再生颤振预测技术在本科教学实践中的思考与实践

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作者简介：刘宇（1980-），副教授，博士，主要研究方向为机械系统动力学、振动测试与诊断、运动控制技术

摘要：本文针对大学生熟悉的机床加工中再生颤振的预测技术认识不深入，不具体的问题，展示了几种颤振预测方法及其分析结果并建立的颤振预测软件，通过改变参数的输入值从视觉上展现出参数变化对颤振稳定性的影响。即加深了学生对颤振预测理论的认识又使他们了解到颤振预测技术在生产中的应用途径。

关键字：颤振预测 颤振稳定性

中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）09（c）-0000-00

Regenerative chatter prediction technology in thinking and practice of undergraduate teaching practice

YuLiu Zhenyu Wang

（School of Mechanical Engineering andAutomation， Northeastern University， Shenyang 110819）

AbstractThis paper in the light ofstudents do not have a profound and specific understanding of familiar regenerative chatter prediction technology in machining. It alsoexhibition several methods of chatter prediction and respective analysis results.We establishment aregenerative prediction chatter software， By changing the parameters of the input values students can see the parameters influence on the regenerative chatter stability in visual . That makes students" understanding of the theory of chatter prediction and make them understand the application of regenerative chatter prediction technology in production.

Key words： Regenerative chatter prediction， chatter stability

0 引言

再生颤振预测技术是为避免加工过程中发生再生颤振通过采集加工信号然后再利用相应的颤振稳定性算法计算并判断加工过程中是否发生颤振的技术。再生颤振是自激振动的一种，普遍发生于机床加工中。由于再生颤振对工件的加工精度、表面质量和加工效率有着很大的影响，因此得到国内外的广泛研究，培养学生对于再生颤振预测技术的能力显得尤为重要。但是由于再生颤振的预测技术中应用的传感器和采集卡较为昂贵且容易损坏，因此不可能实现每个人的实际操作。而单纯的计算公式即抽象又枯燥很难被学生理解和掌握。因此，本文提出将实验室自己编写的颤振预测软件应用于本科生的再生颤振的教学中，将颤振稳定性的影响因素和各稳定性算法的差别以视觉的形式呈现出来便于学生的理解和记忆。

1再生颤振的产生及其判别方法

在机加工过程中刀具会在材料表面留下一系列的波纹，而相邻切削周期的波纹之间的相位差导致了机床的再生颤振。鉴于再生颤振对加工的巨大危害关于它研究有很多，学者们建立了一些数学模型并提出了一些颤振稳定性判别方法。主要模型有准单自由度模型两自由度模型和非线性模型等。判别方法主要有频域范围内的分析方法如：Tulsty[1]的准单自由度法，Altintas[2]的零阶近似法和时域内的分析方法如：丁汉[3]的全离散法和O. Elbeyli a， J.Q. Sun[4]的半离散法。此外，考虑到参数的不确定性对稳定性的影响有学者又提出鲁棒颤振稳定性[5]和模糊颤振稳定性[6]预测方法.

2再生颤振预测技术的系统组成和实验要求

再生颤振预测包括机床动态特性的采集和和分析。信号的采集所涉及的仪器主要有加速度传感器，如PCB公司的208c03、信号采集卡，如BK的3560B和模态力锤，如PCB公司的SN31583对于激振频率要求较高的还可采用激振器激励。信号采集软件为pulse，信号的分析软件为Mescope。在对机床再生颤振的模态测试中要求加速度传感器的最大采样频率是被测对象固有频率的两倍以上，且加速度传感器的质量与测物体的质量相比很小可以忽略。实验中要求信号采集卡能及时准确的采集到被测物体的信号，且能够将采集到的信号以某种格式输出，便于后续的分析和处理。模态力锤的种类有很多其中不同的型号又具有不同的激振频率，测试中选择能够激起被测物体的固有频率的力锤便可。

3再生颤振稳定性预测技术软件平台的建设

3.1 软件平台的特点和具体操作

为了方便操作，便于学生对颤振预测技术有着全面和深刻的掌握，我们尝试将模态的采集过程合和数据分析整合到同一个软件平台下。通过手动的输入模态参数得到不同的分析结果，将输入的模态参数和分析结果进行比较，便可以使学生很清楚的认识到每个模态参数在颤振稳定性分析中的作用以及对系统稳定性的影响，具体如图1所示。该软件平台的搭建具有操作简单，界面清晰，可操作性和可重复性较强的特点，学生可以根据自己的理解和兴趣更该输入的模态参数，进而获得不同参数对稳定性的影响结果。

图1 软件平台界面

3.2试验台在教学中的作用

本着教学和科研相结合的理念，我们研发了再生颤振预测软件，该软件平台以生动的图片形式将枯燥抽象的理论问题生动化，避免了以往的“填鸭式”教学，极大的调动了学生积极性和主动性。使本科生的科研能力、创新能力和思考能力都得到了提升。也为本科生毕业后继续深造或直接参与科研工作打下良好的基础。由于该平台搭建的过程中应用到了很多方面的知识，比如C#编程，稳定性算法，控制平台的搭建等，所以该平台也向学生展示了不同学科之间的相互关系，以及他们的具体应用。

4再生颤振预测技术在本科生教学实践的思考

4.1软件平台的实践与扩展应用

该软件平台具有操作简单，结果直观便于学生的操作理解和记忆的优点，对本科教学有着很重要的意义。但是目前还不能够将模态测试的操作过程以一种模拟的形式呈现在学生面前，让学生真正的做到从仪器的安装连接到测量再到数据分析的一体式操作，进而使得学生具有独立的测量和判断机加工状态中是否发生颤振的能力。因此，本实验平台还需要进一步的扩展以适应更为广泛的应用。具体扩展如下：

1）将传感器的安装及数值采集的模拟过程做成该软件平台的一个仿真模块，使他们更好的理解不同的操作对测试结果产生的不同影响。

2）选择更好的判断稳定性算法以降低计算时间，改善采集方式以获得更精确的采集信号。

4.2 下一步工作

虽然该软件平台能够很清楚的呈现出不同的模态参数对颤振稳定性的影响，但是该平台还没能将整个测试与分析过程包含在内。因此，有必要将测试仿真技术模块加入该软件平台中。这样不仅有利于本科生全面掌握再生颤振的预测流程还有利于避免操作过程中的一些失误，降低因不当操作而对仪器和工件的损害。此外，为了规范管理，便于学生快速掌握和准确运行，我们应该编写相应的软件使用手册和相应的教学视频。在后续的工作中当该软件能够有效的应用于实际加工中的颤振预测中时，还会将该软件的实测案例应用于本科教学中，让大家更加真实的感受到再生颤振预测技术员及其相关的应用。

5 结束语

科研实践在本科教学中具有重要的意义，但是由于各种原因使得科研实践在本科教学中还不能够完全的融合。本文通过研究再生颤振预测技术在本科教学中的应用问题，增强了科研实践在本科教学中的应用，为实现教学研相结合的科学思想做出了一定的努力。为提高本科的教学质量，为科研队伍提供后备资源做出一定的贡献。随着该软件 平台功能的不断完善，在工程应用与教学中必将发挥越来越重要的作用。

参考文献：

[1]Koenigsberger F， Tlusty Machine tool structures： stability against chatter. [J] Pergamon， Toronto， Ontario 1967

[2] Altintas， E.Budak. Analytical Prediction of Stability Lobes in Milling. [J] Manufacturing Automation Laboratory， Dept. of Mechanical Engineering 1995， （44）： 357–362 .

[3]Ding， Y.， Zhu， L.， Ding， H. A full-discretization method for prediction of milling stability.[J]，International Journal of Machine Tools. Mach. Tools Manuf.2010 ，（50）：502–509.

[4]T. Insperger， G. Stépán. Semi-discretization method for delayed systems [J]. International Journal for Numerical Methods in Engineering， 2002， 55 （5）： 503–518.

[5] Park， S. S. & Qin， Y. M. Robust regenerative chatter stability in machine tools. [J]， Int J AdvManufTechnol 2007， （33）： 389–402.

[6]Sims， N. D.， Manson Fuzzy stability analysis of regenerative chatter in milling. [J]. Sound Vib. 2010， （329）： 1025–1041.