毛一硯 姜振喜 朱紹維 劉 寬 趙中剛

（成都飛機(jī)工業(yè)(集團(tuán))有限責(zé)任公司，四川 成都 610091）

在鈦合金航空結(jié)構(gòu)件切削加工中，由于零件材料難加工、零件結(jié)構(gòu)復(fù)雜以及工藝參數(shù)不合理等因素導(dǎo)致刀具失效異常依然存在[1]，刀具失效不僅影響零件的尺寸精度及表面質(zhì)量，甚至易導(dǎo)致機(jī)床主軸故障和零件燒傷報(bào)廢[2]，嚴(yán)重影響生產(chǎn)成本和流轉(zhuǎn)周期。因此，切削加工過程中需時(shí)刻關(guān)注刀具狀態(tài)，在其磨損到一定程度或出現(xiàn)破損時(shí)及時(shí)更換。

目前，在航空結(jié)構(gòu)件數(shù)控加工過程中，刀具狀態(tài)判斷主要依靠操作工人的經(jīng)驗(yàn)，人為因素影響較大[3]，不僅對一些異常情況難以及時(shí)響應(yīng)，也易造成刀具遠(yuǎn)未達(dá)到使用壽命就被更換報(bào)廢的情況。因此，大量學(xué)者對加工過程中的刀具失效監(jiān)控算法進(jìn)行了研究：張世光[4]提出了基于萬有引力優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的識別方法，并成功完成了銑刀狀態(tài)識別；關(guān)山等[5]基于MF-DFA 方法對刀具各階段下的AE 信號進(jìn)行了分析，敏感地區(qū)分了刀具磨損的不同階段；伍鳴[6]提出了硬質(zhì)合金車刀磨損狀態(tài)識別方法，基于機(jī)器學(xué)習(xí)建立了有效的狀態(tài)識別模型，能準(zhǔn)確識別出目前刀具所處的磨損狀態(tài)；黎宇嘉[7]基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)法和最大信息系數(shù)法分析了特征與刀具磨損的相關(guān)性與冗余度，構(gòu)建了一種改進(jìn)的Bagging-GPR 刀具磨損預(yù)測模型；劉智鍵等[8]提出了一種基于小波包理論、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解以及支持向量機(jī)等相結(jié)合的刀具故障診斷方法，并有效地判斷了刀具磨損程度。刀具失效形式和失效機(jī)理受刀具類型和加工工況影響而不同，而目前大部分研究工作均基于實(shí)驗(yàn)條件下的定參數(shù)簡單工況，例如依據(jù)直線刀具軌跡數(shù)據(jù)構(gòu)建識別模型，應(yīng)用時(shí)受實(shí)際加工現(xiàn)場工況復(fù)雜等因素影響而未能及時(shí)監(jiān)測刀具狀態(tài)。

方肩可轉(zhuǎn)位銑刀是航空鈦合金結(jié)構(gòu)件粗加工和半精加工主要使用的刀具[9]，其失效形式主要表現(xiàn)為刀具崩刃后失效。腹板特征銑削加工是鈦合金結(jié)構(gòu)件加工中的主要部分，刀具軌跡一般為回字形刀軌，轉(zhuǎn)角處增加減速圓弧，進(jìn)給速度降低約50%。本文使用面向加工特征的典型加工工藝方案構(gòu)建刀具狀態(tài)識別模型的方法，避免了單一工況下所構(gòu)建模型在應(yīng)用時(shí)準(zhǔn)確度不足的問題，針對航空結(jié)構(gòu)件加工中常用的方肩銑刀銑削鈦合金腹板工況構(gòu)建了刀具崩刃識別算法。

1 方肩銑刀崩刃試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

1.1 試驗(yàn)平臺搭建

方肩銑刀崩刃試驗(yàn)機(jī)床選用RAMBAUDI 五軸立式加工中心，機(jī)床實(shí)體如圖1 所示，切削液選用泰倫特ACF-21D（濃度6%，pH 值9）。

圖1 RAMBAUDI 五軸立式加工中心

為采集加工過程機(jī)床主軸振動數(shù)據(jù)，按圖2 所示方案搭建振動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在主軸上安裝PCB 356A02 三向振動傳感器，使用倍福ELM3604 模擬信號輸入模塊采集振動數(shù)據(jù)，所采集振動數(shù)據(jù)通過工業(yè)以太網(wǎng)EtherCAT 傳輸至數(shù)據(jù)采集PC，基于ADS通信接口，通過采集系統(tǒng)獲取機(jī)床主軸振動數(shù)據(jù)，該振動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集頻率大于10 000 Hz，能夠?qū)崟r(shí)采集主軸振動數(shù)據(jù)且能按照時(shí)序同步存儲至加工過程振動數(shù)據(jù)采集平臺，滿足加工過程主軸時(shí)域、頻域以及時(shí)頻域特征分析需求。

圖2 振動數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

刀具破損形貌觀測選用Dino-Lite 手持顯微鏡，試驗(yàn)毛坯材料為TC4 鈦合金，刀片為Walter 方肩可轉(zhuǎn)位刀片，底角半徑3 mm，刀具實(shí)物如圖3 所示。

圖3 Walter 方肩可轉(zhuǎn)位刀片

1.2 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)單一腹板銑削工況下的TC4 鈦合金試切件，其試切模型與刀軌如圖4 所示，其每層刀軌為回字形刀軌，其每層存在多次轉(zhuǎn)向。

圖4 鈦合金試切模型與刀軌

在刀桿安裝一枚方肩銑刀進(jìn)行切削，以避免刀具回轉(zhuǎn)誤差、安裝誤差等原因?qū)е碌牡洱X切削量不均，并以表1 所示切削參數(shù)進(jìn)行腹板銑削試驗(yàn)。

切削試驗(yàn)策略為：全程使用振動采集系統(tǒng)采集加工過程中的振動數(shù)據(jù)，首先采集空轉(zhuǎn)振動數(shù)據(jù)，用于后續(xù)信號篩選，然后在表1 切削參數(shù)下，采用順銑方式開展試切試驗(yàn)，刀具每完成一層銑削，則暫停機(jī)床并拆除刀片，用手持顯微鏡觀測并記錄刀片前、后刀面的崩刃情況，未發(fā)生明顯崩刃現(xiàn)象則裝上刀片繼續(xù)加工，直至觀測到刀片發(fā)生崩刃現(xiàn)象，最后再加工一層后停止試驗(yàn)。

1.3 試驗(yàn)結(jié)果

方肩銑刀在試驗(yàn)第4 層過程中出現(xiàn)崩刃，其前、后刀面崩刃形貌如圖5 所示，前刀面崩刃量為1.24 mm，后刀面表面輕微崩刃，磨損量為0.31 mm。

圖5 前、后刀面崩刃形貌

2 方肩銑刀崩刃識別模型建立

基于每轉(zhuǎn)均方根滑動平均值的刀具破損識別方法是通過對振動信號進(jìn)行預(yù)處理，依據(jù)工藝信息和振動信號計(jì)算每轉(zhuǎn)均方根值，對每轉(zhuǎn)均方根值進(jìn)行滑動平均處理，計(jì)算均方根滑動平均值的特征值作為刀具破損識別數(shù)據(jù)源。

2.1 振動信號選取

振動信號預(yù)處理旨在消除因機(jī)床結(jié)構(gòu)特性、傳感器安裝誤差等對刀片崩刃識別的干擾。首先分析X、Y、Z三向空轉(zhuǎn)信號，對其進(jìn)行快速傅里葉變換（fast fourier transform,FFT）獲得頻譜信號，三向空轉(zhuǎn)頻譜信號如圖6 所示。

圖6 頻譜空轉(zhuǎn)信號

由三向空轉(zhuǎn)頻譜圖可得到，X向空轉(zhuǎn)信號存在明顯周期性干擾，零星數(shù)據(jù)振幅異常增大，表明外部因素（主軸機(jī)械結(jié)構(gòu)、絲杠傳動和傳感器安裝等）影響明顯，而Y向和Z向空轉(zhuǎn)信號受周期性干擾信號影響較小，為將干擾信號的影響降為最小，故以Y向和Z向振動數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)分析處理。

由于腹板銑削試驗(yàn)在第4 層出現(xiàn)刀片崩刃失效現(xiàn)象，故截取第3 層數(shù)據(jù)為刀具未崩刃數(shù)據(jù)，第5層數(shù)據(jù)為刀具崩刃數(shù)據(jù)。

2.2 振動特征值計(jì)算

時(shí)域信號反映了信號幅值在時(shí)間維度上的變換關(guān)系。為了減弱振動信號中的異常值帶來的影響，通過計(jì)算振動信號每轉(zhuǎn)均方根值的移動平均值，作為后續(xù)步驟進(jìn)行刀具崩刃識別的數(shù)據(jù)來源。

首先計(jì)算機(jī)床主軸每轉(zhuǎn)的振動信號樣本數(shù)量N：

其中：fs為振動信號的采樣頻率，Hz；n為主軸轉(zhuǎn)速，r/min。

再計(jì)算機(jī)床主軸第k轉(zhuǎn)的每轉(zhuǎn)均方根值RMS(k)：

其中：xi是采集到的振動信號的第i個(gè)數(shù)值。

最后計(jì)算每轉(zhuǎn)均方根值RMS(k)的移動平均值

其中：RMSm(m)為第m個(gè)每轉(zhuǎn)均方根值的移動平均值；j為計(jì)算移動平均值的每周期數(shù)值數(shù)量。

試驗(yàn)中采樣頻率fs=2 048 Hz，n=850 r/min，設(shè)定移動平均值的每周期數(shù)值數(shù)量為50，通過計(jì)算，可得到刀片第3 層和第5 層每轉(zhuǎn)均方根值的移動平均值，其對比情況如圖7 所示。

圖7 每轉(zhuǎn)均方根值的移動平均值曲線

比對分析易得到Y(jié)向每轉(zhuǎn)均方根值的移動平均值兩層變化差異較大，故選取Y向數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值計(jì)算?，F(xiàn)將Y向每層數(shù)據(jù)分割為480 組，可得每組數(shù)據(jù)刀具旋轉(zhuǎn)28 轉(zhuǎn)，分別計(jì)算每組均方根曲線的5項(xiàng)特征值，包括最大值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏差和峭度，具體表達(dá)式如表2 所示。

表2 5 項(xiàng)特征值及其表達(dá)式

最大值反映信號的最大幅值，兩層信號的Y向最大值曲線計(jì)算結(jié)果如圖8 所示。

圖8 Y 向最大值曲線

均值反映信號的中心趨勢，兩層信號的Y向均值曲線計(jì)算結(jié)果如圖9 所示。

圖9 Y 向均值曲線

標(biāo)準(zhǔn)差反映信號的平穩(wěn)程度，兩層信號的Y向標(biāo)準(zhǔn)差曲線計(jì)算結(jié)果如圖10 所示。

圖10 Y 向標(biāo)準(zhǔn)差曲線

偏差表示信號偏態(tài)分布方向與程度，兩層信號的Y向偏差曲線計(jì)算結(jié)果如圖11 所示。

圖11 Y 向偏差曲線

峭度（kurtosis）反映了信號的沖擊強(qiáng)度，兩層信號的Y向和Z向峭度曲線計(jì)算結(jié)果如圖12所示。

圖12 Y 向峭度曲線

通過對5 項(xiàng)特征值曲線進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)崩刃前后，偏差曲線和峭度曲線變化并不明顯，故選用最大值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差3 項(xiàng)特征值為模型輸入數(shù)據(jù)。

2.3 基于SVM 的崩刃識別模型建立

支持向量機(jī)（support vector machine,SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論（statistic learning theory,SLT）的模式識別方法[10-12]，在小樣本且非線性數(shù)據(jù)分類識別和回歸分析方面具有算法優(yōu)勢，其采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，具有很好的泛化性能[13-14]。

通過SVM 建立預(yù)測模型，須對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后建立學(xué)習(xí)樣本庫，并選擇高斯核函數(shù)（radial basis function,RBF）構(gòu)建模型，即

將學(xué)習(xí)樣本輸入至支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到輸入與輸出的映射模型，最后以該SVM 模型對新輸入的特征參量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

基于SVM 進(jìn)行數(shù)據(jù)分類訓(xùn)練，選取Y向最大值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差為分類識別的特征值，然后進(jìn)行SVM 模型訓(xùn)練，訓(xùn)練組信號使用第1 枚刀片第3 層101～200 組信號作為刀具完好狀態(tài)信號，使用第5 層101～200 組信號作為刀具破損狀態(tài)信號，得到其SVM 訓(xùn)練模型。為測試其模型準(zhǔn)確度，使用第1 枚刀片第3 層301～400 組信號和第5 層301～400 組信號進(jìn)行分類準(zhǔn)確度測試，使用全部3 項(xiàng)特征值后，其分類準(zhǔn)確度高達(dá)98%，但數(shù)據(jù)處理時(shí)間過長，考慮數(shù)據(jù)處理效率，選用2 個(gè)特征值進(jìn)行分類訓(xùn)練與準(zhǔn)確度測試，其測試結(jié)果如圖13 所示。其中，使用均值、標(biāo)準(zhǔn)差所訓(xùn)練SVM 模型準(zhǔn)確率為97%，使用均值、最大值所訓(xùn)練SVM 模型準(zhǔn)確率為97.4%。

圖13 SVM 模型準(zhǔn)確度測試結(jié)果

不難看出，基于Y向振動信號的分類準(zhǔn)確率均高于97%，故選用Y向振動數(shù)據(jù)特征值為崩刃識別SVM 模型分類依據(jù)。

3 方肩銑刀崩刃識別算法驗(yàn)證

3.1 開展驗(yàn)證試驗(yàn)

采用同樣參數(shù)，替換新刀片進(jìn)行同樣工況下的銑削試驗(yàn)，選取其發(fā)生崩刃后的振動數(shù)據(jù)，并執(zhí)行同樣數(shù)據(jù)處理過程。刀具在試驗(yàn)第4 層中出現(xiàn)崩刃現(xiàn)象，其前、后刀面崩刃形貌如圖14 所示，前刀面崩刃量為0.88 mm，后刀面表面無明顯崩刃，磨損量為0.35 mm。

圖14 第2 枚刀片前、后刀面磨損形貌

繼續(xù)使用該刀具執(zhí)行第5 層切削，并進(jìn)行同樣的數(shù)據(jù)處理過程，得到刀具崩刃狀態(tài)下的Y向振動數(shù)據(jù)每轉(zhuǎn)均方根值的移動平均值，進(jìn)一步計(jì)算得到Y(jié)向最大值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

3.2 算法驗(yàn)證

使用第2 枚刀片數(shù)據(jù)對上述SVM 訓(xùn)練模型進(jìn)行算法驗(yàn)證，驗(yàn)證組信號使用第2 枚刀片第3 層201～300 組信號作為刀具完好狀態(tài)信號，第2 枚刀片第5 層201～300 組信號作為刀具破損狀態(tài)信號。

通過驗(yàn)證計(jì)算，使用均值、標(biāo)準(zhǔn)差所訓(xùn)練SVM 模型的崩刃識別準(zhǔn)確率為97.1%，使用均值、最大值所訓(xùn)練SVM 模型的崩刃識別準(zhǔn)確率為98.7%，其識別準(zhǔn)確率均高于97%，滿足數(shù)據(jù)處理效率的同時(shí)，識別準(zhǔn)確率也得到了保證，證明了基于SVM的崩刃識別模型在識別方肩銑刀銑削腹板工況下的崩刃異常具有很強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。

4 結(jié)語

本文為識別方肩銑刀銑削鈦合金腹板工況下的崩刃異常，搭建了方肩銑刀崩刃銑削試驗(yàn)平臺，設(shè)計(jì)了崩刃銑削試驗(yàn)方案，通過試驗(yàn)分別得到了試驗(yàn)刀片完好狀態(tài)和崩刃狀態(tài)下的X、Y、Z向振動信號數(shù)據(jù)，通過空轉(zhuǎn)振動信號幅值干擾情況選取了Y向和Z向振動數(shù)據(jù)進(jìn)行每轉(zhuǎn)均方根值的移動平均值計(jì)算，依據(jù)曲線差異選擇了Y向數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值計(jì)算，并擇優(yōu)選取了3 項(xiàng)特征值作為SVM 模型分類訓(xùn)練輸入，通過以其中2 項(xiàng)特征值為輸入得到了SVM訓(xùn)練模型，最后以驗(yàn)證刀片在同樣工況下的振動數(shù)據(jù)為識別輸入，驗(yàn)證了該SVM 模型在方肩銑刀銑削鈦合金腹板崩刃識別算法中的高可靠性，其平均預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)97%以上。

本文僅對方肩銑刀銑削鈦合金腹板工況下的崩刃異常進(jìn)行了有效識別，針對更多復(fù)雜工況下的崩刃識別方法將是下一步研究的重點(diǎn)。