明专利]一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法

权利要求书

1.一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立VMD数学模型；

S2、建立能量熵的数学模型；

S3、进行分别代表稳定切削、微弱颤振及严重颤振三种切削状态的三组铣槽加工实验，通过测力仪来获取三组铣削力信号；

S4、对三组铣削力信号进行FFT分析，证明三组铣削力信号分别代表加工处于稳定切削、微弱颤振及严重颤振状态；

S5、通过基于峭度值的VMD参数自动选取方法确定VMD分解的最佳模态个数K和惩罚因子α；

S6、求解多个IMF的瞬时频率并确定铣削颤振特征频带；

S7、采用锤击实验来获取刀具模态；

S8、采用基于能量熵的方法对每个IMF提取颤振特征向量；

所述步骤S5包括以下步骤：

S51、引入峭度；

S52、将峭度引入铣削颤振；

S53、选定惩罚因子α及模态个数K的范围及步长；

S54、在每种K和α的组合下，利用VMD对铣削力信号进行多次分解，将每次VMD获得的n个IMF相加，得到该次VMD后的重组信号；

S55、计算多个重组信号的峭度值，并保存最大的峭度值和记录此时的惩罚因子α和模态个数K。

2.如权利要求1所述的一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

S11、定义IMF为一个调幅-调频信号；

S12、构造变分问题；

S13、得到每个IMF的解析信号，并得到其单边频谱；

S14、将每个IMF的频谱调制到相应的基频带；

S15、通过平方范数估计出各IMF的带宽；

S16、求取约束变分模型的最优解；

S17、采用ADMM解决步骤S12的变分问题；

S18、解得中心频率的更新方法。

3.如权利要求1所述的一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：

S21、求得每个IMF的能量；

S22、基于香农熵定义VMD的IMF的能量熵。

4.如权利要求1所述的一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，其特征在于，所述步骤S8具体为：

S81、结合FFT分析和瞬时频率，对各个IMF进行判断，判断各个IMF是否为颤振频带，若是，选最大能量熵的IMF作为颤振特征向量，否则此IMF不能作为颤振特征向量。

5.如权利要求1所述的一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，其特征在于，所述步骤S54中的重组信号个数为380。

6.如权利要求1所述的一种基于变分模态分解和能量熵的铣削颤振识别方法，其特征在于，所述步骤S55中的最大的峭度值为4744，取最大的峭度值时的模态个数K为13，惩罚因子α为4200。