[发明专利]数控机床整机加工状态动态特性的测量方法

权利要求书

1.一种数控机床整机加工状态动态特性的测量方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一：在数控机床各主要部件上均安装振动加速度计传感器；

步骤二：在加工状态下，利用机床地基振动以及运行产生的振动作为激励，通过多通道数据采集卡，采集数控机床各部件的三相振动响应；

步骤三：运用贝叶斯运行模态法与快速傅里叶变换，获得数控机床在非工作状态环境下各通道频响函数曲线，建立模态参数识别函数；

步骤四：通过分析各通道频响函数获得数控机床各阶固有频率、阻尼比和模态振型等动态特性参数。

2.根据权利要求1所述的数控机床整机加工状态动态特性的测量方法，其特征在于：所述在加工状态下，通过多通道数据采集卡，采集数控机床各部件的三相振动响应的原理和方法如下：

数控机床n自由度的线性振动系统满足运动方程：

其中，M∈R^n×n、C∈R^n×n、K∈R^n×n分别为系统的质量矩阵、阻尼比矩阵、刚度矩阵；假设满足线性经典阻尼的多自由度结构的结构响应为：

其中，为第j阶的全局振型向量；为第j阶的模态响应，模态阶数为m，且模态响应满足解耦模态动力方程为：

其中，ω_j，ζ_j和W_j(t)分别是表示机床第j阶模态的固有频率，阻尼比和模态力的标量。模态识别的主要参数为固有频率、阻尼比以及振型；

数控机床在随机工况激励情况下，产生微弱的振动，设为测试获得的振动加速度响应数据，N为每个采集通道里的采样个数；假设测试获得的加速度响应由模型的结构环境振动测试信号和预测误差组成，即

其中，{ε_j∈Rⁿ}为预测误差，表示由测试噪声和模型误差引起的模型响应和测试响应之间的误差。将采集获得的机床加速度信号D进行快速傅里叶变换变换，Fast FourierTransform,FFT，即

式中，i²＝-1；F_k和G_k分别表示的实部和虚部；Δt为采样步长，对应k＝2,3,…,N_q，f_k＝(k-1)/(NΔt)，假设增广矩阵从由加工状态采集获得的加速度信号进行FFT后得到的增广矩阵{Z_k}出发，来识别机床的动态特性模态参数θ＝{f,ζ,S,S_e；Φ}，其中f＝{f_j:j＝1,…,m}，ζ＝{ζ_j:j＝1,…,m}和Φ＝[Φ₁,…,Φ_m]∈R^n×m分别表示m阶固有模态中的固有频率、阻尼比和相对应的机床整体振型；S∈C^m×m和S_e分别表示态激励的频谱密度矩阵和预测误差频谱密度；

由贝叶斯理论原理可以得到：

p(θ|D)∝p(D|θ) (6)

p(θ|D)表示θ的后验概率密度函数；p(D|θ)为似然函数。由随机过程分析我们可以知道，当满足高采样率和足够的数据长度时，FFT结果为近似独立的，且满足高斯分布，故Z_k服从零均值的高斯联合分布，得到似然函数为

式中，det(·)表示取行列式；C_k为Z_k的理论协方差矩阵，为了便于分析和计算，取出负的对数似然函数进行分析，用L(θ)表示，则p(D|θ)＝exp[-L(θ)]，其中

因而，模态参数θ的优化值可以通过最大化后验概率密度函数，即最小化负对数似然函数L(θ)获得。