鐘華燕， 舒陽歡， 周廣林

(1．黑龍江科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，哈爾濱150022;2．黑龍江科技大學(xué) 工程訓(xùn)練與基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中心，哈爾濱150022)

0 引 言

金屬切削加工過程中，刀具的磨損或破損等失效是不可避免的。切削加工過程中刀具的失效不僅會(huì)影響工件的加工精度和表面質(zhì)量，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致機(jī)床損壞甚至人員傷亡，造成嚴(yán)重?fù)p失。因此，對切削過程中刀具狀態(tài)的準(zhǔn)確識別和預(yù)測已成為刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的重要研究內(nèi)容。

切削加工過程中的刀具狀態(tài)監(jiān)測信號成分比較豐富，是典型的非平穩(wěn)信號，從中提取出有用的特征信息是刀具狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵。由于小波分析方法具有多分辨分析的特點(diǎn)，因此被廣泛運(yùn)用于刀具狀態(tài)監(jiān)測［1－2］。然而小波分析方法也存在著一些局限性。首先，采用小波分析方法對監(jiān)測信號進(jìn)行處理時(shí)，小波基的選擇對信號處理結(jié)果的影響較大［3］。一般情況下，對于不同類型的信號，其小波變換的最優(yōu)小波基也不同，因此，小波分析方法不具有自適應(yīng)性。其次，小波變換是基于頻域?qū)π盘栠M(jìn)行二剖分的過程，分解得到的信號分量大部分都不具有特征信息，難以將狀態(tài)特征信息從信號中分離出來。

針對上述問題，筆者提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馀cBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的銑削刀具狀態(tài)監(jiān)測方法。通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒▽π盘栠M(jìn)行自適應(yīng)分解，得到若干個(gè)具有實(shí)際意義的信號分量，通過計(jì)算各分量信號所占的能量百分比，以形成能量特征向量，作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，進(jìn)而識別刀具狀態(tài)。

1 刀具狀態(tài)監(jiān)測信號采集實(shí)驗(yàn)

1.1 監(jiān)測信號的選擇

常用的刀具狀態(tài)監(jiān)測信號主要有切削力信號、振動(dòng)信號、聲音信號、電流和功率信號等。其中，切削聲音信號直接來源于刀具和工件的相互作用，具有靈敏度高和響應(yīng)快的特點(diǎn)，采集過程容易實(shí)現(xiàn)，且不影響切削加工過程，采集設(shè)備成本低，可大大降低監(jiān)測成本。因此，采用加工過程中的切削聲音信號作為刀具狀態(tài)的監(jiān)測信號。

1.2 切削聲音信號的采集

實(shí)驗(yàn)是在EMCO Concept Mill 155 型立式銑床上進(jìn)行的，刀具為SANDVIK 的兩刃立銑刀，刀具直徑16 mm;刀片采用SANDVIK 的PVD 涂層硬質(zhì)合金刀片，型號為R390 －11T308M －PM1030，主要參數(shù):刀片寬度6.8 mm、厚度3.59 mm、有效切削刃長10 mm 和刀尖圓角半徑0.8 mm;工件材料為鋁合金，型號為7010 －T7451。切削條件如下:主軸轉(zhuǎn)速5 000 r/min、進(jìn)給速度500 mm/min、軸向切深2 mm和徑向切深8 mm。切削方式為順銑，進(jìn)行干切削。采用麥克風(fēng)作為聲音信號采集傳感器，采用Lab-VIEW 軟件通過計(jì)算機(jī)聲卡建立切削聲音信號采集系統(tǒng)，為了采集可聽范圍內(nèi)的切削聲音信號，設(shè)定采樣頻率為44.1 kHz。

實(shí)驗(yàn)采用了磨損和破損程度不同的四種刀片進(jìn)行銑削實(shí)驗(yàn)，圖1 為所使用刀片在顯微鏡下放大10倍后的照片。

圖1 不同狀態(tài)的刀片F(xiàn)ig．1 Cutters at various stages

每種狀態(tài)的刀具切削兩次，每次采集歷時(shí)6 s，采集兩組數(shù)據(jù)，其中一組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，另一組作為測試樣本。采集到的四種不同刀具切削狀態(tài)下的切削聲音信號的時(shí)域波形，如圖2 所示。

圖2 不同狀態(tài)刀具的切削聲音信號時(shí)域波形Fig．2 Cutting sound signal at different tool states

從圖2 可以看出，銑削加工過程中的切削聲音信號是一種非平穩(wěn)信號，在時(shí)域波形上的區(qū)別并不明顯，從中很難判斷刀具的狀態(tài)，因此，需要對切削聲音信號做進(jìn)一步分析，提取刀具不同狀態(tài)的特征信息，進(jìn)行刀具狀態(tài)監(jiān)測。

2 刀具狀態(tài)特征提取

2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/h3>

經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?empirical mode decomposition，EMD)法可將一個(gè)復(fù)雜的非平穩(wěn)信號分解成若干個(gè)固有模式函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)和一個(gè)殘余項(xiàng)之和，其中的任意一個(gè)IMF 都滿足兩個(gè)條件:①在整個(gè)數(shù)據(jù)序列中，極值點(diǎn)的數(shù)目和過零點(diǎn)的數(shù)目必須相等或最多相差一個(gè);②在序列中的任意位置，由局部極值點(diǎn)形成的上下包絡(luò)線的均值必須為零。EMD 方法的分解過程如下［4－5］:

(1)確定信號的所有極值點(diǎn)，然后采用三次樣條曲線分別將所有極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)連接起來形成信號的上、下包絡(luò)線，計(jì)算上、下包絡(luò)線的均值m1(t)。

(2)從原始信號x(t)中減去m1(t)，得到一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列h1(t):

判斷h1(t)是否滿足IMF 的兩個(gè)條件。若不滿足，則將h1(t)作為新的待處理信號，重復(fù)步驟(1)和(2)的過程，直到h1(t)是一個(gè)IMF 或滿足停止準(zhǔn)則［4－6］，記

(3)從原信號x(t)中將c1(t)分離出來，得到一個(gè)余項(xiàng)r1(t)，

將r1(t)作為新的待處理信號，重復(fù)上述過程，依次得到c2(t)，c3(t)，…，cn(t)。直到cn(t)或rn(t)滿足預(yù)先設(shè)定的停止條件，分解過程結(jié)束。得到原始信號的分解式

這就將原始信號分解成若干個(gè)IMF 分量和一個(gè)殘余項(xiàng)之和。

以初期磨損刀具切削聲音信號為例，對其進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂蟮玫降慕Y(jié)果，如圖3 所示。

圖3 切削聲音信號EMD 分解結(jié)果Fig．3 Decomposition result of EMD for cutting sound signal

從圖3 可以看出，在分解后的IMF 分量中，能夠找到體現(xiàn)信號特征信息的成分，第1 個(gè)分量c1是信號的最小波動(dòng)成分，代表了信號的最高倍頻分量，容易看出，第7 個(gè)分量c7代表了刀具的轉(zhuǎn)頻成分，第6 個(gè)分量c6為二倍頻成分。因此，EMD 方法是一種自適應(yīng)的信號分解方法，其分解結(jié)果能夠反映原始信號的真實(shí)成分，對刀具狀態(tài)監(jiān)測非常重要。EMD 方法較小波變換方法對信號局部特征具有更強(qiáng)的分辨能力。

2.2 特征提取

基于切削聲音信號經(jīng)EMD 分解后各信號分量的能量分布與刀具的狀態(tài)類型相關(guān)，因此，可以通過提取各信號分量的能量分布作為刀具狀態(tài)特征向量，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)刀具狀態(tài)的監(jiān)測，能量特征提取過程如下［7－8］:

(1)對四種不同狀態(tài)刀具的切削聲音信號進(jìn)行EMD 分解，計(jì)算分解后各分量的能量Ei，

(2)計(jì)算信號的總能量E，

(3)構(gòu)造能量百分比特征向量P，

圖4 不同狀態(tài)刀具切削聲音信號IMF 能量分布Fig．4 IMF components energy distribution of different cutting sound signal

圖4 為四種不同狀態(tài)刀具切削聲音信號IMF能量分布。由圖4 可以看出，不同狀態(tài)刀具的切削聲音信號IMF 能量分布明顯不同。隨著刀具磨損程度的增加，切削聲音信號的能量分布向低頻分量端轉(zhuǎn)移。因此，可以通過IMF 分量的能量分布特征來識別刀具狀態(tài)。

由于EMD 方法的自適應(yīng)分解特點(diǎn)，對不同狀態(tài)刀具的切削聲音信號進(jìn)行EMD 分解后，得到的信號分量個(gè)數(shù)不相等，包含了9～11 個(gè)分量，因此不能將分解后各分量的能量百分比所組成的特征向量直接作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。為了使特征向量的維數(shù)相等，對不足11 個(gè)分量的能量特征向量進(jìn)行樣條插值，得到維數(shù)均為11 的特征向量，作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本輸入向量。

3 刀具狀態(tài)識別

3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

根據(jù)Kolmogorov 定理，一個(gè)三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意連續(xù)函數(shù)的逼近。因此，采用三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測，如圖5 所示。由于最終得到的能量特征向量的維數(shù)為11，刀具狀態(tài)數(shù)為4，因此，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為11，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4。隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)Kolmogorov 定理取2n+1 個(gè)，其中n 為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，因此，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為23。建立的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為11 － 23 － 4。采用MATLAB 軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)刀具狀態(tài)的識別。隱層神經(jīng)元的激活函數(shù)選擇正切sigmoid 函數(shù)，輸出層激活函數(shù)為purelin 函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)為trainlm 函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練目標(biāo)誤差設(shè)為0.000 1，學(xué)習(xí)速率為0.01，最大迭代次數(shù)1 000，其他參數(shù)采用默認(rèn)值。

圖5 三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig．5 BP neural network model structure

對四種不同刀具狀態(tài)進(jìn)行編碼，如表1 所示。

表1 刀具狀態(tài)編碼Table 1 Tool condition coding

3.2 結(jié)果與分析

從每種狀態(tài)刀具的第一組切削聲音信號數(shù)據(jù)中連續(xù)截取60 段數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，每段數(shù)據(jù)長度為4 096 點(diǎn)。從第二組數(shù)據(jù)中隨機(jī)截取25 段數(shù)據(jù)作為測試樣本，每段數(shù)據(jù)長度也為4 096 點(diǎn)。共形成240個(gè)訓(xùn)練樣本和100 個(gè)測試樣本。采用訓(xùn)練樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果如圖6 所示。從圖6 可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度很快，經(jīng)過19 次的訓(xùn)練達(dá)到了目標(biāo)誤差。

圖6 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線Fig．6 Performance error curves of BP neural network training process

采用測試樣本對訓(xùn)練好的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試，結(jié)果如表2 所示。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果Table 2 Test results of neural network

從表2 可以看出，該方法對刀具狀態(tài)的識別率較高，平均識別率達(dá)到86%，可以有效監(jiān)測刀具狀態(tài)。

4 結(jié) 論

(1)隨刀具磨損程度的增加，銑削加工過程中的切削聲音信號經(jīng)EMD 分解后各分量的能量分布向低頻分量端轉(zhuǎn)移。

(2)通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒▽η邢髀曇粜盘栠M(jìn)行分解，可得到若干個(gè)具有實(shí)際意義的信號分量。通過各分量信號的能量占比形成特征向量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以有效區(qū)分刀具的狀態(tài)，平均識別率達(dá)86%。

(3)采用三次樣條插值方法對特征向量進(jìn)行插值，既可以解決特征向量維數(shù)不一致的情況，又能最大限度地保留信號的完整特征信息，避免人為選擇特征信息而造成的誤差，提高了刀具狀態(tài)監(jiān)測的準(zhǔn)確性。

［1］湯 為，王海麗，莊子杰，等．基于小波多分辨率分析和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具磨損狀態(tài)識別［J］．工具技術(shù)，2009，43(2):15 －19．

［2］王計(jì)生，喻俊馨，黃惟公．小波包分析和支持向量機(jī)在刀具故障診斷中的應(yīng)用［J］．振動(dòng)、測試與診斷，2008，28(3):273 －276．

［3］聶 鵬，王東磊，王哲峰，等．刀具磨損聲發(fā)射信號處理中小波基選取的研究［J］．工具技術(shù)，2009，43(1):94 －97．

［4］HUANG N E，SHEN Z，LONG S R，et al．The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis［C］// Proceedings of the Royal Society of London．Series A:Mathematical，Physical and Engineering Sciences，［S．l．］:［s．n．］，1998:903 －995．

［5］HUANG N E，SHEN Z，LONG R S．A new view of nonlinear water waves:the Hilbert Spectrum［J］．Annual Review of Fluid Mechanics，1999，31(1):417 －457．

［6］RILLING G，F(xiàn)LANDRIN P，GONCALVES P．On empirical mode decomposition and its algorithms［C］// IEEE EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing NSIP．［S．l．］:［s．n．］，2003:8 －11．

［7］劉春生，任春平，李德根．修正離散正則化算法的截割煤巖載荷譜的重構(gòu)與推演［J］．煤炭學(xué)報(bào)，2014，39(5):981－986．

［8］于德介，程軍圣，楊 宇．機(jī)械故障診斷的Hilbert－Huang 變換方法［M］．北京:科學(xué)出版社，2006．