切削加工过程中颤振在线监测研究综述

doi:10.7527/S1000-6893.2022.27562

Abstract

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

CLC Number:

V261.92

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.

Figures/Tables 16

Table 1

Summary of advantages， disadvantages and application of chatter data acquisition method

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］

Table 1

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Table 2

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Table 3

Fig.8

Fig.9

Fig.10

Table 4

Summary of advantages， disadvantages and applications of supervised chatter identification

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］

Table 4

Fig.11

Fig.12

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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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Review on on⁃line monitoring of chatter in cutting process

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