本发明属于机械装备结构的动力学分析领域，更具体的，涉及到一种机械装备机构运行状态下的频响函数辨识方法。
背景技术：
与静止状态下相比，机械装备运行过程中结构的动态特性会发生变化，以机床为例，产生这种变化的一个原因是运行过程中主轴位置变化对机床动态特性的影响以及工作台位置变化导致的机床结构动态特性的变化。另一个原因是运行过程中主轴转速变化以及工作台进给速度变化引起的动态特性变化。除了速度相关和位置相关的机床运行过程中动态特性变化之外，运行过程中机床温度的变化以及非线性也会造成动态特性的变化。采用机床实际运行中结构的动态参数能更准确地预测加工过程稳定性，保证加工零件形状和尺寸的精确度。
工作模态分析方法(OMA)是一种可以在实际运行工况下辨识结构动态特性的方法，这种方法仅基于输出响应数据，根据输出响应的功率谱便可以辨识模态参数。OMA方法可以仅通过输出信号辨识固有频率和阻尼比，但是其由于输入信号未知，模态振型无法归一化，从而无法获得结构的频响函数矩阵。
技术实现要素：
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种辨识机械装备运行中的频响函数方法，其通过将结构静止状态下各阶模态振型与工作状态下各阶固有频率和阻尼比相结合，从而获得工作状态下频响函数，具有方法简单、测量结果准确的优势。
为实现上述目的，按照本发明，提供一种用于机械装备结构的运行状态下频响函数识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)对机械装备结构进行试验模态分析实验，相应获得包含所设定的n阶模态参数的频响函数[H(ω)]0，其中模态参数包括固有频率ω0n,r、阻尼比ξ0r和模态阵型{φ}0r；
其中：j为虚数单位，ω为自变量，单位为rad/s，{φ}0r为敲击实验得到的第r阶模态的模态振型，ω0n,r为敲击实验得到的第r阶模态的固有频率，ξ0r为敲击实验得到的第r阶模态的阻尼比；
(2)对机械装备结构进行工作模态分析实验，相应获得反映各阶模态的振动响应功率谱，该功率谱中具有多个极点，并且各个极点分别对应于一组用于表征机械装备结构动力学特征的模态参数，即第r阶模态的固有频率ω1n,r和阻尼比ξ1r；
(3)将步骤(2)中所得固有频率ω1n,r、阻尼比ξ1r代入步骤(1)的频响函数[H(ω)]0中，分别代替ω0n,r、ξ0r，即可获得合成的频响函数[H(ω)]：
该频响函数[H(ω)]即为机械装备结构在运行状态下的频响函数。
作为本发明的进一步优选，所述机械装备结构优选为数控机床。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：
(1)本发明解决了OMA方法不能测得机械制造装备运行过程中频响函数的问题；
(2)相比已有的工作模态分析的频响函数合成方法如增加质量或弹性约束、变结构等方法，本发明方法可靠性更高。
附图说明
图1为本发明实施例的一种数控机床运行状态下频响函数辨识方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明一个实施例的辨识机械制造装备运行中的频响函数的方法，其优选以机床为例，该方法具体包括如下步骤：
(1)对机械结构进行试验模态分析实验(EMA)，相应获得包含所设定的n阶模态参数的频响函数，模态参数包括固有频率、阻尼比和模态阵型；
具体地，获得数控机床的模态振型通过如下子步骤实现：
(1-1)布置测点和选择激励点。对机械装备进行模态实验，通常方法为在机床的一个位置(激励点)给予激励并采集该激励信号，测量机床上若干位置的响应信号，再进行后续内容。
在满足要求前提下，应尽量减少机床上采集数据的位置(测点)，测点布置的密集程度根据机床部件的复杂程度来定。
激励点一般选在机床本体上振动最为剧烈的位置，因为在该位置给予激励，机床各位置的振动应该是最剧烈的，采集到的信号的信噪比也最高。
(1-2)进行实验并采集信号。选定测点和激励点后，需要确定激励方式和信号采集方式，常用的激励方式有力锤激励和激振器激励，要对越大的机床进行激励，则需要的激励能量也越大，一般激励中小型机床采用相应大小的力锤即可，激励重型机床则用激振器为宜。采集激励信号和响应信号，激励信号的采集通常采用力锤或激振器等激励设备和数据采集系统配合，采集到的激励信号为激励设备对机床施加的力信号；响应信号的采集通常采用加速度传感器或位移传感器和数据采集系统配合，采集到的响应信号为在激励设备的激励下，机床各个位置的加速度信号或位移信号；成熟的数据采集系统较多，可根据实际情况选取。以上均选定后，即进行模态实验，并采集激励点和全部测点响应信号。
(1-3)数据分析以进行参数辨识。利用上一步中采集的响应信号和激励信号，获得机床各测点相对于激励点的频响函数，
其中，H(jω)表示机床任意第j测点相对于激励点的频响函数，X(jω)表示响应信号的傅里叶变换，F(ω)表示激励信号的傅里叶变换。所有测点相对于激励点的频响函数便构成频响函数矩阵[H(ω)]。
设敲击实验得到的刀尖点的频响函数为：
其中：{φ}0r为敲击实验得到的第r阶模态的模态振型，ω0n,r为敲击实验得到的第r阶模态的固有频率，ξ0r为敲击实验得到的第r阶模态的阻尼比，j为虚数单位，ω为自变量，单位为rad/s；
(2)对结构进行工作模态分析实验(OMA)，相应获得反映各阶模态的振动响应功率谱。该功率谱中具有多个极点，并且各个极点分别对应于一组用于表征机械装备结构动力学特征的模态参数即固有频率、阻尼比和模态阵型。
具体而言，获得机床的各阶固有频率和阻尼比的具体过程如下：
(2-1)布置测点。
本实施例中，优选测点布置原则与步骤(1)中相同。
(2-2)进行切削试验并采集信号。本实施例中通过信号采集系统进行数据采集，信号采集系统例如可以优选为LMS公司信号采集前端，型号例如为LMS SCADAS Mobile SCM05。拾取的响应信号类型为加速度信号，可以通过专用的加速度传感器进行采集，例如可以采用PCB公司的加速传感器，型号优选为PCB-356-A15。
试验准备中，1)首先在未安装刀具前调试好预先编制好的数控程序，保证数控程序有效运行；2)启动机床，对工件进行三个方向的对刀，在参数记录表下记录下工件原点的机床坐标，以及铣削过程的三轴运动范围；3)布置和连接传感器：按照步骤(2-1)的测点布置原则，在机床的相应位置布置好传感器，将三向加速度传感器按照编号顺序接上信号线。4)连接LMS数据采集前端和试验用笔记本，打开LMS软件的相应模块，设置好传感器相关参数和信号采集参数，并建立机床主要结构几何模型。
之后，进行工件铣削，进行数据采集，具体包括：1)在数控系统中调出调试通过的数控程序，根据当前位置及对刀信息调整数控程序，启动程序；2)在刀具接近工件过程中，设置软件处于待触发状态，刀具刚切削时软件被触发，将开始记录数据，若无触发，暂停数控程序，调整触发阈值。当采集完数据后，停止记录并保存数据；3)按以上的步骤，每组铣削程序，重复多次，例如可以是四次、五次、或其他次数。
(2-3)数据分析和参数辨识。
对所采集数据进行分析，具体是对响应信号的自功率谱和互功率谱进行分析，具体过程可以如下：
1)选择参与分析的测点数据；2)选择合适的计算模态数(Modal size)，点击运行开始计算，得到稳态图；3)根据稳态图，依次选择各个求解表现稳定的模态极点；4)分别使用LMS软件内置的MAC置信准则，模态复杂性，模态相位共线性等多种指标进行模态分析结果的验证，根据验证结果最终选取模态极点，得到对应的模态固有频率和阻尼比，分别为ω1n,r、ξ1r。
本实施例中是采用LMS软件自带的分析方法，但除了LMS软件自带的分析方法外，业内还有很多成熟的模态参数辨识方法，可根据需要选取，本申请中不再赘述。
(3)对步骤(1)中模态振型和步骤(2)中频响函数和阻尼比进行合成，得到机床运行状态下的频响函数。
OMA模态分析方法辨识所得的固有频率和阻尼比分别为ω1n,r、ξ1r，将它们代入式(1)，分别代替ω0n,r、ξ0r，则合成的频响函数为：
该频响函数[H(ω)]即为识别得到的机械装备结构在运行状态下的频响函数。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。