[发明专利]机器人钻削颤振识别方法和系统

权利要求书

1.一种机器人钻削颤振识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：采集机器人钻削系统主轴振动信号；

步骤S2：根据主轴振动信号计算信号能量熵；

步骤S3：根据信号能量熵和颤振阈值对比进行机器人钻削颤振的识别。

2.根据权利要求1所述的机器人钻削颤振识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S2.1：采用矩阵陷波器滤除主轴振动信号中的主轴相关频率成分干扰；

步骤S2.2：利用聚焦速度同步线性chirplet变换获取滤除主轴相关频率成分干扰后的主轴振动信号频谱；

步骤S2.3：将主轴振动信号频谱划分为不同频带并重构每个频带对应的子信号；

步骤S2.4：根据子信号计算信号能量熵。

3.根据权利要求2所述的机器人钻削颤振识别方法，其特征在于，在所述步骤2.1中，矩阵陷波器滤除主轴相关频率成分干扰，计算公式如下：

s.t.N^Tf_j＝0

Q＝(MM^T)^-1；

f_j＝Q^-1M_jm_j-Q^-1N^T(NQ^-1N^T)^-1NQ^-1M_jm_j；

其中，J表示目标函数；表示向量二范数的平方；M^T表示矩阵M的转置，上标T表示矩阵或者向量的转置；N^T表示矩阵N的转置；s.t.表示约束条件；

矩阵M＝[h_R(ω₁)，h_R(ω₂)，…，h_R(ω_K)，h_I(ω₁)，h_I(ω₂)，…，h_I(ω_K)]；h_R(ω_K)和h_I(ω_K)分别表示h(ω_K)的实部和虚部；h(ω_K)表示与频率ω_K相关的变量；ω_K表示矩阵陷波器带宽上第K个均匀离散频率点；

h(ω)表示与频率ω相关的向量，即h(ω)＝[1，e^iω，e^i2ω，…，e^i(n-1)ω]^T＝h_R(ω)+ih_I(ω)；h_R(ω)和h_I(ω)分别表示h(ω)的实部和虚部；e表示自然对数的底数；i为复数单位；n表示信号系列长度；

N＝[h_R(ω_nf)，h_I(ω_nf)]；h_R(ω_nf)和h_I(ω_nf)分别表示h(ω_nf)的实部和虚部；h(ω_nf)表示与频率ω_nf相关的向量；ω_nf为需要滤波的频率；

f_j表示矩阵陷波器的转置的第j列向量；m_j表示矩阵M的转置的第j列向量；M_j表示矩阵M的第j列向量；矩阵Q表示与矩阵M相关的矩阵；矩阵I为单位矩阵；

滤除主轴第k个相关成分ω_nfk对应的第k个矩阵陷波器进而进行主轴相关频率成分滤除；ω_nfk表示滤除主轴第k个相关成分；表示第k个矩阵陷波器；令z_i＝[z_i(1)，z_i(2)，…，z_i(n)]^T为测量振动信号系列，z_i(n)表示向量z_i的第n个的值；z_f＝[z_f(1)，z_f(2)，…，z_f(n)]^T为滤波后信号系列，z_f(n)表示向量z_f的第n个的值；则具体公式如下：