颤振是限制工业机器人在加工过程中应用的主要问题，建立一种适用于机器人加工过程的自适应颤振检测方案，实现颤振的在线检测至关重要。然而，与机床颤振不同的是，由于普通工业机器人的变刚度特性和较弱的刚度，机器人加工过程中的颤振检测更为复杂，现有文献对此问题的研究较少。本文提出了一种机器人加工过程颤振在线检测的综合解决方案。首先，为了检测机器人加工过程中的颤振，避免变分模式分解（VMD）过程中的模式混合问题，提出了一种基于峰度和瞬时频率的自适应变分模式分解（AVMD）方法，实现了分解参数的自适应选择。其次，利用遗传算法计算最优分解参数。通过优化分解参数的离散步长，大大缩短了优化时间。最后，提取近似熵、能量熵和建议的熵漂移系数来区分颤振和稳定加工状态。仿真和实验结果表明，该方法能够满足在线检测的实时性要求，有效地检测颤振的发生。