基于EAKI辨识策略机床振动试验研究.pdfVIP

第2期 组 合机 床 与 自动化 加工 技术 NO．2 2016年2月 ModularM achineTool AutomaticM anufacturingTechnique Feb．2016 文章编号 ：1001—2265(2016)02—0043—04 DOI：10．13462／j．cnki．mmtamt．2016．02．013 基于EAKI辨识策略的机床振动试验研究术 黄子凌 ，刘成颖 ，李铁民， (1．清华大学 机械工程系，北京 100084；2．精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室，北京 100084) ‘ 摘要：机床振动是制约机床加工精度及效率的核心因素，文章基于EAKI策略在多台机床上开展振动 试验研究。针对强迫振动及 自激振动信号辨识 问题，首先提出EAKI振动信号辨识策略；为有效构建 振动信号备案知识库，提出信号特征分量提取算法；最后在 国内外多台数控机床上进行了全转速状 态下的振动试验研究。试验结果有效地验证了EAKI策略的可行性与实用性，同时为机床性能评估 及设计完善提供了良好借鉴。 关键词：EAKI方法；信号辨识；振动试验 ；特征提取 中图分类号：TH161．6；TG506 文献标识码：A ExperimentalStudyonM achineToolVariationBasedon EAKIMethod HUANG Zi．1ing一，UU Cheng—yinga,bLITie—min ’b 。 (1．DepartmentofMechanicalEngineering，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China；2．BeijingKeyLabof Precision／Ultra—precisionManufacturingEquipmentandControl，Beijing100084，China) Abstract：Vibrationisthekeyfactorhtatconstrainshighqualityandefficiencyofamachinetoo1．Tl1epaper studiedaseriesofexperimentsondifferentmachinetoolsbasedonEAKImehtod．Inordertoachievesignal identificationbetweenchatterandforcedvibration．weproposedEAⅪ mehtodwhichcombinedhteoretical naalysis，experimentalstudyanddatabasetechnology．Thenweproposedafeatureextractionmehtodwhich canbeappliedtorecordusefulvibrationinformationinordertoconstructvibrationfeaturedatabase．Atlast weconductedaseriesofvibrationexperimentsonmachinetoolsmadeinChinana dabroad．1’l1eexperimen． talresultsverifiedhtefeasibilityofEAl(Isrtategyeffectivelyandpractically．atthesametimeitprovideda goodreferenceforhteperfomr naceevaluationandredesignofmachinetoo1． Keywords：EAK1mehtod；signalidentification；vibrationexperiment；feautreextraction 因的判定方