Flutter online monitoring method for machining equipment

本发明公开了一种机械加工设备的颤振在线监测方法，包括选择合适的采样窗口；对采样的振动信号进行经验模态分解；对分解后的本征模态进行筛选得到特征本征模态；对特征本征模态进行希尔伯特变换得到时频谱；对时频谱进行统计模式分析得到特征参数；将统计特征参数与设定的特征阈值及历史相邻信号的统计特征参数进行比较，判定系统的振动状态。 本发明针对颤振检测方法样本依赖性强、泛化能力差、阈值测定困难以及判定不及时等问题，提出采用希尔伯特黄变换和统计模式识别相结合的方法，基于颤振时能量在频率上的聚集特性，对振动信号的时频谱进行统计建模及聚类分析，利用特征参数，从本质上表征切削颤振的物理特性，实时有效监测切削振动状态，判定结果准确、直观。