外圆车削颤振预报控制技术研究

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目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 ...............................................................1
§1.1 课题的提出 .................................................. 1
§1.2 切削系统稳定性国内外研究现状 ................................ 2
§1.3 切削颤振在线监测技术国内外研究现状 .......................... 3
§1.3.1 传感信号的选择 ........................................ 4
§1.3.2 特征量的提取 .......................................... 4
§1.4 切削颤振控制技术国内外研究现状 .............................. 5
§1.5 论文研究内容 ................................................ 8
第二章 切削振动理论及模型仿真 .............................................9
§2.1 切削振动概述 ................................................ 9
§2.2 切削系统振动响应仿真工具 ................................... 13
§2.3 机床切削系统振动响应仿真结果 ............................... 14
§2.4 本章小结 ................................................... 17
第三章 车削颤振预报方法的研究 ............................................18
§3.1 特征量的提取 ...............................................18
§3.1.1 特征提取方法概述 ..................................... 18
§3.1.2 能量分析的小波包分解法 ............................... 20
§3.2 颤振的判别 .................................................28
§3.2.1 神经网络概述 ......................................... 28
§3.2.2 BP 神经网络 .......................................... 29
§3.2.3 切削颤振预报系统的建立 ...............................30
§3.3 本章小结 ................................................... 36
第四章 车削颤振预报控制系统软件开发 ......................................37
§4.1 数据采集模块 ............................................... 37
§4.2 特征向量提取模块 ........................................... 39
§4.3 颤振识别模块 ...............................................41
§4.4 电流控制模块 ............................................... 41
§4.4.1 阶跃电流控制程序 ..................................... 41
§4.4.2 方波电流控制程序 ..................................... 42
§4.5 电流清零模块 ............................................... 44
§4.6 颤振预报控制系统的主程序界面及工作流程 .....................45
§4.7 本章小结 ................................................... 46
第五章 车削颤振预报控制试验 ..............................................47
§5.1 试验系统 ................................................... 47
§5.2 车削颤振预报试验 ........................................... 48
§5.2.1 试验方案 .............................................48
§5.2.2 试验结果及分析 .......................................48
§5.3 车削颤振预报控制试验 ....................................... 52
§5.3.1 试验方案 .............................................53
§5.3.2 试验结果及分析 .......................................53
§5.4 本章小结 ................................................... 58
第六章 总结与展望 ........................................................59
§6.1 结论 ....................................................... 59
§6.2 课题展望 ...................................................59
参考文献 .................................................................61
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ...........................65
致 谢 ...................................................................67
摘 要
切削颤振严重影响了工件表面的加工质量和机床的加工性能。随着现代制造业向精
密化和自动化方向的发展，对切削过程稳定性进行准确、可靠的预报和控制已成为目前
学术领域和生产工程界亟待解决的课题之一。
本文在对切削颤振机理进行总结的基础上，推导了车削系统再生颤振的运动微分方
程和仿真模型，通过模拟仿真生成了稳定切削、切削颤振、颤振过渡阶段 3种不同状态
下车削系统时域响应的理论数据；在小波包分解算法的基础上，提出采用第 3层小波包
分解后系统各频段内的能量分布作为特征量来预报颤振。按上述方法对不同切削状态下
仿真生成的理论数据和切削试验数据进行计算，对得到的特征量进行分析，结果均表明：
当切削系统由平稳向颤振阶段过渡时，能量均会在颤振频率所在频段内骤增，由此证明
本文提出的特征量可以准确反应颤振过渡阶段的信号特征；利用该方法，本文设计了基
于BP 神经网络的颤振预报程序。
基于 Labview 和Matlab 本文开发了具有数据采集功能、特征向量提取功能、颤振
判别功能以及电流控制功能的车削颤振预报控制软件，利用已有磁流变减振装置搭建了
车削颤振预报控制试验平台，在轴类零件外圆车削和切槽试验状态下进行了切削颤振的
在线预报控制试验。试验结果表明：本文研制的切削颤振预报控制系统预报准确率达到
了94.55%；采用阶跃和方波两种电流控制方式均可以将颤振快速、有效地抑制在萌芽
状态中。
关键词： 车削颤振 预报控制 小波包分解 能量分布 神经网络
2
ABSTRACT
The machining quality of work-piece and performance of machine are seriously
impacted by cutting chatter. With the modern manufacturing developing to precision and
automation, the prediction and control of the stability of cutting process have become one of
the prompt issues in production and engineering field.
The mechanism of cutting chatter was summarized in this paper, the differential equation
and simulation model of regeneration chatter of turning system were deduced, time domain
response under the stable cutting, chatter and chatter transitional phase were generated
theoretically through the simulation. The third layer of wavelet packet decomposition system
energy distribution in the band was presented as a characteristic features to forecast cutting
chatter. According to the above method, the simulating and experimental data under different
cutting state were calculated, from which the characteristics of chatter was analyzed. The
results show that: energy proliferate in the frequency of chatter when cutting develops to
chatter transition from stabilization, which prove that the proposed features can correctly
reflect the signal characteristic of chatter transition. With this method a prediction program of
chatter was designed based on the BP neural network.
Based on MATALB and LABVIEW, a cutting forecast control software which has data
acquisition function, characteristic vector extraction function, chatter forecast function and
current control functions was developed in this paper. A cutting chatter forecast control test
platform was built by existing vibration reduction devices, the online cutting chatter forecast
control experiment were conducted both on the cylindrical lathe cutting and tool withdrawal
groove. The test results show that: the effectiveness of the cutting flutter forecast control
system prediction success rate achieved 94.55%; Cutting chatter would be restrain in the bud
quickly and effectively with Laplace domain and square wave.
Keywords: Cutting chatter; Predictive control ；Wavelet packet
decomposition; Energy distribution; Neural network
第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 课题的提出
通过对机械加工领域不断深入的研究，研究人员逐渐意识到机械加工过程中的“颤
振”是制约加工水平提高的主要因素之一。切削颤振存在于铣削[1,2]，钻削[3]，车削[4]，镗
削[5,6]，拉削[7]，磨削[8]等各种加工过程中，它是切削过程和机床结构相互作用而产生的
振幅较大、频率接近机床固有频率的剧烈振动，它伴随着切削力的变化，会在工件表面
留下振痕，严重时甚至还会产生废品，同时它还会降低机床的使用性能和寿命、加剧刀
具磨损、限制生产率的提高，产生噪声[9]。在当今以数控技术、柔性制造、计算机集成
制造和自动化工程等先进制造技术为中心的机械加工改革进程中，妥善解决危害如此巨
大的颤振问题刻不容缓。
目前研究解决颤振的措施主要分为两大类：一类是对机床切削系统稳定性极限进行
研究，并绘制出相应的稳定性图[10]，从而指导制造人员尽量在稳定性图所允许的切削参
数范围内进行加工生产。另一类措施是对颤振进行在线监测，即在切削加工过程中实时
在线地采集切削过程的动态信号，通过数据处理方法快速提取可识别颤振预兆的特征量
进行分析，对将要发生颤振的临界点进行监测预报，以便及时采取控制措施避免颤振的
发生。
上述两类措施中，第一种主要是通过理论建模和实验技术相结合来模拟仿真切削宽
度和主轴转速变化曲线——切削稳定性图。但是由于机床在运行状态时受力的复杂性和
非线性，以及不同机床结构的加工稳定性差别较大，使得切削过程的精确建模存在很大
的困难；实验测试技术是在机床系统运行过程中进行测试，试验结果反应真实加工情况，
但是实验过程复杂，许多动态参数难以准确测量，且平台不易搭建。而第二种措施只需
对实时采集的切削信号进行特征提取和分析，即可判断切削过程中是否有颤振征兆出
现，因此，该方法较绘制稳定性图更加简便，且适应性更强。该方法中的关键技术就是
特征量的提取，现阶段小波分析在特征量提取方面得到了广泛的应用，已成功的应用于
车辆振动信号[11]、水轮发动机组信号[12]以及机床颤振信号 [13]特征提取等方面。上述研
究大多只是对稳定切削、颤振、过渡状态下信号经小波分析后的不同特征进行比较，并
没有进行实时的在线监测。由于颤振的发生、发展过程就是能量的累积过程，因此，本
文在小波分解的基础上，利用小波包改进算法对切削信号进行分解，然后实时计算出分
解后各频段的能量，再把计算出的能量百分比作为特征向量输入神经网络，对颤振的过
渡阶段进行识别，以预报切削颤振。
外圆车削颤振预报控制技术研究
2
在准确预报的基础上，还需对颤振采取有效的控制措施。目前切削颤振的控制方法
主要有在线调整切削参数（如主轴转速、进给量、切削深度、刀具角度等）和附加减振
装置的方法[14]，上述方法的实质均是改变切削加工系统的刚度和阻尼，来破坏颤振产生
的条件以消除或减弱颤振。其中研究最多的是改变切削速度进行切削的方法，又称为变
速切削，变速切削具有适应性强的优点，是一种较方便的在线监控方式，但高速切削时
实现起来较为困难，使其应用受到限制。通过在机床刚度薄弱环节附加减振装置也可以
有效地 控制颤振，该方法主要是通过消耗振动能量来减振的，已有学者设计了用于控
制切削颤振的机床用电流变减振装置[15]，效果显着。而与电流变液减振原理类似的磁流
变液其屈服应力更高，故在相同体积下磁流变减振器件产生的抵御振动的阻力更大，且
产生磁流变效应所需的电压较小。所以，本文在改进课题组已有的磁流变减振系统的基
础上，进行颤振预报控制试验。
综上所述，本文针对切削过程信号非平稳、重复再现性差、信息量大的特点，借助
BP 神经网络模式识别模型以及小波包分解的小样本信号分析能力，建立了一套基于
Labview 的在线监测系统对切削颤振进行预报，并根据预报结果利用磁流变效应对切削
颤振进行了在线预报控制试验。
本文研究对于发展切削颤振预报控制技术、提高产品质量和生产率具有学术意义和
应用价值。论文研究受到上海市教委科技创新项目——“磁流变材料在切削颤振控制中
应用的研究”（NO.09YZ224）的资助。
§1.2 切削系统稳定性国内外研究现状
切削系统稳定性极值预测的实质是应用计算机仿真模拟的方法预测出切削系统在
不同主轴转速下的极限切削宽度，以绘制稳定性图供机床操作人员根据实际情况，选择
能同时实现无颤振切削和发挥所用机床、刀具性能的切削参数进行加工。在保证产品质
量的情况下，大幅度提高机床的切削效率。
切削系统稳定性极限的研究由来已久，自上世纪 50 年代研究颤振形成机理开始，
就有不少专家学者致力于建立机床切削系统的动力学模型，并分析切削稳定性以期对切
削系统的稳定性极限进行预测。但这类研究工作进展缓慢，其主要原因是机床切削系统
是一个多变量的、复杂的非线性系统，其结构动态参数和切削过程的动态参数受分析工
具和测试仪器的限制很难准确识别。近年来随着模态分析及数据处理等技术的进步和发
展，使得机床切削动态参数的有效识别成为可能。
2002 年美国普渡大学的 Bason[16]等人考虑刀具磨损因素，建立了基于三向切削力的
车削系统动力学模型，并推导了其稳定性表达式；利用经试验识别的模态质量、模态刚
摘要：

6目录中文摘要ABSTRACT第一章绪论...............................................................1§1.1课题的提出..................................................1§1.2切削系统稳定性国内外研究现状................................2§1.3切削颤振在线监测技术国内外研究现状..........................3§1.3.1传感信号的选择........................................4§1....

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