胡鴻志，覃 暢，管 芳*，張洪波，安晟佳

(1.桂林電子科技大學電子工程與自動化學院，桂林 541004；2.廣西自動檢測技術與儀器重點實驗室，桂林 541004)

制造業(yè)在中國國民經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)著不可替代的位置，機械制造業(yè)更是國民經(jīng)濟的基礎。微小深孔加工系統(tǒng)正在快速地朝自動化、智能化方向發(fā)展，但由于其工作在封閉或半封閉的狀態(tài)中，排屑困難、溫度過高，難以實時監(jiān)測加工狀態(tài)。刀具磨損會影響加工效率，嚴重時甚至會損壞加工工件，實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的在線識別，有利于及時更換刀具，保護待加工工件，提高生產(chǎn)效率。因此，實現(xiàn)微小深孔鉆削刀具的在線辨識，具有重要意義。

對于磨損狀態(tài)監(jiān)測信號的選擇，文獻[1]通過監(jiān)測力信號實現(xiàn)刀具的磨損程度識別。文獻[2]和文獻[3]分別利用振動信號和電機電流信號實現(xiàn)了對齒輪裂紋故障診斷。文獻[4]對鉆削過程中聲發(fā)射信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和使用支持向量機(support vector machine,SVM)進行磨損程度識別。但力、振動信號與聲發(fā)射信號的采集都需將傳感器安裝在機床加工區(qū)域內(nèi)，影響正常加工過程，且聲發(fā)射儀器價格較貴。文獻[5]對鉆削聲信號進行時頻域分析，結(jié)果表明聲信號可以反映刀具的磨損情況。文獻[6]采集聲信號，并將信號進行小波分解，再使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類識別。聲音傳感器具有安裝方便，價格便宜等優(yōu)點，因此選用聲音作為監(jiān)測信號。

針對SVM模型參數(shù)優(yōu)化的問題，文獻[7]和文獻[8]分別使用遺傳優(yōu)化算法(genetic algorithm，GA)和粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法對SVM懲罰因子c和核函數(shù)半徑g進行優(yōu)化，并用于刀具磨損識別。優(yōu)化后的SVM模型比傳統(tǒng)SVM具有更高的識別正確率。

綜合上述刀具磨損識別方法，為了提高刀具磨損識別正確率，現(xiàn)提出基于聲信號，通過麻雀搜索算法(sparrow search algorithm，SSA)優(yōu)化SVM的麻花鉆鉆頭磨損狀態(tài)的檢測方法。以微小深孔鉆削過程中的聲信號作為原始信號，經(jīng)過EMD分解成若干個固有模態(tài)分量(intrinsic mode functions，IMFs)，分析鉆削聲信號與刀具磨損間的關系，并通過SSA優(yōu)化SVM的懲罰因子c和核函數(shù)半徑g，最后使用優(yōu)化后的SVM進行刀具磨損分類，并與所提的其他三種算法進行對比分析。

1 基于EMD的特征提取

由于EMD能避免小波分析中小波基選取難度大的問題，且能較好地提取信號的特征，故選用EMD算法對微小深孔鉆削的聲信號進行特征提取。

EMD最顯著的優(yōu)點是克服了基函數(shù)無自適應的問題，從本質(zhì)上解決了傅里葉變換的局限性和小波變換對小波基選取的問題。EMD對于一段未知信號，不需提前進行分析與研究，可直接分解，并自動按照固定模式按層次分好，產(chǎn)生一系列具有不同特征的數(shù)據(jù)序列[9]，每一個序列即為IMF，該方法不需要人為設置和干預。經(jīng)過EMD分解后的IMF必須滿足兩個條件[10]：一是在整個時間軸內(nèi)，過零點的數(shù)目和極值點的數(shù)目必須相一致；二是在任何時間段內(nèi)，上包絡線和下包絡線相對于時間軸局部對稱，即分別由局部極大值和極小值形成的上包絡線和下包絡線的平均值為零。具體步驟如下。

(1)找出原始信號x(t)的極值點，畫出上包絡線a(t)和下包絡線b(t)，求出平均值v(t)，并畫出均值包絡線，公式為

(1)

(2)將原始信號與均值包絡線作差記為m1(t)，得到中間信號，公式為

m1(t)=x(t)-v(t)

(2)

(3)判斷m1(t)是否滿足IMF分量的兩個條件，若滿足，判定m1(t)為IMF，若不滿足，將該信號作為新的x(t)重新做步驟(1)～步驟(3)的分析。

(4)得到第一個IMF后，通過式(3)計算x(t)作為新的原始信號，通過步驟(1)～步驟(3)分析依次得到其他IMF分量值，公式為

x(t)=x(t)-IMF1

(3)

經(jīng)過EMD分解，原始信號x(t)表示為

(4)

式(4)中：ci(t)為各個不同頻率段的頻率成分，突出原信號的局部特征；rn(t)為殘余項。

為了獲取鉆削時的聲信號，使用直徑為5.5 mm含鈷合金微小深孔麻花鉆在50 mm×50 mm×30 mm的45#鋼四方鐵上鉆削，分別使用三種磨損程度的麻花鉆固定打28 mm深度，鉆削在安靜的環(huán)境下進行，主軸轉(zhuǎn)速為1 040 r/min；利用丹麥B&K公司的數(shù)據(jù)采集平臺采集聲信號；麥克風型號為4966，靈敏度為51.4 mV/Pa，采集卡型號為LAN-XI 3052-A-030。采樣頻率為65 536 Hz。如圖1所示為自主搭建的鉆削實驗平臺，麥克風距離鉆頭約10 cm，當鉆頭鉆進工件時，開始采集聲音，完成28 mm深度的鉆削，停止采集聲音。

圖1 鉆頭鉆削聲信號采集實驗平臺Fig.1 Experimental platform for acoustic signal acquisition of drilling

為研究磨損度與鉆削聲音信號的對應關系，對鉆削聲音信號進行時域和頻域分析，正常和嚴重磨損的麻花鉆鉆削時域如圖2所示。

從時域圖中可以看出，嚴重磨損的鉆頭鉆削的聲壓比正常大，從時域圖中難以分辨鉆頭的磨損程度，這是由于當鉆頭磨損嚴重時，使用同樣的鉆削條件鉆削，摩擦力增大，從而導致鉆削聲音變大。

圖2 不同磨損程度時域圖Fig.2 Time domain diagram of different wear levels

正常和嚴重磨損的麻花鉆鉆削聲信號的頻譜如圖3所示，將圖中紅框放大分析，嚴重磨損的麻花鉆鉆削聲信號的頻譜在高頻表現(xiàn)得更為明顯。

為進一步分析高頻成分對刀具磨損識別的影響，用EMD對正常和嚴重磨損麻花鉆的聲音信進行處理，EMD分解結(jié)果如圖4和圖5所示，IMF1～IMF6頻率逐漸降低。

從圖5中可以看出，在頻率大于21 330 Hz后，隨著磨損程度的加深，不同磨損程度的特征越明顯，尤其是嚴重磨損的刀具，出現(xiàn)了兩個波峰?？梢娔p程度與鉆削聲信號特征之間存在非線性耦合關系。刀具的磨損使特征向高頻移動，不同磨損程度的刀具取前6個IMF作為特征。

為分析鉆削系統(tǒng)的特征，對空轉(zhuǎn)時所采集的聲音信號做EMD分解并進行FFT，如圖6所示，21 330 Hz是本鉆削系統(tǒng)的固有頻率。

圖3 不同磨損程度頻域圖Fig.3 Frequency domain diagram of different degrees of wear

圖4 正常鉆頭聲信號經(jīng)驗模態(tài)分解結(jié)果Fig.4 EMD result of normal bit acoustic signals

圖5 嚴重磨損鉆頭聲信號經(jīng)驗模態(tài)分解結(jié)果Fig.5 EMD result of acoustic signal of serious wear bit

圖6 空轉(zhuǎn)聲信號經(jīng)驗模態(tài)分解結(jié)果Fig.6 EMD result of sound signal during idling

2 基于SSA-SVM磨損狀態(tài)識別

2.1 SVM分類算法

支持向量機(SVM)為由模式識別中廣義肖像算法發(fā)展而來的分類方法[10]。在機器學習中，SVM是在分類與回歸分析中分析數(shù)據(jù)的監(jiān)督式學習模型與相關學習算法[11]。SVM的基本原理[12]就是尋找最優(yōu)分類超平面對樣本分類，其方程為式(5)，其目標函數(shù)為式(6)，分類模型為式(7)。

ωTx+b=0

(5)

(6)

(7)

式中：ω為權重向量；x為樣本特征；b為偏置項；ξi為松弛因子；c為懲罰因子，其作用是權衡樣本的擬合和測試樣本的預測能力；K(xi,x)為核函數(shù)，其中的g為核函數(shù)半徑，影響著模型的訓練速度和預測速度。優(yōu)化參數(shù)懲罰因子c和核函數(shù)半徑能建立更好的SVM模型。

2.2 麻雀搜索算法

2020年薛和沈受麻雀覓食行為的啟發(fā)，提出麻雀搜索算法[13]。麻雀算法將麻雀群分為發(fā)現(xiàn)者和加入者。發(fā)現(xiàn)者的作用是引導整個麻雀群搜索和捕食。其位置公式為

(8)

加入者的作用是跟隨發(fā)現(xiàn)者，獲取更好的適應能力，其位置公式為

(9)

部分加入者會作為預警麻雀幫助發(fā)現(xiàn)者進行覓食，當面臨危險時，會進行反捕或撤回靠近其他麻雀。其位置更新公式為

(10)

為提高SVM的預測準確度，采用SSA算法對SVM的懲罰因子c和核函數(shù)半徑g進行優(yōu)化。

2.3 SSA優(yōu)化SVM模型

使用SSA優(yōu)化SVM參數(shù)的刀具磨損狀態(tài)識別過程如圖7所示。通過SSA優(yōu)化SVM的參數(shù)，并訓練SSA-SVM分類器，直到參數(shù)最優(yōu)化。最后將測試樣本輸入訓練好的SVM，獲取測試樣本的分類結(jié)果。

圖7 EMD-SSA-SVM刀具識別過程Fig.7 EMD-SSA-SVM tool recognition process

2.4 刀具磨損狀態(tài)的識別

將3種不同磨損程度的鉆頭41 s聲音數(shù)據(jù)按1 s間隔分解為41組樣本，共123組樣本。經(jīng)EMD后提取特征，將IMF分量映射到0～1范圍內(nèi)，即進行歸一化處理，每個IMF分量進行歸一化處理，IMF分量表示為ci(t),能量Ei計算公式為

Ei=|ci(t)|2

(11)

求出所有IMF能量E，計算公式為

(12)

最后構(gòu)造特征向量S，計算公式為

(13)

每種磨損程度的刀具鉆削聲信號獲得6個特征向量，各取其中22組作為SVM的訓練樣本，19組作為SVM的測試樣本，如表1和表2所示分別為訓練樣本和測試樣本的部分數(shù)據(jù)。

表1 訓練樣本Table 1 Training samples

SSA-SVM模型識別鉆頭磨損狀態(tài)結(jié)果如圖8所示。在57組測試數(shù)據(jù)中，只有1組正常的鉆頭1被錯誤地識別為輕度磨損鉆頭2，整體識別正確率為98.246%。

將SSA-SVM算法與GS-SVM算法、GA-SVM和PSO-SVM算法做比較，使用相同的數(shù)據(jù)進行刀具磨損程度識別，對比結(jié)果如表3所示?？梢钥闯觯瑑?yōu)化后的算法識別正確率優(yōu)于其他兩種算法，且所得c和g的解更優(yōu)。

表2 測試樣本Table 2 Testing samples

圖8 磨損狀態(tài)分類結(jié)果Fig.8 Wear state classification results

表3 分類方法的比較Table 3 Comparison of classification methods

3 結(jié)論

針對微小深孔鉆削刀具狀態(tài)難以監(jiān)測的問題，為了提高識別正確率，提出了基于鉆削聲信號的EMD-SSA-SVM的鉆頭磨損在線識別方法，得出以下結(jié)論。

(1)對不同磨損程度的刀具鉆削聲信號進行時域和頻域分析，分析結(jié)果表明在人耳聽覺范圍外的鉆削聲信號更能表征刀具的磨損程度。

(2)通過對鉆削聲信號進行EMD分解，對IMF頻域的分析，21 330 Hz為本系統(tǒng)的固有頻率，并隨著刀具磨損程度的加深，在21 330 Hz頻段后特征更能表征刀具磨損狀態(tài)，選用前6個IMF作為特征向量。

(3)提出了使用SSA算法優(yōu)化SVM的懲罰因子c與核函數(shù)半徑g。最優(yōu)懲罰因子為3.360，最優(yōu)核參數(shù)半徑為10.766。

(4)建立基于SSA-SVM的刀具磨損狀態(tài)識別模型，通過與傳統(tǒng)SVM模型、GA-SVM模型和PSO-SVM模型作比較，該模型具有更優(yōu)的懲罰因子、核函數(shù)半徑和識別率，且識別正確率為98.246%，為微小深孔鉆削刀具磨損狀態(tài)識別提供了一種新方法。