基于控制图和ARIMA模型的磨床磨削颤振预测方法

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1、文须标注）－ＺｈｅｉａｎｇＳｃｉＴｅｃｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｊ硕士专业学位论文Ｐ’ｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＭａｓｔｅｒｓＴｈｅｓｉｓ＠）中文论文题目：基于控制图和ＡＲＩＭＡ模型的磨床磨削颤振预测方法英文论文题目：ＡｃｈａｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＣｏｎｔｒｏｌＣｈａｒｔａｎｄＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌ专业学位类别：工程专业学位专业学位领域：机械工程作者姓名：钱佳诚指导教师：陈换过论文编号：２０１５Ｇ０５０５０２２完成日期：２０１７．１２．０８

2、浙江理工大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和

3、传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）浙江理工大学硕士生论文基于控制图和ARIMA模型的磨床磨削颤振预测方法摘要磨削加工能实现零件的高精度加工，是现代机械制造业中零件表面加工不可或缺的一种加工方法。但在加工过程中存在磨削颤振，磨削颤振会对零件加工质量产生一系列负面影响。由于磨削加工过程中振动信号的非平稳性、多维性和非线性的特点，传统的信号分析方法如短时傅里叶变换、奇异值分解和S变换等，在处理此类信号时具有很大的局限性。而二维经验模态分解（BivariateEmpiricalMod

4、eDecomposition，BEMD）具有完备性、正交性和自适应性，能够有效地提取磨床颤振特征信息以进行磨削颤振的识别和预测。识别和预测磨颤振对保障磨床正常运行、提高被加工零件的精度具有重要的工程意义。因此，本文以KD4020X16型数控龙门导轨磨床为研究对象，搭建振动加速度信号采集平台，采集磨床在不同磨削参数下的振动加速度信号。在此基础上，进行了振动信号处理方法、颤振状态识别和颤振预测等几个方面的研究。具体研究内容如下：（1）阐述了磨床振动信号分析方法、磨削颤振识别技术和磨削颤振预测技术的发展现状，总结了当前研究仍存在的问题。（2）提

5、取磨床振动信号的颤振特征量。对测得的砂轮主轴X和Z轴方向的振动信号进行重构，得到二维复值信号。利用BEMD对其进行处理，得到多阶固有模态函数分量。基于个分量之间的正交特性，提出基于相关系数的固有模态函数筛选准则，并提取有效的固有模态函数。对比分析各常用特征量，提出将实时方差作为颤振特征量，并提取试验信号实时方差。（3）针对颤振阈值难以确定问题，建立控制图模型对磨床工作状态进行识别。选取稳定阶段的实时方差序列，在验证了正态性和相关性的基础上，结合3法则求得控制图的上、下控制限并建立控制图模型。将后续实时方差按时间顺序输入控制图模型中，根

6、据控制图判异准则对实时方差序列进行监测，进而实现了对磨床磨削颤振状态的识别。（4）为实现对颤振时刻的预测，提出基于控制图和ARIMA模型的磨床颤振预测方法。对稳定阶段的实时方差序列进行平稳化处理，得到平稳时间序列。求解平稳时间序列的自相关和偏自相关函数以进行模型阶次识别，建立最优的ARIMA模型。利用建立的ARIMA模型对实时方差进行预测，即预测磨床工作状态的趋势。提出基于控制图和ARIMA模型的磨床颤振预测方法，对颤振发生时刻进行预测。关键词：磨削颤振监测；二维经验模态分解；实时方差；固有模态函数；控制图；自回归积分移动平均模型；I浙江

7、理工大学硕士生论文基于控制图和ARIMA模型的磨床磨削颤振预测方法AbstractGrindingisanindispensableprocessingmethodforthesurfaceofpartsinmodernmachinerymanufacturingindustrywhichcanachievehigh-precisionmachining.Butgrindingchatterwillproduceaseriesofnegativeeffectsonmachiningqualityinmachiningprocess.Due

8、tothenon-stationary,multidimensionalandnonlinearcharacteristicsofgrinder'svibrationsignals,tradi