韓鳳華 謝 峰

(安徽大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，安徽 合肥230601)

隨著數(shù)控機(jī)床的廣泛使用，現(xiàn)代機(jī)械制造系統(tǒng)正朝著高度自動(dòng)化的方向發(fā)展，因此需要對刀具的工作狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，據(jù)統(tǒng)計(jì)[1]，由于刀具失效導(dǎo)致的機(jī)床停機(jī)時(shí)間占據(jù)了總停機(jī)時(shí)間的1/3左右，而對數(shù)控機(jī)床安裝有刀具監(jiān)測系統(tǒng)可使其生產(chǎn)率提高10%～60%，機(jī)床的利用率提高50%，同時(shí)也節(jié)約了成本費(fèi)用，因此對機(jī)床刀具的實(shí)時(shí)監(jiān)測意義重大。

對于刀具磨損狀態(tài)研究，王明通過小波理論，分解提取振動(dòng)信號，分析頻帶內(nèi)振動(dòng)信號幅值的變化，能夠確定刀具磨損的狀態(tài)；謝駿遙通過人工智能算法對于監(jiān)測過程中的多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，進(jìn)而使用支持向量機(jī)進(jìn)行回歸分析，從而對刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。主要選取經(jīng)典特征選擇技術(shù)包括核主成分分析，局部線性嵌入和最小冗余最大相關(guān)方法進(jìn)行特征融合，通過數(shù)控銑床上的刀具磨損損傷實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的有效性；江雁對振動(dòng)信號進(jìn)行集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，將其分解為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)之和，然后計(jì)算得到三向切削力信號的均值和各本征模態(tài)函數(shù)分量的能量百分比值作為磨損狀態(tài)分類特征，最后運(yùn)用支持向量機(jī)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對刀具在不同磨損狀態(tài)下的特征數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練和識別；高偉佳提出一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后刀面磨損值預(yù)測方法,采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行BTA鉆削試驗(yàn),通過萬能工具顯微鏡來測量刀齒后刀面的磨損值,得到訓(xùn)練樣本；陳會斌基于振動(dòng)法在不同轉(zhuǎn)速、不同進(jìn)給速度、不同背吃刀量來揭示不同的因素對刀具磨損程度的影響，從試驗(yàn)結(jié)果頻域圖的分析結(jié)果可以看出，高的轉(zhuǎn)速導(dǎo)致刀具的壽命有所降低，大的進(jìn)給量也同樣降低刀具壽命，同樣大的背吃刀量比小背吃刀量對刀具的壽命影響也是明顯的。

以上研究多以鋼材刀具為研究對象，而且每個(gè)研究僅以單個(gè)方法研究刀具磨損。本文主要以時(shí)域和頻域相結(jié)合的方法研究參數(shù)指標(biāo)對比，可以得出明顯的刀具磨損對比程度。一般刀具的磨損經(jīng)歷3個(gè)階段：初期磨損、中期磨損和后期磨損。初期磨損，由于加工條件受限，新刀表面粗糙度不均勻，導(dǎo)致初期磨損比較快；中期磨損，即在經(jīng)過初期磨損后，刀具的刀刃表面較為平整，此時(shí)刀具磨損速度較慢，切削過程平穩(wěn),這一過程占據(jù)了整把刀壽命的 90%左右；磨損后期，刀具正常磨損到一定程度后，刀具和工件的接觸面積變大，刀刃會鈍化，摩擦力會變大，振動(dòng)增大，直至刀具徹底失去切削能力為止。

1 刀具磨損監(jiān)測方法分析

刀具在進(jìn)行切削加工過程中的狀態(tài)監(jiān)測方法通常是由傳感器采集信號、信號處理分析、特征提取和磨損故障識別部分構(gòu)成。其中傳感器通常是用來采集相應(yīng)信號的，例如切削力、聲發(fā)射、振動(dòng)、功率及電流等。一般在刀具和工件切削中的振動(dòng)信號會包含刀具磨損的有效信息，使用加速度傳感器，可以拾取加工過程的振動(dòng)信號，然后進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)的分析，找出刀具有效的磨損信息，就可以判斷刀具的磨損狀態(tài)。測量振動(dòng)信號用的是帶有微小放大器的加速度傳感器，將傳感器一端帶有的磁鐵片直接吸附到工件的表面或者靠近刀具的外圍部分。這種采集方法的使用鑒于安裝簡單，攜帶方便，成本低，被大量的使用。但是安裝不同的位置對采集的信號會產(chǎn)生不同的影響，故使用比較謹(jǐn)慎。利用振動(dòng)信號監(jiān)測刀具磨損狀態(tài)的方法已經(jīng)被普遍大量應(yīng)用了，但要解決的是要提高振動(dòng)法監(jiān)測刀具狀態(tài)的精度[2]。

1.1 時(shí)域分析

時(shí)域的分析根據(jù)分析對象的不同分為波形分析和幅值參數(shù)分析。

時(shí)域波形分析通常是最直觀的分析診斷方法，對于有明顯特征的磨損，直接可以利用時(shí)域的波形作最初和直觀的判斷，對應(yīng)于不同的磨損程度，其振動(dòng)波形會表現(xiàn)出不同的形狀。如刀具磨損后期會使波形出現(xiàn)明顯的振動(dòng)；主軸的軸不對中則會使波形出現(xiàn)幅值調(diào)制現(xiàn)象等[3]。

幅值參數(shù)分析的指標(biāo)參數(shù)分為有量綱參數(shù)和無量綱參數(shù)，其中，有量綱參數(shù)有均值、絕對平均值、均方根值、方根幅值、峭度等；無量綱參數(shù)有波形指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、偏斜度指標(biāo)、裕度指標(biāo)等。有量綱指標(biāo)參數(shù)對承載負(fù)荷和轉(zhuǎn)速的變化比較敏感，比較依賴設(shè)備本身的狀態(tài)，然而無量綱指標(biāo)參數(shù)不受設(shè)備本身運(yùn)行情況的影響，足以能夠有效地反映刀具磨損的程度。以下是各個(gè)指標(biāo)的計(jì)算公式：

其中:xi為采集的數(shù)據(jù);xp為峰值;N為采集數(shù)據(jù)的點(diǎn)數(shù);fi為i時(shí)刻的功率譜所對應(yīng)的頻率值;pi為i時(shí)刻的功率譜幅值。

1.2 頻域分析

將時(shí)域信號變換至頻域加以分析的方法叫做頻域分析。刀具磨損檢測中的頻域分析是為了在時(shí)域波形分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步找出采集信號的正常和磨損部分，尋找振動(dòng)信號與刀具磨損的內(nèi)在聯(lián)系，從而診斷出刀具磨損的程度和原因[4]。由于刀具在和工件接觸磨損運(yùn)行時(shí)，會產(chǎn)生振動(dòng)信號，在這些振動(dòng)信號中含有主軸和刀具的旋轉(zhuǎn)診斷頻率及其幅值的變化和不同形式的幅值調(diào)制現(xiàn)象，因此頻域分析是刀具磨損監(jiān)測的重要手段。

2 刀具磨損實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

工件切削加工過程中對刀具磨損的試驗(yàn)，主要是利用每把新刀從開始連續(xù)加工到磨損后期的試驗(yàn)方法，來研究刀具不同程度的磨損對刀具的磨損機(jī)理以及磨損強(qiáng)度的影響規(guī)律，然后利用時(shí)頻域不同的指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行對比分析。設(shè)計(jì)的試驗(yàn)主要是采集定速下的加速度信號作為分析信號，將加速度傳感器吸附到刀具最近的主軸外側(cè)X和Y方向，將采集的穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)信號通過加速度傳感器傳輸?shù)讲杉ɡ锩?，然后對采集到的信號?dǎo)入到PC機(jī)中MATLAB軟件進(jìn)行分析處理。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備磨損故障診斷中，常用的振動(dòng)信號分析方法有時(shí)域分析、頻域分析、功率譜分析、包絡(luò)分析等。有些刀具的磨損故障信號在頻域中的信息不太明顯，但是在時(shí)域中的信息卻很明顯，所以僅僅通過頻譜分析的方法是不行的，應(yīng)該利用時(shí)域和頻域相結(jié)合的分析方法進(jìn)行刀具磨損故障信息監(jiān)測。

為了將振動(dòng)測試法應(yīng)用于刀具磨損監(jiān)測，圖1所示的是采集振動(dòng)信號的刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)。

該系統(tǒng)由銑鉆床、加速度傳感器、四通道數(shù)據(jù)采集卡(NIUSB4431)和PC機(jī)MATLAB軟件分析儀等組成。該實(shí)驗(yàn)以某機(jī)床廠的ZXJ7016型號，它是變極齒輪調(diào)速機(jī)床為實(shí)驗(yàn)對象，刀具材料是2齒超硬直柄立銑刀，實(shí)驗(yàn)采樣頻率為20 000 Hz，采樣時(shí)間為2 s，信號采集是采取由新刀至發(fā)生劇烈磨損連續(xù)的振動(dòng)信號。利用MATLAB軟件對采集到的振動(dòng)信號進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，并且進(jìn)一步地對得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理對比。

3 試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)分析

在選擇上述環(huán)境下做實(shí)驗(yàn)，主軸轉(zhuǎn)速為750 r/min(做實(shí)驗(yàn)時(shí)，把主軸轉(zhuǎn)速調(diào)至此檔，另外還使用速度編碼器采集速度信號，利用脈沖數(shù)驗(yàn)證轉(zhuǎn)速),進(jìn)給速度為70 mm/min，背吃刀量為0.5 mm,加工厚度為5 mm。

對于采集到的振動(dòng)信號單獨(dú)作時(shí)域或者頻域分析都不會取得很好明顯的對比效果。由于在采集振動(dòng)信號時(shí)，信號是非穩(wěn)定的，因此對于采集到的信號利用時(shí)域、頻域相結(jié)合以及求出時(shí)頻域的指標(biāo)參數(shù)對比的方法才可以較好地獲取刀具磨損信息。本文在對刀具磨損狀態(tài)分析時(shí)，利用刀具不同程度磨損時(shí)域和頻域的指標(biāo)參數(shù)做了對比，由于不同的參數(shù)對不同磨損程度的敏感程度不同，所以需選取若干個(gè)有效的參數(shù)作為故障診斷的特征量[8]。

表1 刀具磨損不同狀態(tài)的時(shí)域參數(shù)值

時(shí)域初期中期末期均值-75530×10-5-94411×10-5-48268×10-6均方根000960011400089方根幅值000610007500056絕對平均值000740008900067偏度65184×10-883893×10-81549×10-7峭度44566×10-865242×10-871319×10-8波形指標(biāo)130131268713312脈沖指標(biāo)134300132469242178裕度指標(biāo)160616157007291616偏斜度指標(biāo)007440057402157

如表1和圖2時(shí)域折線圖中可以看出來時(shí)域中的指標(biāo)，有量綱參數(shù)中均值、方根幅值和偏度對信號的變化不敏感，均方根和峭度均對刀具磨損的振動(dòng)有較好的指示作用，在出現(xiàn)劇烈磨損時(shí)數(shù)值明顯增大，因此可以作為刀具磨損的指標(biāo)。在無量綱參數(shù)中，波形指標(biāo)對于刀具磨損振動(dòng)的脈沖數(shù)量增加和幅值分散形狀的變化不太敏感，脈沖指標(biāo)、裕度指標(biāo)和偏斜度指標(biāo)相對比較敏感，可以在振動(dòng)監(jiān)測診斷中加以應(yīng)用[6]。所以選取脈沖指標(biāo) 、裕度指標(biāo)和偏斜度指標(biāo)作為刀具磨損診斷監(jiān)測的混合特征向量的組成部分。

表2 刀具磨損不同狀態(tài)的頻域參數(shù)值

頻域初期中期末期功率譜重心24758×10324927×10326619×103均方頻率11656×10711391×10714051×107功率譜方差55259×10651779×10669656×106

如表2和圖3頻域折線圖中可以看出頻域中的指標(biāo)，均方頻率和功率譜方差對刀具磨損的振動(dòng)信號變化敏感，有較好的信號指示作用，然而功率譜重心對信號變化不敏感，所以可以選取頻域指標(biāo)中的均方頻率和功率譜方差作為刀具磨損在線監(jiān)測的特征量。

一般只是針對時(shí)域和頻域中的指標(biāo)參數(shù)分析對刀具磨損的監(jiān)測不是很明顯，故還需要對刀具磨損進(jìn)行頻域譜分析能夠較好地監(jiān)測刀具在進(jìn)行加工過程的變化[7]。

以下是各個(gè)磨損時(shí)期的時(shí)域頻域譜分析。

對采集到的振動(dòng)信號分別采用時(shí)域、頻域指標(biāo)和頻譜包絡(luò)譜分析的方法，可以獲得刀具不同程度的磨損曲線。如圖4～10是各個(gè)階段時(shí)頻域圖。由于主軸轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)頻是12.5 Hz,實(shí)驗(yàn)刀具2齒立銑刀的轉(zhuǎn)頻是25 Hz，從中可以看到在頻率300 Hz和550 Hz時(shí)在初期、中期時(shí)刀具的磨損程度差別不大，但有極大的峰值。和后期的對比，刀具磨損劇烈時(shí)頻率不是300 Hz的倍頻或者超過定幅值時(shí)，說明刀具磨損嚴(yán)重，又由于刀具和主軸頻率是2倍的關(guān)系，說明末期對照頻域分析可能主軸也出現(xiàn)故障。

4 試驗(yàn)結(jié)論

通過對振動(dòng)信號進(jìn)行相關(guān)分析，從得到的時(shí)域、頻域圖中可以觀測到，開始時(shí)刻新刀磨損不平整和工件磨損振動(dòng)程度較小，中期時(shí)較平穩(wěn)，到后期當(dāng)振動(dòng)較為激烈時(shí)，時(shí)域、頻域圖曲線就顯示更多的波動(dòng)，幅值有明顯的變化。通過對比試驗(yàn)中刀具不同程度的磨損狀態(tài)，表明振動(dòng)信號可以體現(xiàn)出刀具磨損的狀態(tài)，對于求出的一些時(shí)域和頻域中的指標(biāo)參數(shù)更能夠直接地看出振動(dòng)信號很可靠地反映刀具的磨損狀態(tài)。根據(jù)刀具和工件在切削過程中振動(dòng)信號與磨損狀態(tài)特征相對應(yīng)的特點(diǎn),結(jié)合實(shí)際測量數(shù)據(jù)，在時(shí)域指標(biāo)參數(shù)求出均方幅值、波形指標(biāo)、峭度系數(shù)對磨損狀態(tài)特征的區(qū)分較為明顯；在頻域指標(biāo)參數(shù)求出均方頻率和功率譜方差對刀具的磨損過程有明顯的對應(yīng)特點(diǎn)，另外在頻域分析中，頻譜圖可以明顯看出刀具不同程度磨損狀態(tài)，頻域指標(biāo)參數(shù)也能看出刀具磨損的各個(gè)狀態(tài)的對比[8]。通過實(shí)例證明，時(shí)域、頻域及頻譜圖相結(jié)合的分析方法可以有效地提取刀具在切削運(yùn)行時(shí)的特征信息，識別刀具切削磨損時(shí)存在的質(zhì)量問題，在一定程度上提高了刀具磨損實(shí)時(shí)監(jiān)測的精確性。

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