[发明专利]一种磨床磨削颤振故障在线诊断方法

摘要

本发明涉及一种磨床磨削颤振在线诊断方法，其用BEMD来处理磨床振动信号，将构造的复值振动信号分解为一系列复值固有模态函数IMFs，用基于相关系数的判断准则筛选出与原始信号相关性比较大的真实IMF分量，然后分别对真实IMF的峰峰值、实时方差、峭度、偏度和瞬时能量等指标量进行求和，并进行归一化处理，形成特征向量。利用部分实验样本数据的特征量对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行分类训练，得到识别模型，再用剩余特征向量验证此模型准确性，得出检验结果。最后将检验之后的LSSVM模型应用到磨床的监控中，实时监测与判断磨床的工作状态，及时对磨床运行做出调整。

主权项

一种磨床磨削颤振故障在线诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：利用振动信号采集系统对磨床的振动信号进行采集，并进行筛选构造出新的复值信号s(t)；S2：利用BEMD对步骤S1中构造的复值信号s(t)进行分解，得到一系列的复值固有模态函数(IMFs)；S3：计算上述各IMF与原始信号之间的相关系数，根据基于相关系数的判断准则筛选出相关系数比较大的真实IMF分量；S4：计算出步骤S3中得到的各阶真实IMF分量的峰峰值、实时方差、峭度、偏度和瞬时能量等指标量，分别进行求和并归一化处理，形成特征向量；S5：利用部分实验样本数据中得到的特征向量来训练最小二乘支持向量机(LSSVM)，得到LSSVM识别模型；S6：用剩余样本数据的特征向量对步骤S5中得到的模型进行检验，得到状态检测结果；S7：将步骤S6中检验之后的LSSVM模型应用到磨床的监控中，实时监测磨床的工作状态，及时对磨床运行做出调整。