基于特征的飛機結(jié)構(gòu)件加工狀態(tài)監(jiān)測方法*

南京航空航天大學(xué)機電學(xué)院 黎 明 李迎光 劉長青 劉 浩

飛機結(jié)構(gòu)件具有尺寸大、種類繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點,使其加工工藝和加工過程較為復(fù)雜，采用傳統(tǒng)的數(shù)控加工方式存在一定技術(shù)風(fēng)險和加工問題，同時在加工過程中存在各種不穩(wěn)定的加工因素，這會導(dǎo)致產(chǎn)生諸如刀具嚴重磨損、刀具破損和加工顫振等問題，這些問題不僅會影響加工零件的加工質(zhì)量和刀具的合理利用，嚴重時會造成機床、刀具和零件的損壞，影

響整個加工系統(tǒng)運行和操作人員安全，造成難以估量的損失[1]。

加工狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)通常是對加工過程進行連續(xù)或周期性的定性或定量監(jiān)測、分析、辨識與決策技術(shù)的統(tǒng)稱。它以監(jiān)測和辨識系統(tǒng)的可用狀態(tài)和故障狀態(tài)為目的，預(yù)測可能出現(xiàn)的早期故障，為后續(xù)的加工過程提供科學(xué)的決策信息。實施狀態(tài)在線監(jiān)控可最大程度地保證整個加工系統(tǒng)處于良好的技術(shù)狀態(tài)，為順利進行高效的加工生產(chǎn)提供科學(xué)的保障[2]。

20世紀60年代末期,國際上開始了對切削加工狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的研究。Pal基于傳感器融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于監(jiān)測車削加工的刀具磨損，用小波包樹方法分析獲取的信號即刀柄力、電機的電流和提取的磨損敏感特征，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的健壯性應(yīng)對不確定的輸入數(shù)據(jù)，并集成監(jiān)控信息到一個最佳的監(jiān)測系統(tǒng)，利用獲取的刀具磨損信息來選擇一個最佳的切削條件[3]。Dim la通過分析得出切削力（靜態(tài)力和動態(tài)力）和振動（加速度）是最廣泛適用的信號，同時指出最成熟的刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)并沒有成功的應(yīng)用，原因在于不準確的傳感信號和應(yīng)用的加工過程模型沒有反映加工過程的復(fù)雜性[4]。呂凱波選擇振動加速度傳感器獲取切削狀態(tài)信息，選擇時域方差和頻域頻譜特征作為顫振發(fā)生的綜合指標，采用監(jiān)測數(shù)據(jù)與正常切削時建立的對比庫進行比較的方法進行了顫振識別，針對車、銑削加工工藝，研發(fā)了一種實用的切削顫振監(jiān)測組件，并驗證了其適用性[5]。

上述對刀具狀態(tài)監(jiān)測或?qū)庸ゎ澱瘳F(xiàn)象的研究中，多集中在針對某一固定的加工條件下對刀具狀態(tài)或加工顫振現(xiàn)象進行監(jiān)測，且對加工特征幾何參數(shù)動態(tài)變化對監(jiān)測結(jié)果的影響未有考慮。針對飛機結(jié)構(gòu)件這類種類繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、加工工藝和工況復(fù)雜的零件，上述方法顯然不能完全滿足要求，且在監(jiān)測方法的效果準確性和通用性方面都有待提高。

1 加工特征對加工狀態(tài)監(jiān)測的影響

圖1 飛機結(jié)構(gòu)件加工特征分類Fig.1 Classification of machining feature of aircraft structural parts

根據(jù)飛機結(jié)構(gòu)件幾何形狀和加工工藝特點，并充分考慮數(shù)控加工的的實際需求，飛機結(jié)構(gòu)件的典型特征分類如圖1所示，包含了筋、槽、孔、輪廓4大類典型加工特征。其中槽特征又包含了腹板特征、內(nèi)型特征和轉(zhuǎn)角特征，孔特征包含了圓孔特征和非圓孔特征[6]。

圖2所示為飛機結(jié)構(gòu)件典型加工特征的構(gòu)成要素，現(xiàn)將各典型加工特征構(gòu)成要素[7]以及特征對加工狀態(tài)的影響描述如下：

（1）筋特征：構(gòu)成要素包含筋種子面f1、f2、f3及約束面f4，如圖2所示。筋特征通常采用大直徑刀具進行加工，筋的寬度決定加工走刀策略，筋的加工余量決定是否需分層加工，不同的切削參數(shù)和走刀路徑將對切削力的受力大小和受力方向產(chǎn)生影響。

（2）槽特征：包含3種子特征，即槽腹板、槽內(nèi)型和槽轉(zhuǎn)角特征。圖2中槽的f1面即為腹板面，通常為平面，槽腹板具有厚度較薄、加工精度高等特點。槽腹板在加工過程中的切削力以Z向力為主，腹板面面積大小將決定不同的切寬和走刀策略,并最終影響加工質(zhì)量和加工過程狀態(tài)。槽內(nèi)型特征由槽的內(nèi)側(cè)面f2、f3、f4、f5構(gòu)成。槽內(nèi)型特征的形狀和深度影響著X向和Y向切削力的變化，槽內(nèi)型加工一般采用分層切削的方式。當槽腔很深時，刀具容易發(fā)生振動，對表面質(zhì)量會產(chǎn)生很大影響。轉(zhuǎn)角特征即為槽內(nèi)部相鄰側(cè)面的過渡面f6、f7、f8、f9，轉(zhuǎn)角的半徑大小主要影響X向和Y向切削力的變化過程。當轉(zhuǎn)角加工深度較深時，采用懸伸比較大刀具加工較易發(fā)生加工顫振。f10為槽的底角面。

（3）孔特征：包含2種類型，即圓孔和非圓孔特征。構(gòu)成要素包含孔壁面f1和孔的上下支持面f2、f3，如圖2所示，其中h為非圓孔特征。相比其他特征加工，加工孔時Z向受力較為明顯，特別是對于鉆孔加工等。

（4）輪廓特征：構(gòu)成要素包含輪廓種子面f1，如圖2所示，其中f為連接輪廓特征的工藝凸臺。相比其他特征，輪廓加工范圍大，加工時間長，常常需徑向和軸向均采用分層切削的策略。另外，由于輪廓特征形狀變化較大，加工時還需考慮凸臺和工裝的影響，如采用不同的切削參數(shù)或加工零件外圍特殊位置時都將引起零件狀態(tài)和刀具狀態(tài)發(fā)生大的變化。

通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，不同類型的加工特征有各自不同的幾何結(jié)構(gòu)特點、加工工藝特點和加工過程特點，這將直接影響加工過程中的切削力大小、切削力變化過程以及加工過程中所產(chǎn)生的振動情況。而加工特征自身的幾何參數(shù)變化將會對其走刀策略產(chǎn)生直接影響，亦會使加工過程中的切削力大小和振動情況產(chǎn)生不同的變化，并將影響最終的加工過程狀態(tài)。

飛機結(jié)構(gòu)件加工特征的上述特點決定了其加工過程是一個復(fù)雜多變的過程，每一類加工特征都有各自不同的加工過程特點和對加工狀態(tài)的影響，而加工特征自身的幾何參數(shù)變化亦會對加工狀態(tài)產(chǎn)生影響。

圖2 飛機結(jié)構(gòu)件加工特征構(gòu)成要素描述Fig.2 Description of constitute elements of machining feature of aircraft structural parts

2 構(gòu)建基于特征的監(jiān)測模型

圖3所示為基于特征的監(jiān)測模型，該模型首先通過多種傳感器獲取加工中的諸如振動、切削力、聲發(fā)射等信號，對信號進行模數(shù)轉(zhuǎn)換、放大和濾波等處理后，通過時域、頻域和時頻分析以獲取加工特征的監(jiān)測信號特征量，同時結(jié)合加工特征的信息（包含特征類型信息、幾何信息和切削參數(shù)信息），運用模式識別方法構(gòu)建加工狀態(tài)的辨識模型，輸出實時加工狀態(tài)信息。

2.1 信號的確定

圖3 基于特征的監(jiān)測模型Fig.3 Feature based monitoring model

已有的研究表明，切削力是加工狀況和刀具狀態(tài)中最為敏感的參數(shù)，同時切削力信號具有拾取容易，反應(yīng)迅速、靈敏等優(yōu)點，因此被大量用來監(jiān)測刀具的切削加工。切削力信號通常由測力儀獲取[8]。振動信號與切削力、切削系統(tǒng)本身動態(tài)特性密切相關(guān)，并具有安裝方便、測量信號易于引出、測試儀器簡單等特點，常被用于監(jiān)測刀具狀態(tài)和切削顫振等。振動信號由振動傳感器獲得[9]。

基于切削力信號和振動信號的上述特點，選用切削力信號和振動信號來監(jiān)測飛機結(jié)構(gòu)件加工狀態(tài)。同時選用該兩種信號可比單一信號獲取的信息更加全面和可靠，并且該兩種信號均具有較易實現(xiàn)等優(yōu)點。

2.2 基于特征的監(jiān)測方法優(yōu)勢

基于特征的飛機結(jié)構(gòu)件在線監(jiān)測方法相較傳統(tǒng)的在線監(jiān)測方法具有如下優(yōu)勢：

（1）信息通用性。飛機結(jié)構(gòu)件同一類加工特征具有相似的外形、相近的切削參數(shù)和較為一致的走刀策略，使它們的加工過程具有相似性。同時按照特征的加工工藝，同一類特征所處的加工階段基本一致，此時零件力學(xué)等方面性能也是相近的，因此基于特征獲取的監(jiān)測信息具有一致通用性，獲取的監(jiān)測信號也具有可比性和參照性。

（2）有利于獲得準確的監(jiān)測信息。不同的加工特征在實際加工中對于同一種信號的敏感特征量不同，這是由特征的結(jié)構(gòu)特點、加工工藝、零件所處狀態(tài)、走刀策略、加工刀具和切削參數(shù)等因素決定的。若固定一組敏感特征量，并以整個零件的加工過程為監(jiān)測對象，顯然很難獲得加工過程中的準確狀態(tài)信息。

3 加工特征的信號特征量獲取

振動信號和力信號屬于低頻信號，每種加工狀態(tài)的近似信號存在較為明顯的差異。取信號小波分解后近似信號各頻段的方差和均方值進行分析和對比選擇變化明顯特征量。式（1）和式（2）分別為均方值和方差的定義表達式。

其中，代 表均方值代表方差；xi代表變量，即信號樣本；-x代表變量平均值，即信號樣本平均值；N代表變量數(shù)，即樣本數(shù)。

圖4所示為加工轉(zhuǎn)角時不同狀態(tài)下的振動信號，對應(yīng)于刀具磨損狀態(tài)、刀具破損狀態(tài)和加工顫振的時域波形各有不同，其中在顫振狀態(tài)下的振動幅度要明顯大于其他兩種狀態(tài)。為獲取更多有利信息，對振動信號進行db5小波5層分解（a1～a5）。取振動信號小波分解后近似信號各頻段的方差和均方值，結(jié)果如表1所示。

圖5所示為加工轉(zhuǎn)角時的三向切削力信號，可知加工轉(zhuǎn)角時X向和Y向切削力較大，且變化較為明顯，Z向力受力則較小、較平穩(wěn)，因此對于轉(zhuǎn)角加工選擇X向力和Y向力進行分析，分別對不同加工狀態(tài)下的3向力信號進行db5小波5層分解，分解后近似信號各頻段的方差和均方值如表2所示。

通過對表1和表2中的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)振動信號a2頻段的方差和均方值存在較明顯差異，而力信號中FX在a4頻段重構(gòu)信號均方值，F(xiàn)Y在a4和a5頻段重構(gòu)信號的方差變化較為明顯。因此選擇振動信號a2頻段的方差和均方值、力信號中FX在a4頻段均方值和FY在a4和a5頻段的方差作為槽轉(zhuǎn)角特征的關(guān)于加工狀態(tài)的信號特征量。

圖4 振動信號示意圖Fig.4 Diagram of vibration signal

圖5 加工過程中的3向切削力信號示意圖Fig.5 Diagram of three-dimensional cutting forces signal in processing

表2 力信號分解后各層逼近信號方差和均方值

4 基于支持向量機方法加工狀態(tài)識別

支持向量機（SVM）方法由Vapnik于1992年首次提出，它是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的模式識別方法，屬于有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法。支持向量機是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，泛化能力優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能很好地處理小樣本學(xué)習(xí)問題。同時，SVM算法具有全局最優(yōu)性，克服了傳統(tǒng)模式識別的極小值問題。圖6所示為支持向量機模型結(jié)構(gòu)示意圖。支持向量機因其特有的優(yōu)越性越來越受到各領(lǐng)域的重視，現(xiàn)已廣泛運用于信號處理、計算機視覺、數(shù)據(jù)挖掘、機器人、加工狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷等諸多領(lǐng)域，具有良好的應(yīng)用前景[2]。

圖6 SVM模型結(jié)構(gòu)示意圖Fig.6 Diagram of SVM m odel structure

本文采用支持向量機方法構(gòu)建加工狀態(tài)識別模型，輸入包含加工特征的幾何參數(shù)信息、切削參數(shù)信息和監(jiān)測信號特征量。支持向量機只有一個輸出，在此即為輸出的加工狀態(tài)。

選擇徑向基函數(shù)作為支持向量機模型的核函數(shù)，徑向基函數(shù)如式（3）所示。一類加工特征需建立一種支持向量機模型，此處以槽轉(zhuǎn)角為例說明實現(xiàn)過程。為了使支持向量機模型更緊致，具有更好的柔性和推廣性，需對模型中的參數(shù)進行相應(yīng)設(shè)置和調(diào)節(jié)。此模型有兩個參數(shù)需要調(diào)節(jié)，一個是徑向基核函數(shù)γ參數(shù)，另一個為懲罰因子C。設(shè)置槽轉(zhuǎn)角的支持向量機模型參數(shù)γ為5.2，C為0.8時能很好地滿足精度要求。

K(x,xi)=exp(-γ|x-xi|2)。 （3）

5 實例驗證

針對圖7這個包含單槽的飛機結(jié)構(gòu)件，加工轉(zhuǎn)角特征以驗證系統(tǒng)的適用性。試驗中傳感器的安裝如圖8所示。

5.1 采樣參數(shù)的確定

試驗中，加工槽轉(zhuǎn)角時機床的主軸最高轉(zhuǎn)速設(shè)定為6000r/min，頻率為100Hz；最低轉(zhuǎn)速設(shè)定為600r/min，頻率為10Hz。預(yù)估各加工狀態(tài)的信號頻率在16倍頻以下，采用振動傳感器、4通道BVM-300-4M振動測試與模態(tài)分析儀和奇石樂9443B型測力儀，設(shè)定采樣頻率fs為4000Hz，采樣點數(shù)為1024點。

最高分析頻率為

fmax=1000×16=1600Hz ，

采樣間隔為

Δt=1/fs=1/4000=0.25ms ，

圖7 包含單槽的飛機結(jié)構(gòu)件零件Fig.7 Aircraft structural part including single slot

圖8 振動傳感器和測力儀的安裝Fig.8 Installation of vibration sensor and dynamometer

采樣長度為

T=N·Δt=1024×0.25=0.256s ，

頻率分辨率為

Δf=1Δ/T=1/4000=3.9Hz 。

5.2 系統(tǒng)運行結(jié)果

基于VC++開發(fā)了飛機結(jié)構(gòu)件加工狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)。此時轉(zhuǎn)角加工處于正常狀態(tài)，轉(zhuǎn)角特征的幾何參數(shù)為：半徑6.5mm，深度28.16mm，轉(zhuǎn)角對應(yīng)角度90°，切削加工參數(shù)為轉(zhuǎn)速6000r/min,切深2mm，進給3000mm/min。為驗證系統(tǒng)對刀具破損狀態(tài)的預(yù)警性能，試驗中采用破損的刀具加工槽轉(zhuǎn)角特征，結(jié)果運行如圖9所示。系統(tǒng)此時發(fā)出刀具破損警報，應(yīng)立即停機及時更換刀具。類似地針對其他兩種加工狀態(tài)進行相應(yīng)的監(jiān)測試驗，最終實驗結(jié)果如表3所示。

表3中的試驗結(jié)果表明該監(jiān)測方法具有較高的準確性，能有效監(jiān)測轉(zhuǎn)角加工過程中的異常狀態(tài)。針對飛機結(jié)構(gòu)件的其他類加工特征，均可采用相同的分析方法實現(xiàn)對加工狀態(tài)的監(jiān)測。

6 總結(jié)

圖9 實例零件仿真過程及結(jié)果Fig.9 Sim ulation process and resu lts of instance

表3 實驗結(jié)果統(tǒng)計

結(jié)合航空制造企業(yè)的實際需求，針對飛機結(jié)構(gòu)件數(shù)控加工過程中因刀具達到磨損極限或破損造成刀具失效、加工中出現(xiàn)顫振等故障加工狀態(tài)極大影響工件的加工質(zhì)量和刀具的合理利用的問題，開發(fā)了飛機結(jié)構(gòu)件加工狀態(tài)在線監(jiān)測及辨識系統(tǒng)，并以槽轉(zhuǎn)角為例說明了該監(jiān)測方法的詳細實現(xiàn)過程。實例運用結(jié)果表明，該系統(tǒng)能基本滿足對各類飛機結(jié)構(gòu)件加工狀態(tài)的在線監(jiān)測要求，保證了零件的加工質(zhì)量和刀具的合理利用，提高了飛機結(jié)構(gòu)件的生產(chǎn)質(zhì)量和效率。

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