[发明专利]机床高速铣削过程欠采样动态信号的逆压缩感知恢复方法

摘要

机床高速铣削过程欠采样动态信号的逆压缩感知恢复方法，涉及机床高速铣削过程振动信号的动态采集。首先在高速铣削工艺系统的非加工区域安装振动加速度传感器获取动态信号，信号采集过程中可避免使用抗混叠滤波处理。通过快速傅里叶变换将信号由时域转换到频域，并且根究能量集中原则对频谱进行分块。根据频谱分块的能量中心及主轴工作频率的倍频关系可以判断特征的类型归属。针对被压缩感知成分，通过快内谱线的频率、幅值、相位信息进行处理，可以恢复原始信号的真实频谱。最终通过快速傅里叶逆变换实现高精度的信号时域波形恢复。数值计算效率较高，具有良好的工程应用推广价值。

主权项

1.机床高速铣削过程欠采样动态信号的逆压缩感知恢复方法，其特征在于包括以下步骤：1)在零件的非加工表面上安装振动加速度传感器，在铣削进行过程中采集振动加速度信号并记录主轴的旋转速度fw，单位为Hz；在动态测试过程中不使用抗混叠滤波，或者要求抗混叠滤波的截止频率高于采样频率fs的10倍以上；2)铣削加工完成后，取出加工过程的一段动态数据{xorg(n)|n＝1,2,...,N}，采样长度N为偶数，对{xorg}进行去均值处理得到{x(n)},如下式所示：对去均值数据{x(n)}进行快速傅里叶变换，得到复值频谱函数对幅值谱中f∈[0,f_s/2]部分进行观察，根据能量集中的原则将原频谱分成m个首尾相接的频段成分，表示为：其中，fi,min和fi,max分别表示第i个频谱成分的下截止频率和上截止频率，并且满足：f1，min＝0fi,min＜fi,maxfi,max＝fi+1,minfm,max＝fs/23)判断ppi是否为被压缩感知成分并附加频段标签，其中i＝1,2,...,m；(1)计算在pp_i的通过频段[f_l,i,f_l,h]上的平均值e_i：(2)判断ppi是否为常规感知成分，计算：式中，int{·}表示对输入的实数进行取整操作，即寻找不大于输入实数的最大整数；若err_i≤3Δf，则表明pp_i是正常感知成分，将该成分标记为本步骤结束；否则压缩感知成分，继续以下步骤；(3)判断压缩感知成分的真实频率a.令整数变量j＝2；b.计算成分ppi是否属于频段((j‑1)·fs/2,j·fs]上的成分：若err_i≤3Δf，则标记该成分为否则令j＝j+1，并返回步骤b；最终，获得m个带标签的频谱成分：4)通过逆压缩感知恢复原始信号的真实频谱并重构原始信号；(1)记标签序列{t_i}中的最大值为即根据各成分的标签确定真实频谱的频率范围为构造一个长度为的复值型的数组其中，算子max{·}的作用为取最大值；(2)将步骤1)中的频谱函数按照其自然顺序表示为：(3)对于确定其在频谱上对应的成分为：其中，ki,min＝int{fi,min/Δf},ki,max＝int{fi,max/Δf}；(4)在频谱{s(n)}中构建逆压缩感知信号的频谱；对每个进行逐次处理，如下所示：对于其中，算子conj{·}表示取复数的共轭；(5)对序列{s(n)}进行傅里叶逆变换，得到长度为的逆压缩感知时间信号即：5)绘制的时域波形及其包络，并与去均值信号的相关信息进行对比。