基于振動(dòng)信號(hào)的銑刀磨損狀態(tài)識(shí)別

王 明，高東方

WANG Ming1, GAO Dong-fang2

（1. 黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 工程學(xué)院，大慶 163319；2. 沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，沈陽(yáng) 110023）

0 引言

在金屬切削加工中，刀具磨損會(huì)使工件加工精度降低，表面粗糙度增大，并導(dǎo)致切削力和切削溫度增加，甚至產(chǎn)生振動(dòng)，不能正常切削。因此，刀具磨損直接影響加工效率、質(zhì)量和成本[1]。隨著柔性制造系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)等自動(dòng)化加工系統(tǒng)的快速發(fā)展，機(jī)械加工的自動(dòng)化程度得到大幅提高。為了保證機(jī)械制造自動(dòng)化生產(chǎn)的順利進(jìn)行，需要對(duì)加工過程中刀具的磨損狀態(tài)進(jìn)行有效檢測(cè)[2，3]。本文針對(duì)銑削加工中銑刀的磨損狀態(tài)，以加工中的振動(dòng)信號(hào)為分析對(duì)象，采用小波分析的方法，提取出能夠充分表征刀具磨損的特征信號(hào)，實(shí)現(xiàn)銑削加工中刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別。

1 銑削加工過程中刀具狀態(tài)信號(hào)的檢測(cè)

在銑削過程中，切削系統(tǒng)所產(chǎn)生的過程狀態(tài)信號(hào)中包含著大量的加工信息。根據(jù)特定的識(shí)別方法，通過對(duì)典型信號(hào)的選擇、分析及檢測(cè)，即可識(shí)別刀具的磨損情況。刀具狀態(tài)信號(hào)的檢測(cè)分為直接和間接方法，目前采用的主要方法是間接方法。銑削加工過程中，刀具對(duì)工件的沖擊會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，從振動(dòng)信號(hào)中可以獲取有關(guān)刀具磨損狀態(tài)的信息，可以把振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域幅值、頻域能量和模態(tài)阻尼等參數(shù)的變化作為判別刀具狀態(tài)的指標(biāo)，并且振動(dòng)信號(hào)采集方便、快捷，不需對(duì)機(jī)床結(jié)構(gòu)進(jìn)行改動(dòng)，測(cè)量裝置成本較低。本文選擇X5032A銑床， 立銑刀進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)見圖1。

圖1 振動(dòng)信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)

2 基于振動(dòng)信號(hào)的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別

2.1 刀具磨損特征信號(hào)的提取與分析

近年來信號(hào)處理技術(shù)向時(shí)頻分析和智能技術(shù)方向發(fā)展，尤其是時(shí)頻分析成為信號(hào)分析的主流方向。小波技術(shù)是當(dāng)前進(jìn)行信號(hào)處理的主要方法，小波變換是突變信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào)分析的數(shù)學(xué)工具，其主要特點(diǎn)為：線性變換，不產(chǎn)生畸變；能在時(shí)域和頻域同時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行局部分析；主要適用于寬帶信號(hào)處理以及局部化分析[4，5]。這些特點(diǎn)對(duì)加工過程狀態(tài)信號(hào)分析最為適合，同樣也適用于反映刀具磨損狀態(tài)信號(hào)的分析。本文采用Daubechies小波系中N＝7的小波函數(shù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多分辨率分析。根據(jù)Mallat快速算法計(jì)算Daubechies小波的φ(χ)、ψ(χ)，選用a=20，21……27和b=KTs進(jìn)行七尺度小波分解，得到不同頻率隨時(shí)間變化的振動(dòng)信號(hào)。隨著銑削過程的進(jìn)行，刀具也在逐漸磨損，在加工過程中測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)必然包含刀具的磨損信息。利用小波變換對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，通過分析某種或某幾種頻帶內(nèi)振動(dòng)信號(hào)幅值的改變，可以確定刀具磨損的狀態(tài)。

2.2 振動(dòng)信號(hào)的小波變換

銑削工件時(shí)，沿工件長(zhǎng)度在反映刀具磨損的各個(gè)階段分別測(cè)量了振動(dòng)信號(hào)，并對(duì)其進(jìn)行分解，得到七個(gè)尺度上的低頻信號(hào)和高頻信號(hào)。本文實(shí)驗(yàn)中最高頻率為1kHZ，小波分解的頻率如表1所示。

表1 小波分解頻率

振動(dòng)信號(hào)的分解，如圖2所示。

3 銑削加工實(shí)驗(yàn)分析

在小波變換尺度分解中，低頻部分隨著分解層次的增加，含有的高頻部分信息隨之減少。從圖中可以看到低頻第七層信號(hào)已經(jīng)成為濾除高頻信息的光滑曲線，具備了作為特征信號(hào)的條件，固選取該層信號(hào)進(jìn)行分析，就可以得到刀具的磨損情況。下面就平面加工和斜面加工兩種情況進(jìn)行分析。

3.1 平面加工

平面銑削加工過程中，刀具不同磨損狀態(tài)的小波信號(hào)如圖3、圖4和圖5所示。

由圖3、圖4和圖5的分析可知：

1）隨著刀具磨損的加劇，在低頻部分，信號(hào)幅值明顯增大，而在高頻部分受此影響相對(duì)較小。這表明在低頻信號(hào)中含有大量的刀具磨損信息。因此可以從信號(hào)低頻部分提取刀具磨損的特征信號(hào)。

2）刀具處于新銳狀態(tài)時(shí)，加工初始階段數(shù)據(jù)變化明顯，隨著切削加工的進(jìn)行，振動(dòng)信號(hào)變化比較平緩。振動(dòng)信號(hào)小波的波形幅值變化范圍比較小。

圖2 振動(dòng)信號(hào)分解

圖3 刀具新銳狀態(tài)

圖4 刀具部分磨損狀態(tài)

圖5 刀具嚴(yán)重磨損狀態(tài)

圖6 斜面加工小波分解

3）平面加工時(shí)，刀具是逐漸磨損的，實(shí)驗(yàn)中，刀具在數(shù)據(jù)144左右，出現(xiàn)一個(gè)較大的破損。從圖中數(shù)據(jù)150、170和190可以看出，波形變化反映劇烈，刀具處于磨損后的強(qiáng)迫加工中。經(jīng)過一段時(shí)間后，刀具磨損處變的光滑，波形逐漸光滑。

3.2 斜面加工

進(jìn)給速度75mm/min，切寬從5到12mm，分別為5、7、10、12，小波分解見圖6。由圖6可知，斜面銑削加工過程中，進(jìn)給速度一定時(shí)，切深逐漸增加，刀具逐漸磨損。從圖中數(shù)據(jù)95到110可知小波曲線幅值逐漸增加，數(shù)據(jù)105和110的幅值明顯高于數(shù)據(jù)95和100。也可固定切寬，改變切削速度進(jìn)行分析，可知切寬增加后，波形振動(dòng)頻率加快，幅值增大。

4 結(jié)論

本文對(duì)銑削過程中的振動(dòng)信號(hào)，采用小波變換的方法，將振動(dòng)信號(hào)劃分成不同頻帶，利用Mallat算法的多分辨率性提取出刀具磨損特征信號(hào)，進(jìn)而得到刀具磨損特征值，該特征值能夠準(zhǔn)確反映刀具磨損的變化規(guī)律，并以定量的形式體現(xiàn)。通過銑削平面和斜面的實(shí)驗(yàn)分析，該種方法能夠?qū)崿F(xiàn)銑削加工過程中刀具磨損狀態(tài)的有效識(shí)別。

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