汪晓姗， 彭志科， 陈是扦

(上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室，上海 200240)

颤振是金属加工中出现的自激振动，严重制约了加工精度和加工效率。随着机床加工柔性化的日益发展，要求加工能对不同的工件在不同的条件下进行，因此不能从根本上杜绝颤振。近年来，于英华等[1-2]很多国内外学者开始着力于研究颤振的在线监测和预报控制。

铣削颤振的形成是一个孕育的过程，在颤振早期，监测系统抢先把铣削过程即将发生颤振的预兆先通报给控制系统，是实现颤振预报的关键。各种各样的传感信号可以被用来采集颤振信号，比如动态铣削力信号[3-4]，加速度信号[5]，力矩信号[6]等。Kuljanic等[7]提出了利用多传感器来监测识别颤振，这种方法提高了颤振监测的精确性和鲁棒性；Tansel等[8]通过铣削位移信号的谐波分量来监测颤振；Tarng等[9]在发生颤振时切削力信号在的频谱上的窄带特性来预测颤振。

工程中，直接根据传感信号难以识别颤振，因此需要从采集来的信号中获得对故障敏感的特征量。时域中主要采用的是概率统计分析，如互相关系数[10]、标准差[11]等；频域中，迟玉伦等[12]基于通过识别铣削力的谱峰频率来监测颤振。然而，这些传统的方法只适合分析平稳信号，而且无法准确预报颤振的发生。对于成分复杂的颤振信号，需要将其分解成单分量再进行分析。Cao等[13]应用EMD分解铣削力信号，提取颤振的特征，但是无法克服EMD分解的模态混叠。该方法易产生虚假的信号分量，干扰故障特征的诊断；……