基于EMD的滚珠丝杠振动信号滤波技术研究

    滚珠丝杠副是数控机床的关键功能部件，其质量的优劣直接影响数控机床整体性能［1］，而振动是影响滚珠丝杠加工表面粗糙度的重要因素。在滚珠丝杠精加工中，磨削是一种常用的加工方法，然而磨削中的振动对丝杠加工表面粗糙度有着重要的影响，保持磨削加工过程的平稳性，抑制振动产生的非平稳特性，对提高滚珠丝杠表面加工质量及生产率具有重要的意义。长期以来，国内外学者在振动问题的研究上，大多数集中在机床振动和切削振动方面，滚珠丝杠磨削振动研究相对较少［2］制颤振的效果进行了试验研究，考查了砂轮变速幅度、变速频率及变速波形对抑振效果的影响，并通过正交试验和单因素试验得出了变速磨削对抑振有明显效果的结论。文 ［4］ 从振动信号的相位特性出发，利用信号通过系统的滞后特性，在理论上和方法上进行了较深入的研究。虽然国内学者对滚珠丝杠的磨削振动进行了系列研究，并且这些研究都是在对振动信号进行有效测试的基础之上开展的，但是对处于非理想状态下磨削加工滚珠丝杠振动信号的研究较少，如由于环境因素或磨削过程中人为等因素的干扰，振动信号呈现出低信噪比、非平稳状态的特性。1996 年，美国宇航局的 N E HUANG 等提出了一种全新的信号处理方法HILBERT-HUANG 变 换( HHT)［5］，它基于瞬时频率和希尔伯特 ( HILBERT)变换，是一种自适应的信号处理方法，具有自适应的信号分解和降噪能力，被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性、稳态频谱分析的一个重大挑战与突破，主要用于非线性、非平稳信号的分析，目前该方法已经在地球物理、医学等领域得到了一定的应用［6 －7］，并取得了很好的效果。HILBERT-HUANG 变换是 HUANG 提出的时间序列分析方法，其核心是经验模态分解。通过 EMD 把复杂信号分解成若干固有模态函数组合。固有模态函数隶属于不同的频带，表示了信号的一个内在特征振动形式。EMD 方法无需更多先验信息，可实时、高效、自适应地分解信号，并能够反映信号本身的固有特征。

    作者在仿真试验及实验数据分析的基础之上，提出了基于经验模式分解的振动信号滤波方法，研究了滚珠丝杠磨削加工中低信噪比、非平稳振动信号的特征。通过 EMD 滤波技术，提高了滚珠丝杠振动信号的信噪比，得到了非平稳振动信号的本质特征，为磨削滚珠丝杠实时监测和故障诊断提供了有效的理论基础。

    1 基本理论及滤波性能分析

    1. 1 经验模式分解 ( EMD) 的基本理论

    EMD 具有自适应的信号分解和降噪能力，其目的是根据非线性、非平稳信号本身的特征时间尺度，将信号分解成有限个 IMF 和一个余项的和。IMF 反映信号的内部特征，余项表示信号的趋势。每个 IMF都是单分量的幅值或频率调制信号，且满足以下两个条件: ( 1) 整个信号中零点数与极点数相等或者至多相差 1; ( 2) 信号上任意一点，由局部极大值确定的包络线和局部极小值确定的包络线的均值均为零，即信号关于时间轴局部对称。