切削加工过程中颤振在线监测研究综述

doi:10.7527/S1000-6893.2022.27562

综述

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切削加工过程中颤振在线监测研究综述

李益文¹^,³, 邓朝晖²^,³(), 刘涛¹^,³, 卓荣锦¹^,³, 李重阳¹^,³, 吕黎曙¹^,³

^1.湖南科技大学机电工程学院，湘潭 411201
^2.华侨大学制造工程研究院，厦门 361021
^3.湖南科技大学难加工材料高效精密加工湖南省重点实验室，湘潭 411201

收稿日期:2022-05-31 修回日期:2022-06-12 接受日期:2022-07-13 出版日期:2023-06-15 发布日期:2022-08-08
通讯作者: 邓朝晖 E-mail:edeng0080@vip.sina.com
基金资助:
湖南省创新型省份建设专项经费(2020GK2003);NFSC-浙江两化融合联合基金(U1809221);湖南省自然科学基金(2020JJ4309);湖南省自然科学联合基金(2021JJ50116)

Review on on⁃line monitoring of chatter in cutting process

Yiwen LI¹^,³, Zhaohui DEND²^,³(), Tao LIU¹^,³, Rongjin ZHUO¹^,³, Zhongyang LI¹^,³, Lishu LV¹^,³

^1.School of Mechanical Engineering，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201，China
^2.Institute of Manufacturing Engineering，Huaqiao University，Xiamen 361021，China
^3.Hunan Provincial Key Laboratory of High Efficiency and Precision Machining of Difficult-to-Cut Materials，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201，China

Received:2022-05-31 Revised:2022-06-12 Accepted:2022-07-13 Online:2023-06-15 Published:2022-08-08
Contact: Zhaohui DEND E-mail:edeng0080@vip.sina.com
Supported by:
Special Fund for the Construction of Hunan Innovative Province(2020GK2003);NFSC-Zhejiang Joint Foundation for the Integration of Industrialization and Informatization(U1809221);Natural Science Foundation of Hunan Province of China(2020JJ4309);Municipal Joint Fund for Natural Science of Hunan Provincial(2021JJ50116)

摘要/Abstract

摘要：

颤振是航空航天加工制造等领域中广泛存在的问题，深入开展切削加工过程中颤振在线监测研究对于进一步提升颤振抑制效果、保障加工系统稳定运行具有重要意义。根据颤振在线监测所需的实时性和精确性的要求，围绕数据采集、在线特征提取及颤振识别进行综述，首先介绍了3种颤振数据采集方法的特点，然后深入归纳与分析了颤振特征应用情况及影响颤振特征提取的关键因素，接着比较并总结了基于有监督学习和无监督学习的颤振识别技术的特点，最后总结并展望了目前颤振在线监测所存在的问题及发展趋势，可为未来颤振在线监测研究提供参考。

关键词: 切削加工颤振, 在线监测, 数据采集, 信号处理, 有监督学习, 无监督学习, 颤振识别

Abstract:

Chatter is a widespread problem in aerospace manufacturing and other fields. In-depth research on on-line monitoring of chatter in cutting process is of great significance to further improve the suppression effect of chatter and ensure the stable operation of machining system. According to the real-time and accuracy requirements of the chatter online monitoring， this paper focuses on data acquisition， online feature extraction， and chatter recognition. Firstly， the characteristics of three kinds of chatter data acquisition methods are summarized， and then the application of chatter features and the key factors affecting chatter feature extraction are elaborated and analyzed. Later， the characteristics of chatter recognition techniques based on the supervised and unsupervised learning are compared and summarized. Finally， problems existed in the current on-line chatter monitoring and the development trend in the future are discussed， which can provide reference for the research of on-line chatter monitoring in the future.

Key words: cutting chatter, on-line monitoring, data acquisition, signal processing, supervised learning, unsupervised learning, chatter recognition

中图分类号:

V261.92

李益文, 邓朝晖, 刘涛, 卓荣锦, 李重阳, 吕黎曙. 切削加工过程中颤振在线监测研究综述[J]. 航空学报, 2023, 44(11): 27562-027562.

Yiwen LI, Zhaohui DEND, Tao LIU, Rongjin ZHUO, Zhongyang LI, Lishu LV. Review on on⁃line monitoring of chatter in cutting process[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(11): 27562-027562.

图/表 16

表 1

颤振数据采集方法的优缺点及应用总结

采集形式	主要内容	采集信号	优点	不足	文献
外接传感器数据采集	搭建了镗削颤振智能识别系统	加速度信号	监测精度较高；通用性、灵活性好；成本较低；可采集机床外部信息	集成性差；抗干扰能力弱；无信息互动能力	［10］
	验证了电流信号用于颤振监测的可行性与有效性	电流信号			［11］
	通过颤振特征揭示了力信号与铣削状态的隐含关系	力信号			［13］
	通过声音信号探究了不同的切削参数下的颤振识别情况	声音信号			［15］
	开发了声音与加速度信号融合的传感器系统	声音、加速度信号			［16］
	提出了一种结合多传感数据融合和先进智能技术的数据采集和颤振识别方法	声音、加速度信号			［17］
基于可编程逻辑控制器数据采集	搭建了具备PLC信号的采集与分析的铣削颤振监测系统	加速度信号	数据传输迅速；通用性和扩展性良好；经PLC处理过的信号均可采集	连接和实现复杂；限于开关信号；受机床开放度的影响	［18］
	完成了PLC信号的采集和读取，并建立了颤振监测系统	加速度信号			［19］
	通过单片机完成PLC数据采集，并实现远程颤振监测	电流、电压、功率信号			［20］
	开发了基于PLC的数据实时采集系统	力信号			［21］
	利用机床主轴单元中的PLC监测切削过程	加速度信号			［22］
	验证了通过PLC采集模拟信号输出力信号方案的正确性	声音、加速度信号			［23］
机床通讯接口数据采集	采用RS-232接口实现了颤振数据采集，并搭建了机床状态在线监测系统	声发射信号	数据采集手段丰富；具备信息共享能力；实时性良好；实施简单，成本低	缺乏采集机床外部信息的能力；缺乏良好的通用性、灵活性和可扩展性	［26］
	介绍了一种利用DNC接口完成颤振数据采集的方法	电流、声音信号			［27］
	通过OPC和MQTT通讯协议完成了切削振动信息的采集	加速度信号			［28］
	通过TCP/IP通讯协议建立了计算效率高、通讯友好的颤振数据采集和监测平台	加速度信号			［29］
	通过开放式数控系统接口采集实现了数据采集与共享，并提高了加工过程的颤振稳定性	电压、电流信号			［31］
	建立了以开放式数控系统接口采集为基础的数据采集模块和颤振在线监测模块	加速度、电流信号			［32］

表 1

图 1

图 2

图 3

表 2

图 4

图 5

图 6

图 7

表 3

图 8

图 9

图 10

表 4

有监督颤振识别法优缺点及应用总结

有监督颤振识别法	主要内容	精度	优点	不足	文献
神经网络	建立了基于DNN的颤振辨识模型	96%	具有良好的学习和泛化能力	可解释性较差；小样本数据分类精度差；过拟合问题	［12］
	提出了基于DCNN的铣削实时颤振监测方案	99.6%			［98］
	提出了将切削参数与DCNN相结合的颤振监测方法	99.8%			［99］
	分析了ANN在车削稳定性建模中的应用	92.6%			［100］
	比较了面响应法和ANN的颤振识别效果				［101］
	结合多种算法提高了DCNN的分类性能及颤振识别效率	98.3%			［102］
支持向量机	建立了可在线进化的LS-OC-SVM颤振识别模型	99.0%	分类精度高；可处理高维、非线性特征	对参数和核函数的选择敏感；大样本数据分类精度较差	［103］
	提出了基于SLVM颤振在线监测系统的多通道融合策略	96%			［104］
	提出了基于图像信号的MC-SVM颤振在线识别方法	96.6%			［105］
	采用多特征融和Adaboost-SVM提高了颤振识别的鲁棒性	99%			［106］
	将AHLRD与SVM结合建立了颤振在线识别系统	99.4%			［107］
提升法	提出了基于GTB的颤振智能监测方案	100%	高维数据处理能力强；鲁棒性好	计算复杂度高；运行速度慢	［14］
提升法	建立了在变切削参数下的LGB颤振识别模型	96%	高维数据处理能力强；鲁棒性好	计算复杂度高；运行速度慢	［109］
决策树	通过决策树建立了颤振识别结果与工件表面质量的映射关系	92.4%	计算复杂度低；可自动选择特征	依赖大量的训练数据；过拟合问题	［111］
决策树	通过GBDT算法建立了振动能量回归模型		计算复杂度低；可自动选择特征	依赖大量的训练数据；过拟合问题	［112］
K近邻	利用增强K近邻实现颤振识别和模型自学习		简单易实现；对异常值不敏感；精度较高	计算成本较高；参数需选择合理	［113］
K近邻	提出了将K近邻与时间序列相似度相结合颤振在线监测方法	98%	简单易实现；对异常值不敏感；精度较高	计算成本较高；参数需选择合理	［114］
隐马尔可夫模型	通过隐马尔可夫模型建立颤振辨识模型		计算能力强；所需训练样本少	算法复杂度较高；适用范围小	［115］
随机森林	对比了DNN、回归树和随机森林在铣削颤振识别中的性能		抗噪性能好；学习能力强	非线性数据处理能力较差	［116］

表 4

图 11

图 12

参考文献 122

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E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

方法	优点	不足	用途
TKEO	计算效率高；对振幅频率变化高度敏感	抗噪能力较差	跟踪信号的瞬时能量
VKF	抗噪性强；自适应性好	需确定合适的权重和阶数	提取有效的时变频率成分
TLS-SPRIT	对频率变化敏感；抗干扰	需选择合适频率分量数	对短数据样本进行准确谱估计
FDS	计算简便；实时性良好	精确性较低	可实现早期轻微颤振识别
OMP	重构精度高；计算速度快	需预知稀疏度；鲁棒性较低	解决颤振频率重构问题

方法	优点	不足	适用范围
STFT	可实现局部信号频谱分析	存在测不准原则	适用于多分量的平稳信号
WT	自适应性和多分辨能力好；抗噪能力强	冗余度大；频率混叠	适用于非平稳信号或具有奇异性突变信号，以低频信号为主
EMD	自适应性好；衍生方法较多	模态混叠；边界效应	适合分析采样充分、信噪比高以及分量间隔良好的平稳信号
EEMD	改善模态混叠	过分解；耗时较长	适用于分析非线性、非平稳的步态信号
LMD	计算效率高；时频聚焦性好	时频分布混叠	适合处理多分量的调幅、调频信号
VMD	运算效率高；分解精度好；抗噪能力强	参数需预先确定	适合分析分量频率范围不重叠的窄带信号

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切削加工过程中颤振在线监测研究综述

Review on on⁃line monitoring of chatter in cutting process

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