康群英，劉勁濤，王 琳

（沈陽工程學(xué)院a.能源與動(dòng)力學(xué)院；b.機(jī)械學(xué)院，遼寧 沈陽 110136）

電力機(jī)械在工業(yè)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，而其關(guān)鍵零件在加工過程中會(huì)出現(xiàn)磨損等問題，從而降低工作效率，造成一定的經(jīng)濟(jì)損失。對(duì)此，人們采用直接檢測(cè)的方法，即直接測(cè)量關(guān)鍵零件的實(shí)際磨損程度，通過光學(xué)和圖像處理技術(shù)測(cè)量電力機(jī)械設(shè)備的破損情況。但是這種檢測(cè)方法只有在電力機(jī)械設(shè)備不工作時(shí)才能進(jìn)行，屬于離線檢測(cè)，達(dá)不到實(shí)時(shí)檢測(cè)的效果。

國外對(duì)此類問題的檢測(cè)方法研究比較早。KULJANIC E 等人成功地運(yùn)用了基于小波包自回歸譜（WP-AR）的分析方法來對(duì)關(guān)鍵零件的磨損狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，通過對(duì)加工過程中的信號(hào)進(jìn)行分析，獲得了有效的關(guān)鍵零件磨損特征量，進(jìn)而準(zhǔn)確地判別出零件的磨損狀況；MANNAN M A 等人基于樹型的小波變換方法實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵零件磨損圖像的分離，將分離后的各個(gè)子圖的能量定義為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征矢量，通過初始值訓(xùn)練和紋理分割，對(duì)關(guān)鍵零件的加工狀況進(jìn)行預(yù)報(bào)，并驗(yàn)證了該方法的優(yōu)越性。

國內(nèi)對(duì)此類問題的研究比較晚。莊子杰、湯為等人對(duì)信號(hào)采用統(tǒng)計(jì)分析和功率譜分析的方法，獲得了反應(yīng)關(guān)鍵零件磨損變化的特征值，并驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性；謝秀嫻利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射原理，推導(dǎo)出了關(guān)鍵零件的磨損狀態(tài)和聲發(fā)射信號(hào)的特征向量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)關(guān)鍵零件的磨損狀態(tài)進(jìn)行了識(shí)別；舒服華利用小波變換對(duì)加工過程中與關(guān)鍵零件磨損有關(guān)的信號(hào)進(jìn)行了分析，并研究了關(guān)鍵零件在加工過程中的磨損狀況，該方法為關(guān)鍵零件磨損狀態(tài)的在線檢測(cè)和實(shí)時(shí)補(bǔ)償提供了準(zhǔn)確的依據(jù)。

發(fā)電廠對(duì)電力機(jī)械關(guān)鍵零件的加工精度要求較高，為了保證生產(chǎn)出的零件符合精度要求，需要對(duì)加工刀具進(jìn)行在線檢測(cè)，判斷刀具是否發(fā)生磨損或故障等問題。而在檢測(cè)過程中，因受到加工環(huán)境的影響，采集到的振動(dòng)信號(hào)含有噪聲，難以提取刀具的故障特征。針對(duì)這一問題，可以采用小波變換對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行消噪，并通過Smoothing Spline 擬合的方法，對(duì)離散試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合，使振動(dòng)信號(hào)曲線達(dá)到平滑的效果，更好地觀測(cè)出刀具加工時(shí)間和振動(dòng)信號(hào)幅值之間的非線性關(guān)系，找出其運(yùn)動(dòng)規(guī)律。通過曲線擬合后的振動(dòng)信號(hào)幅值數(shù)據(jù)，建立刀具健康診斷模型，可以實(shí)時(shí)檢測(cè)刀具的磨損狀態(tài)，起到預(yù)判的效果。電力機(jī)械設(shè)備檢測(cè)系統(tǒng)原理如圖1所示。

圖1 電力機(jī)械設(shè)備檢測(cè)系統(tǒng)原理

1 試驗(yàn)信號(hào)采集與分析

1.1 試驗(yàn)裝置

振動(dòng)信號(hào)采集與分析試驗(yàn)臺(tái)由數(shù)控加工裝置和振動(dòng)檢測(cè)裝置組成。加工裝置為智能多軸立式加工中心，刀具為2FR3.0×D6×75L（刃數(shù)刃徑×柄徑×全長(zhǎng)）55°鋁用球頭刀，工件的材質(zhì)為6061 鋁材質(zhì)，直徑為90 mm，高度為80 mm。新刀具和磨損刀具的狀況如圖2所示。

圖2 鋁用球頭銑刀

振動(dòng)檢測(cè)試驗(yàn)裝置采用振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)采集儀，型號(hào)為INV3018CT，通過機(jī)床主軸上安裝的3個(gè)加速度傳感器分別檢測(cè)刀具在X 方向、Y 方向和其他方向的振動(dòng)信號(hào)。然后，在PC 端用DASP 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與分析。加速度傳感器的具體安裝位置如圖3所示。

圖3 加速度傳感器的安裝位置

1.2 振動(dòng)信號(hào)的采集與分析

由于加工環(huán)境的影響，采集到的振動(dòng)信號(hào)中含有噪聲，所以要對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除原始數(shù)據(jù)中無意義的有害噪聲，提高信噪比。在相同的切削要素下，根據(jù)所采集的新刀具和磨損刀具的振動(dòng)信號(hào)幅值的大小，可以判斷出其磨損情況。

試驗(yàn)設(shè)置的采樣頻率FS 為1 024 Hz，分析頻率AF 為400 Hz，機(jī)床主軸轉(zhuǎn)速n為4 000 r/min，進(jìn)給速度f為200 mm/min，切削深度h為0.3 mm。

1.2.1 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析

時(shí)域分析是控制系統(tǒng)在一定的輸入下，根據(jù)輸出量的時(shí)域表達(dá)式分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性、瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能。因此，通過該分析方法能夠?qū)Χ嗤ǖ赖男盘?hào)的時(shí)域波形進(jìn)行分析，可以顯示出信號(hào)在時(shí)間域上的幅值波形，從波形圖上能得到信號(hào)在各時(shí)間段上的幅值大小。刀具振動(dòng)信號(hào)幅度隨時(shí)間變化情況如圖4所示。

圖4 時(shí)域分析

由時(shí)域分析可知，刀具進(jìn)行了兩個(gè)加工階段，磨損刀具在3 個(gè)方向上的振動(dòng)信號(hào)幅值明顯高于新刀具的振動(dòng)信號(hào)幅值，而Y方向的振動(dòng)特性要更為顯著，說明刀具在Y 方向上的加工狀態(tài)更為劇烈。所以，要重點(diǎn)檢測(cè)刀具在Y 方向上的振動(dòng)信號(hào)。此外，磨損刀具在Y方向上的振動(dòng)信號(hào)幅度的絕對(duì)值超過了2 m/s2，說明刀具已經(jīng)處于嚴(yán)重磨損狀態(tài)。

1.2.2 振動(dòng)信號(hào)的頻域分析

頻域分析是在頻域范圍內(nèi)應(yīng)用圖解分析法評(píng)價(jià)系統(tǒng)性能的一種工程方法。因此，為了研究刀具振動(dòng)信號(hào)的內(nèi)在規(guī)律，需要分析振動(dòng)信號(hào)的周期性，此時(shí)要將信號(hào)從時(shí)域變換到頻域，所得頻譜中的每個(gè)頻率都對(duì)應(yīng)振動(dòng)信號(hào)的1 個(gè)周期諧波分量。對(duì)刀具進(jìn)行功率譜分析，可以反映各諧波分量的能量，其分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 功率譜分析

由功率譜分析可知，當(dāng)振動(dòng)信號(hào)頻率分別為133 Hz、267 Hz 和400 Hz 時(shí)，刀具發(fā)生了3 次共振現(xiàn)象；磨損刀具在3 個(gè)方向上的峰值能量要高于新刀具，而在Y 方向的峰值能量最為顯著，說明刀具在Y 方向上的加工狀態(tài)最為劇烈。此外，刀具在Y方向上的初期磨損階段的峰值能量由0.104 3 Hz跳躍到了急劇磨損階段的0.214 4 Hz，此時(shí)刀具已經(jīng)處于嚴(yán)重磨損狀態(tài)。

1.3 信號(hào)的小波變換

1.3.1 小波分解

小波變換可以把刀具的振動(dòng)信號(hào)圖像分解為低頻信息和高頻信息。由上述分析可知，刀具在Y方向上的振動(dòng)特性最為顯著，應(yīng)對(duì)刀具在Y方向上的振動(dòng)信號(hào)圖像進(jìn)行多尺度分解。Daubechies（dbN）小波分解是一種離散正交小波，通過db4 小波基對(duì)刀具振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行3 層尺度小波分解，并顯示新刀具和磨損刀具分解后的低頻和高頻信息。小波分解結(jié)果如圖6和圖7所示。

圖6 小波低頻系數(shù)分解

圖7 小波高頻系數(shù)分解

通過小波分解可以看出振動(dòng)信號(hào)圖像db4 小波3 層分解之后的高頻信息和低頻信息，從多尺度逐步觀察振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理，從而表征振動(dòng)信號(hào)的局部特征，還有利于檢測(cè)振動(dòng)信號(hào)的瞬態(tài)或奇異點(diǎn)。

1.3.2 小波重構(gòu)

在使用wavedec函數(shù)對(duì)小波進(jìn)行了db4分解以后，使用waverec 將原信號(hào)重構(gòu)，達(dá)到去除有害噪聲的目的。刀具振動(dòng)信號(hào)圖像經(jīng)小波重構(gòu)的分析結(jié)果如圖8所示。

圖8 小波重構(gòu)

小波重構(gòu)信號(hào)對(duì)高頻信號(hào)進(jìn)行了過濾，剔除了原始信號(hào)中無意義的有害噪聲，提高了信噪比，從而更加清楚地觀測(cè)出刀具振動(dòng)信號(hào)的變化情況。

1.3.3 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)-頻分析

時(shí)-頻分析的主要研究對(duì)象是非平穩(wěn)信號(hào)或時(shí)變信號(hào)，用于描述信號(hào)的頻譜含量隨時(shí)間變化的情況。該方法能夠同時(shí)觀察刀具振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間域和頻率域的聯(lián)合分布信息，清楚地表達(dá)出刀具振動(dòng)信號(hào)的頻率隨時(shí)間變化的關(guān)系，同時(shí)考慮兩個(gè)方面的性能，從而更好地觀察出刀具振動(dòng)信號(hào)的局部特性。刀具在Y 方向上的振動(dòng)信號(hào)時(shí)-頻分析結(jié)果如圖9所示。

圖9 時(shí)-頻分析

由時(shí)-頻分析可知，振動(dòng)信號(hào)主要是由頻率為140 Hz 和270 Hz 附近的周期信號(hào)組成，新刀具和磨損刀具在時(shí)間域和頻率域上的振動(dòng)信號(hào)的特征明顯呈現(xiàn)，有效地克服了傅里葉分析時(shí)域和頻域完全分離的缺陷。由此可見，該方法可以同時(shí)描述刀具的振動(dòng)信號(hào)在不同時(shí)間和頻率的能量密度或強(qiáng)度，給出了刀具的振動(dòng)信號(hào)在各時(shí)刻的瞬時(shí)頻率及幅值，并對(duì)其時(shí)-頻濾波和時(shí)變信號(hào)進(jìn)行研究。

2 刀具健康診斷模型

2.1 模型準(zhǔn)備

在對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析后，發(fā)現(xiàn)時(shí)間域和振動(dòng)信號(hào)幅值之間屬于非線性關(guān)系，難以找出刀具振動(dòng)信號(hào)的特性。因此，采用曲線擬合的方法對(duì)原始信號(hào)的時(shí)域圖像進(jìn)行擬合處理，以便觀察出刀具振動(dòng)信號(hào)幅值的變化情況，并提取有效的特征值；同時(shí)，選取振動(dòng)信號(hào)的特征向量，建立健康診斷模型，利用該模型實(shí)時(shí)檢測(cè)刀具的加工狀態(tài)，起到預(yù)判的效果。

2.2 模型建立

通過Smoothing Spline對(duì)振動(dòng)信號(hào)中的離散試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合，即在原本的擬合誤差基礎(chǔ)上加上λ∫{fn(t)}2dt，從而使曲線達(dá)到光滑的效果。在Smoothing Spline 擬合中，參數(shù)p∈[0,1]，p的取值越大，擬合結(jié)果就越傾向于經(jīng)過所有的點(diǎn)，此時(shí)p=1。對(duì)新刀具和磨損刀具在Y 方向上的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行擬合，其平滑樣條曲線擬合的結(jié)果如圖10所示。

圖10 平滑樣條曲線

由擬合后的曲線可知，信號(hào)振幅更加平滑，能夠明顯地看出刀具振動(dòng)信號(hào)的特性，從而使新刀具和磨損刀具的試驗(yàn)對(duì)比更加顯著。從分析結(jié)果可知，在27 s～104 s 和122 s～188 s 時(shí)，刀具處于兩個(gè)加工階段；當(dāng)擬合后的振動(dòng)幅度絕對(duì)值在0～1.5 m/s2時(shí)，刀具處于初期磨損階段；當(dāng)擬合后的振動(dòng)幅度絕對(duì)值在1.5 m/s2～2 m/s2時(shí)，刀具處于正常磨損階段；當(dāng)擬合后的振動(dòng)幅度絕對(duì)值超過2 m/s2時(shí)，刀具處于急劇磨損階段。

2.3 模型求解與分析

在Matlab 中使用Smoothing Spline 擬合工具，可以得到SSE（和方差、誤差平方和）、R-square（確定系數(shù)）、Adjusted R-square 和RMSE（均方根）參數(shù)，以此判定擬合的效果是否最佳，如表1所示。

表1 光滑曲線擬合統(tǒng)計(jì)參數(shù)

由表1 可知，在SSE 中新刀具的數(shù)值更小些，說明光滑曲線擬合效果更好，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)也更成功；在R-square 中，磨損刀具的數(shù)值更趨近于1，其參數(shù)變量的釋放能力越強(qiáng)，擬合效果越好；在Adjust‐ed R-square 中，磨損刀具的數(shù)值更趨近于1，說明其匹配的效果更好，當(dāng)在模型中添加附加系數(shù)時(shí)，Adjusted R-square通常是適合質(zhì)量的最佳指示器；在RMSE中，新刀具的數(shù)值更小，擬合的誤差更小，效果更好。

為了更好地找出刀具振動(dòng)信號(hào)的特性，判斷出刀具加工磨損的程度，需要一些有效參數(shù)。應(yīng)用電腦端的DASP 軟件，可以對(duì)采集到的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行幅域指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，該功能可以計(jì)算出振動(dòng)信號(hào)的平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方值和有效值。

以刀具在主軸Y 方向上的振動(dòng)信號(hào)為主要研究對(duì)象，使用幅域指標(biāo)統(tǒng)計(jì)功能后，得到5 組刀具振動(dòng)信號(hào)幅域指標(biāo)統(tǒng)計(jì)參數(shù)，如表2和表3所示。

表2 新刀具幅域指標(biāo)統(tǒng)計(jì) m/s2

表3 磨損刀具幅域指標(biāo)統(tǒng)計(jì) m/s2

由表2 和表3 可知，磨損刀具在平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、均方值和有效值上的幅值要遠(yuǎn)大于新刀具，當(dāng)檢測(cè)到刀具振動(dòng)信號(hào)的幅域指標(biāo)數(shù)值超過磨損刀具的數(shù)值時(shí)，可以判定刀具處于嚴(yán)重磨損狀態(tài)。

3 仿真振動(dòng)信號(hào)

根據(jù)刀具在主軸Y方向上的振動(dòng)信號(hào)特性，以及在急劇磨損階段時(shí)刀具振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特點(diǎn)、頻域特點(diǎn)和聯(lián)合時(shí)-頻域特點(diǎn)，通過Matlab 軟件中的Simulink 模塊創(chuàng)建一個(gè)刀具振動(dòng)信號(hào)發(fā)生系統(tǒng)，其 仿真模型如圖11所示。

圖11 刀具振動(dòng)信號(hào)發(fā)生系統(tǒng)

刀具振動(dòng)信號(hào)發(fā)生系統(tǒng)的原理是通過信號(hào)發(fā)生器和白噪聲生成一個(gè)隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)，依靠時(shí)鐘模塊來計(jì)算當(dāng)前的仿真時(shí)間，刀具振動(dòng)信號(hào)仿真時(shí)間設(shè)置為200 s：當(dāng)仿真時(shí)間小于27 s 時(shí)，輸出為合成的隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)，模擬刀具處于空載加工階段；在27 s～104 s 時(shí)，時(shí)間比較器發(fā)生變化，控制開關(guān)控制輸出合成的隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)乘以增益以后的信號(hào)，模擬刀具處于加工階段；在104 s～122 s 時(shí)，時(shí)間比較器1 發(fā)生變化，控制開關(guān)1 輸出最初的隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)，模擬刀具處于空載加工階段；在122 s～188 s 時(shí)，時(shí)間比較器2 發(fā)生變化，控制開關(guān)2 輸出合成的隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)乘以增益以后的信號(hào)，模擬刀具處于加工階段；當(dāng)仿真時(shí)間大于188 s 時(shí)，時(shí)間比較器3 發(fā)生變化，控制開關(guān)3 輸出最初的隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)，模擬刀具處于空載加工階段。該仿真模型運(yùn)行后，通過示波器觀察到的仿真結(jié)果如圖12所示。

圖12 仿真刀具振動(dòng)信號(hào)

由圖12 可知，刀具經(jīng)歷了2 個(gè)加工階段和3 個(gè)空載運(yùn)行階段。該方法可以模擬出刀具的實(shí)際加工狀態(tài)，具有更加靈活方便的操作過程，可以取代硬件儀器設(shè)備，降低成本。

4 結(jié)論

1）對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析、頻域分析和聯(lián)合時(shí)-頻分析，并利用小波變換功能對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解與重構(gòu)，剔除有害噪聲，提高信噪比。

2）運(yùn)用Matlab軟件中的Smoothing Spline模塊對(duì)刀具振動(dòng)信號(hào)中的離散試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合，能夠使振動(dòng)信號(hào)曲線變得更為光滑，從而可以明顯看出刀具加工時(shí)間和振動(dòng)信號(hào)幅值之間的非線性關(guān)系，找出振動(dòng)信號(hào)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，提取出有效的特征值，并選取刀具發(fā)生故障時(shí)的特征向量，建立刀具健康診斷模型。

3）應(yīng)用Simulink 仿真模塊創(chuàng)建刀具振動(dòng)信號(hào)發(fā)生系統(tǒng)，通過信號(hào)發(fā)生器和白噪聲生成一個(gè)隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)，模擬刀具處于空載運(yùn)行階段；在該仿真模型中添加相應(yīng)的增益模塊，可以模擬刀具處于加工階段；最后，通過示波器顯示出在整個(gè)加工過程中刀具振動(dòng)信號(hào)的變化情況。