基于滾動均值濾波的磨齒機振動性能研究

房議

摘? 要：分析磨齒機的振動性能對提高機床動態穩定性，降低振動對齒輪加工精度的影響起著至關重要的作用。該文通過滾動均值濾波理論對采集到的振動數據進行降噪，改變參數并通過相似系數比較其濾波效果，從而合理地選取參數值來研究磨齒機的振動特性。

關鍵詞：磨齒機? 振動性能? 滾動均值濾波? 相似系數

中圖分類號：TG616 ? ?文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2020）01（b）-0004-04

機器人用RV減速器擺線輪是整個減速器的核心部件，而擺線輪的加工目前多采用專用機床成形法磨削，故磨齒機的振動性能直接影響著其齒輪的加工精度和加工質量，也一直是國內外研究者們關注的重點[1-3]。在磨削過程中，影響磨齒機磨削加工的振源較多：有電主軸高速運轉，機床X、Y、Z這3個方向的進給運動，主軸與砂輪的磨削振動，液壓配重鏈傳動沖擊振動等，因此磨齒機受到各種干擾因素的影響增多，如何區分干擾信號和正常信號給磨齒機振動性能的研究與分析帶來一定的難度，濾波算法成功地解決了這一難題。目前為止，比較經典的濾波算法主要有以下幾種：滾動均值濾波法[4]、中位值濾波法[5]、遞推平均濾波法[6]、中位值平均濾波法[7]、限幅濾波法[8]、一階滯后濾波法[9]、消抖濾波法[10]等。其中，滾動均值濾波法通過用當前數據及其后面的幾個數據（假設總共為K個）的樣本均值動態地取代當前數據，能有效地降低隨機干擾因素引起的波動，特別適用于在某一數值范圍附近上下波動的振動數據樣本，被廣泛用于振動、溫度等被測參數的濾波過程中，而且被證實有良好的濾波效果。鑒于此，該文將運用滾動均值濾波理論分析磨齒機的振動特性，對采集到的磨齒機原始振動數據進行降噪，從而提取隱藏的有用振動信息以分析磨齒機在加工制造過程中的性能變化趨勢。

但值得注意的是，K值的選取對濾波效果具有很大的影響。K值取的過大，振動曲線將過于平滑，濾波后的振動數據相比于原數據樣本也將越失真;K值取的過小，濾波效果將較差，濾波后的振動曲線也將非常不平滑。因此，合理地選取K值是對數 控磨床振動性能分析的關鍵。對于不同的K值，如何判定其濾波效果的好壞也具有一定的難度和挑戰。因此，該文通過計算濾波前后數據樣本的相似系數[11]，判定不同K值條件下的濾波效果。

1? 理論基礎

1.1 振動數據的采集

2? 實驗研究

振動測試平臺主要是采集機床在磨削加工中的振動加速度信號，測試平臺硬件主要有上位機、振動加速度傳感器、多通道數據采集卡、磨齒機。實驗選用壓電式的加速度傳感器，其靈敏度為1000mv/g;數據采集卡選用的是一款8通道24位USB電壓信號采集卡。加工試驗圖見圖1。

通過采集機床磨削加工下不同位置振動信號，通過對比加速度值探究機床的振動情況見圖2。圖2（a）顯示為傳感器測得機床X方向的一段振動信號;圖2（b）為機床Y方向的振動信號;圖2（c）為Z方向的振動信號。橫坐標為數據序號，縱坐標顯示在該方向上的振動加速度值。

由圖2可以看出在給定的磨削工況下，機床在X、Y、Z方向振動值主要在-0.02～0.02g范圍內波動，Z方向振動數據樣本中有少量數據波動較大，屬于干擾信號。在磨削過程中，機床受各種內部因素和外界環境的影響，振動數據無規律可循，給機床性能的研究與分析帶來一定的難度。

用當前數據及其后面的4個連續數據，即5個振動數據的均值取代當前數據，經過均值濾波后，機床在X、Y、Z這3個方向的振動數據，如圖3所示。

由圖3中（a）（b）（c）可以看出經過均值濾波后，機床在X、Y、Z方向振動幅值明顯減小，X方向、Y方向振動加速度數據主要在-0.015～0.015g范圍內波動;Z方向振動數據主要在-0.025～0.025g范圍內波動，造成這一現象可能是Z向機床在加工過程中本身振動較大，但主要原因是振動數據中有少量數據波動較大。

用當前數據及其后面的9個連續數據，即10個振動數據的均值取代當前數據，經過均值濾波后，機床在X、Y、Z方向振動數據如圖4所示。

由圖4中（a）（b）（c）可以看出經過第二次均值濾波后，機床在X、Y、Z這3個方向振動幅值明顯地減小了，X方向振動加速度數據主要在-0.015～0.015g范圍內波動;Y方向振動數據主要在-0.005～0.005g范圍內波動;Z方向振動數據主要在-0.015～0.015g范圍內波動。

根據相關系數法，計算濾波前后數據樣本的相似度，如表1所示。

由表1可以看出，對于X、Y、Z方向振動數據樣本，K=10時的相似度均大于K=5時的相似度;因此，從總體上來看，K=10時的濾波效果好于K=5時的濾波效果。

3? 結語

通過以上研究可以發現，用越多振動數據的均值濾波后機床的振動幅值越小，但是，濾波后的數據相對于原振動數據也越失真。因此，需要合理地選取濾波過程中的振動數據個數。下一步，我們將用灰關系分析方法計算濾波后的振動數據樣本與原始數據振動樣本的灰關系，以檢驗濾波后的振動數據樣本的失真度。

參考文獻

[1] 王會良，房議，馬文鎖.基于ANSYS的擺線輪磨齒機立柱