基于瞬態(tài)特征的鉆削過程與監(jiān)控信號映射模型

周友行，張建勛，唐穩(wěn)莊

(湘潭大學 機械工程學院，湖南 湘潭，411105)

在相同切削參數(shù)下，建立批量工序制造在線計算機輔助質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)可以有效分析和預測產(chǎn)品的質(zhì)量分布規(guī)律，尋求提高加工精度的途徑，并控制工藝過程的正常進行[1-4]。要實現(xiàn)批量切削工序質(zhì)量在線計算機輔助質(zhì)量監(jiān)測首先必須準確獲得評價工序加工質(zhì)量的指標。就切削工序在線質(zhì)量監(jiān)測指標而言，迄今為止，真正有效的在線切削加工工序質(zhì)量檢測辦法是采用相應的儀器設備直接檢測加工對象的尺寸精度、幾何精度和表面粗糙度等參數(shù)，并將其信息化，然后進行分析處理，如采用三坐標測量機、計算機斷層掃描以及相應測頭和軟件等儀器設備。但這些方法不具有普遍適應性，一直停留在實驗研究階段或僅在特定場合使用[5-6]。近年來，有些研究者認為采用傳感器間接測量相關切削參數(shù)的過程信息，建立加工工序質(zhì)量與過程信息的相互關系，即有可能實現(xiàn)機械制造領域中的在線切削加工工序質(zhì)量檢測和分析[7-10]。 但是，目前對切削過程中的不同傳感器監(jiān)控信號變化與加工工序質(zhì)量波動的對應機理還不很清楚，直接研究切削過程中監(jiān)控信號與工序質(zhì)量的對應關系還十分困難[11-15]。人們在研究中發(fā)現(xiàn)：在一個完整的切削過程中，隨著刀具與加工對象位置關系的變化(如刀具切入、切出)，監(jiān)控信號會產(chǎn)生突變，提取這種情況下不同監(jiān)控信號突變的瞬態(tài)特征，建立監(jiān)控信號與切削過程在時間上的特征映射模型，就有可能研究切削過程與監(jiān)控信號的對應機理。為此，本文作者擬根據(jù)鉆削加工特性，將一個完整鉆削過程分為7個階段，通過分析監(jiān)控鉆削過程的功率信號和聲發(fā)射信號，提取與各階段相對應的特征點，建立信號與鉆削過程在時間上的特征映射模型。

1 實驗中的傳感器監(jiān)控信號

本文中實驗數(shù)據(jù)具體切削參數(shù)如下：鉆孔深度lh=12.84 mm；孔徑Φ=6.5 mm；刀刃數(shù)為3個；刀尖錐度θ=130°；刀刃長度ld=1.6 mm；進給量f=30 mm/min；主軸轉(zhuǎn)速r=500 r/min；數(shù)據(jù)采樣頻率為20 kHz；AD轉(zhuǎn)換工作范圍為-10～10 V；分辨率為0.000 05。

實驗過程中獲得的2組孔加工過程質(zhì)量正常的監(jiān)控信號數(shù)據(jù)見圖1(聲傳感器SR40靈敏度峰值大于-65 dB；功率信號傳感器HRI221F27，精度等級為1)。

從1圖可看出：2個鉆削加工過程的信號數(shù)據(jù)在形狀上基本一致，由于信號采集時間的差異，圖形形狀在時間上有前后偏差。2組信號中，機床主軸在啟動和停止時，功率信號產(chǎn)生突變。切削刃切入工件時，聲信號和功率信號有明顯變化。

2 鉆削過程分析

一個完整的鉆削加工過程除主軸啟動和停止階段外，根據(jù)鉆刃與工件的接觸、受力狀況有以下幾個明顯的標志點：鉆頭準備鉆入時(工作進給速度開始，鉆刃不受力)；鉆刃刃尖接觸工件時(鉆刃開始受力)；鉆刃完全切入工件(鉆刃完全受力)；鉆刃刃尖切出工件(鉆刃受力降低)；鉆刃完全切出工件(鉆刃不受力)以及退刀階段(理論上無切削力)。

圖1 2組鉆削實驗中的功率信號、聲信號初步對比分析以及時間、功率和聲信號的三維圖Fig.1 Preliminary analysis of power signals, acoustic signals and three-dimensional figure of time, power, and acoustic signals

從圖1也可初步辨別出監(jiān)控信號的相應變化。為此，本文以3刃鉆鉆削加工為例，將一個完整的鉆削過程分為以下7個階段：

(1)鉆削準備階段(圖2(a))。鉆床啟動后主軸快速進給，接近待加工工件。主軸啟動瞬間，功率信號有1個明顯的突變。

圖2 鉆削階段劃分Fig.2 Stages of drilling processes

(2)機床工作進給階段(圖2(b))。在此階段，主軸工作進給開始，準備鉆削，刃尖開始接觸工件被加工表面，工件和刃尖在物理作用下產(chǎn)生較強聲信號；此外，主軸功率信號也有1個突變，這是加工過程中的1個很重要的特征，它標志著鉆孔的開始。

(3)刃尖鉆入工件階段(圖2(c))。在此階段，鉆刃刃尖從接觸工件加工表面開始進入工件內(nèi)部，功率信號逐漸增大，當鉆刃完全切入工件時，功率信號達到最大，聲信號也有明顯變化。

(4)鉆削階段(圖2(d))。此階段是鉆削加工的主要進程，在正常切削過程中，主軸功率變化比較平穩(wěn)，聲信號變化不明顯。

(5)鉆刃鉆出工件階段(圖2(e))。鉆削工作即將完成，在此階段內(nèi)，主軸功率逐漸變少；同時，由于鉆刃刃尖切出工件，切屑流動狀態(tài)產(chǎn)生改變，工件和刀具的物理作用環(huán)境產(chǎn)生突變，聲信號變化加劇。

(6)退刀階段(圖2(f))。當鉆刃完全切出工件時，標志著鉆孔完成，在鉆刃不與工件接觸時刻，聲信號產(chǎn)生突變。

(7)機床停機階段(圖2(g))。鉆頭回轉(zhuǎn)退刀，當主軸完全停止時，功率信號將突變到0。

很明顯，在正常生產(chǎn)過程中，與加工質(zhì)量相關的主要階段為t3，t4和t5，這3個階段也是實際的鉆孔過程。若在監(jiān)控信號上找出相應鉆削過程的特征點，就能建立與鉆削過程在時間上的特征映射模型。

3 監(jiān)控信號與鉆削過程特征映射模型

3.1 鉆削過程理論時間計算

對鉆孔1實驗數(shù)據(jù)進行分析。在理論上，實際鉆孔加工時間tj應為：

3.2 鉆削過程監(jiān)控信號特征點

據(jù)上述分析，當主軸啟動和停止時，功率信號的突變明顯。對功率信號進行相應的濾波處理后，離散求導(式(1))，進行離散RMS分析(式(2))，所得結果見圖3。

圖3 啟動停止時間特征點Fig.3 Feature points of starting and stopping

根據(jù)監(jiān)控信號中主軸啟動停止特征點和鉆削加工參數(shù)，確定快速進給時間段t1和t7后，可從信號中合理截取鉆削過程中包含t2，t3，t4，t5和t6的數(shù)據(jù)信號進行分析，從而可繼續(xù)求取鉆刃刃尖接觸工件、完全切入工件、離開工件、完全離開工件時刻與監(jiān)控信號對應的特征點。

當鉆刃刃尖剛接觸工件以及完全離開工件的時刻，聲信號和功率信號突變，據(jù)此，同樣對功率信號濾波，進行離散RMS分析并求導，結果見圖4。

圖4 鉆刃刃尖切入和完全切出時間點Fig.4 Feature points of drilling blade just cut in and completely cut out workpiece (power signal)

同樣利用截取后的聲信號，進行濾波處理、累積求和、求外包絡、擬合、求導，可得圖5。

圖5 鉆刃刃尖切入和完全切出時間點Fig.5 Feature points of drilling blade just cut in and completely cut out workpiece (acoustic signal)

同樣，在圖5中，可獲得相應的特征點：tP1′=3.83 s，tP4′=32.70 s。根據(jù)功率信號和聲信號中確定的鉆刃刃尖切入、完全切出時間特征點，計算鉆孔的實際加工時間Δt1和Δt2：

理論加工時間tj=28.88 s，則功率信號分析和聲信號分析相應的誤差分別為0.69%和0.003 5%。

當鉆刃完全進入工件時，功率信號達到最大。根據(jù)此特點，可截取功率信號上時間特征點間的數(shù)據(jù)進行分析，同樣進行相應的濾波、離散 RMS分析、離散求導后，獲得鉆刃完全切入工件的時間點如圖6所示。

此外，當鉆刃完全切出時，由于刀具不切削，聲信號突變。據(jù)此，可對截取后的聲信號進行相應的分析，亦可找到鉆刃完全切出的時間特征點tP3′=29.49 s，如圖7所示。

根據(jù)功率信號和聲信號中鉆刃刃尖在工件切削過程中的時間特征點，可得Δt3和Δt4。

這2個階段理論值加工時間tL=3.2 s，則時間誤差分別為1.17%和0.31%。

采用上述方法，對批量鉆削中5組正常加工實驗數(shù)據(jù)進行分析，找出鉆削過程中各階段對應的時間特征點，如表1所示。其中：Δt1和Δt2分別為用功率信號和聲信號求得的整個鉆削加工時間，而Δt3為t3階段的時間，Δt4為t5階段的時間，而相應的Δe1為功率信號鉆削加工段時間誤差，Δe2為聲發(fā)射鉆削加工段時間誤差，Δe3為相應的t3加工段時間誤差，Δe4為相應的t4階段加工段時間誤差。

圖6 刀刃完全切入工件特征點Fig.6 Feature point of blade completely cut in workpiece

圖7 鉆刃完全切出特征點Fig.7 Feature point of blade just cut out workpiece

表1 實驗數(shù)據(jù)中鉆削過程各階段對應的時間Table 1 Corresponding time of different drilling process

由表1可看出：在相同切削參數(shù)下，在1.2%左右的時間誤差范圍內(nèi)，可以采用上述分析方法建立每個鉆削過程與傳感器信號的對應關系。其中實驗數(shù)據(jù) 1組傳感器數(shù)據(jù)所對應的電壓值U與鉆孔加工時間t的關系如圖8所示。

從圖8可看出：若建立了監(jiān)控信號與鉆削過程在時間上的對應關系，則在此基礎上，就可以更有效地挖掘正常鉆削過程質(zhì)量波動與信號間的相互關系；另一方面，也可以根據(jù)傳感器監(jiān)控信號研究鉆削過程機理。

圖8 監(jiān)控信號與鉆削過程特征映射模型Fig.8 Mapping model of monitor signals and drilling process

4 結論

(1)根據(jù)鉆削過程中切削刃與工件的接觸受力狀況以及監(jiān)控信號的相應瞬態(tài)變化，可將一個完整的鉆削過程分為7個階段。

(2)對監(jiān)控信號進行離散 RMS和離散求導分析，可在0.7%的時間誤差范圍內(nèi)找到鉆刃刃尖切入特征點，0.05%的時間誤差范圍內(nèi)找到鉆刃完全切入特征點，1.2%的時間誤差范圍內(nèi)找到鉆刃刃尖切出特征點以及 1.1%的時間誤差范圍內(nèi)找到鉆刃完全切出特征點。

(3)根據(jù)提取的鉆削過程特征點，可在1%左右的時間誤差范圍內(nèi)，建立傳感器監(jiān)控信號與鉆削過程的時間特征映射模型。

[1] Gu P. Knowledge-based inspection process planning system for coordinate measuring machines[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 1994, 5(5): 351-363.

[2] 丁雷, 吳敏, 曹衛(wèi)華. 基于混合粒子群算法的鉛鋅燒結過程產(chǎn)量質(zhì)量優(yōu)化[J]. 中國有色金屬學報, 2008, 18(6): 1152-1158.DING Lei, WU Min, CAO Wei-hua. Quantity and quality optimization for lead-zinc sintering process based on hybrid PSO algorithm[J]. The Chinese Journal of Nonferrous Metals, 2008,18(6): 1152-1158.

[3] 劉繼勝, 鐘良. 機器視覺技術在質(zhì)量檢測中的應用[J]. 現(xiàn)代制造工程, 2004, 2: 99-101.LIU Ji-sheng, ZHONG Liang. Applications of machine visual technology in quality control[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2004, 2: 99-101.

[4] 秦鵬. 計算機輔助檢測規(guī)劃系統(tǒng)的研究[D]. 北京: 清華大學,2004: 2-8.QIN Peng. Research on computer aided inspection planning system[D]. Beijing: Tsinghua University, 2004: 2-8.

[5] Zhao H X, Konomel L F. Mechanistic model for spade drills for wood drilling operations. Part 1: Model development[J]. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 2003, 125(5):226-235.

[6] Tsao C C, Hcheng H. Effects of peripheral drilling moment on delaminating using special drill bits[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2008, 201: 471-476.

[7] 蔣壽生, 鄂加強, 龔金科, 等. 汽油機進氣歧管壓力傳感器非線性智能校正[J]. 中南大學學報: 自然科學版, 2008, 39(3):566-570.JIANG Shou-sheng, E Jia-qiang, GONG Jin-ke, et al. Nonlinear intelligent correction of pressure transducer from air intake pipe in gasoline engine[J]. Journal of Central South University:Science and Technology, 2008, 39(3): 566-570.

[8] Singh R, Khamba J S. Comparison of slurry effect on machining characteristics of titanium in ultrasonic drilling[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2008, 197(2): 200-205.

[9] Toews H G. A study of the influence of superimposed low-frequency modulation on the drilling process[J]. Precision Engineering, 1998, 22: 1-9.

[10] Amor M, Claus W, Franz H. Detection of chatter vibration in a drilling process using multivariate control charts[J].Computational Statistics & Data Analysis, 2008, 52(6):3208-3219.

[11] 陶湘保, 張德賢, 劉筱連. 機床熱變形的主動補償[J]. 中國機械工程, 1999, 10(8): 923-933.TAO Xiang-bao, ZHANG De-xian, LIU Xiao-lian. On active compensation to the thermal deformations of machine tools[J].China Mechanical Engineering, 1999, 10(8): 923-933.

[12] Yang J, Yuan J, Ni J. Thermal error mode analysis and robust modeling for error compensation on a CNC turning center[J].International Journal of Machine Tools and Manufacture, 1999,39(9): 1367-1376.

[13] JIAN Xun, SHAO Ze-yan. A revised Hilbert–Huang transformation based on the neural networks and its application in vibration signal analysis of a deployable structure[J].Mechanical Systems and Signal Processing, 2008, 22(5):1705-1723.

[14] Jochem C R, Yusuf A. Time domain simulation of tensional-axial vibrations in drilling[J]. International Journal of Machine Tools& Manufacture, 2006, 46(3): 2073-2085.

[15] TANG Hua-ping, TANG Chun-xi, YIN Chen-feng. Optimization of actuator/sensor position of multi-body system with quick startup and brake[J]. Journal of Central South University of Technology, 2007, 14(6): 803-807.