基于信息融合的刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別

徐彥偉, 陳立海, 袁子皓,2, 頡潭成

(1. 河南科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 洛陽(yáng) 471003； 2. 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所(洛陽(yáng))機(jī)器人與智能裝備創(chuàng)新研究院， 洛陽(yáng) 471000)

基于信息融合的刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別

徐彥偉1, 陳立海1, 袁子皓1,2, 頡潭成1

(1. 河南科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 洛陽(yáng) 471003； 2. 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所(洛陽(yáng))機(jī)器人與智能裝備創(chuàng)新研究院， 洛陽(yáng) 471000)

采集聲發(fā)射和振動(dòng)加速度信號(hào)，搭建了數(shù)控車床刀具磨損狀態(tài)多信息數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；用正交試驗(yàn)法采集相關(guān)數(shù)據(jù)并分析了不同切削條件、不同刀具磨損程度下數(shù)控車削加工過(guò)程中的聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)；用小波包分解法提取了聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)的最佳特征頻段作為識(shí)別刀具磨損的特征參量，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將數(shù)控切削過(guò)程中刀具磨損的聲發(fā)射與振動(dòng)信號(hào)特征信息進(jìn)行融合，研究了數(shù)控車削刀具磨損狀態(tài)的智能識(shí)別技術(shù)。

刀具磨損狀態(tài); 多信息融合; 智能識(shí)別; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

刀具在數(shù)控機(jī)床切削過(guò)程中出現(xiàn)的磨損、破損情況直接影響工件的加工精度、表面質(zhì)量及整個(gè)制造裝備系統(tǒng)的加工效率和切削穩(wěn)定性。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在數(shù)控機(jī)床中因刀具失效而造成的故障停機(jī)率約占機(jī)床總故障率的22.4%[1]。在實(shí)際加工中，刀具磨損與其影響因素之間呈現(xiàn)高度非線性關(guān)系[2]，采用人工方法很難對(duì)磨損情況進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。要保證加工精度就必須在刀具出現(xiàn)重度磨損前及早更換，導(dǎo)致刀具更換頻繁，生產(chǎn)效率降低，加工成本提高；否則，若未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)刀具磨損、破損的嚴(yán)重情況并及時(shí)更換刀具，則可能會(huì)導(dǎo)致加工過(guò)程中斷，甚至工件報(bào)廢。對(duì)刀具的磨損狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控、識(shí)別和適時(shí)更換，不僅可保證加工精度、提高刀具利用率、降低生產(chǎn)成本，亦可避免因刀具失效導(dǎo)致的工件報(bào)廢和機(jī)床故障。

近年來(lái)，眾多學(xué)者對(duì)刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別方法進(jìn)行了相關(guān)研究[3-9]，這些成果在一定程度上促進(jìn)了刀具磨損狀態(tài)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，但基本上都是基于單一傳感器信息進(jìn)行的研究，很難保證提供完全正確全面的信息。信息融合技術(shù)是基于多個(gè)傳感器測(cè)量結(jié)果獲得精確估計(jì)并對(duì)態(tài)勢(shì)和威脅及其重要程度進(jìn)行全面及時(shí)評(píng)估的綜合決策過(guò)程，具有較高的容錯(cuò)性、互補(bǔ)性、實(shí)時(shí)性、經(jīng)濟(jì)性等優(yōu)點(diǎn)[10-17]，近年來(lái)在刀具磨損狀態(tài)識(shí)別領(lǐng)域中的應(yīng)用也日益廣泛[18-22]，但尚未形成統(tǒng)一規(guī)范。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將數(shù)控切削過(guò)程中刀具磨損的聲發(fā)射(Acoustic Emission，AE)與振動(dòng)信號(hào)特征信息進(jìn)行融合，研究數(shù)控車削刀具磨損狀態(tài)的智能識(shí)別技術(shù)。

1 刀具磨損狀態(tài)信息采集系統(tǒng)

1.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

刀具磨損狀態(tài)信息采集系統(tǒng)由數(shù)控車床、工件、車刀、AE傳感器、振動(dòng)傳感器、放大器、信號(hào)調(diào)理器、數(shù)據(jù)采集卡和計(jì)算機(jī)共同組成(系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1(a)所示)。

(a) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

(b) 系統(tǒng)實(shí)物圖

AE傳感器和振動(dòng)傳感器緊貼刀具刀柄處，傳感器信號(hào)通過(guò)前置放大器和信號(hào)調(diào)理器處理后，由數(shù)據(jù)采集卡采集到計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析處理。圖1(b)為采用CKJ6152數(shù)控車床，PCI-8型聲發(fā)射儀(信噪比4.5、頻率范圍1 kHz～3 MHz、最高采樣頻率10 M/S)和WD/FM01型寬帶差分AE傳感器(電壓信號(hào)、測(cè)量范圍1 kHz～1 MHz、諧振頻率531.25 kHz)，LC0151T型加速度傳感器(靈敏度150 mv/g、量程33 g、分辨率40 kHz、諧振頻率0.000 2 g、頻率范圍0.7 Hz～13 kHz)和與其匹配的LC0201-5型信號(hào)調(diào)理器，以及PCI8510數(shù)據(jù)采集卡(8通道同步采樣，速度500 k/s)共同搭建的數(shù)控車床刀具磨損狀態(tài)多信息數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)物圖。

1.2傳感器安裝位置

將振動(dòng)、AE傳感器按照不同的方向和距離固定安裝在材料為YT15的數(shù)控車床新刀上，在主軸轉(zhuǎn)速n=800 r/min，進(jìn)給速度f(wàn)=40 mm/min，背吃刀量ap=0.5 mm的條件下對(duì)45#鋼棒料進(jìn)行車削試驗(yàn)，同時(shí)采集振動(dòng)和AE傳感器信號(hào)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以確定傳感器的合理安裝位置。

聲發(fā)射傳感器選擇五個(gè)安裝位置(如圖2)進(jìn)行試驗(yàn)。刀柄左側(cè)面后部距刀尖15 cm處為1號(hào)位置，刀柄左側(cè)面前部距刀尖4 cm處為2號(hào)位置，刀柄右側(cè)面距刀尖距離2 cm、4 cm、6 cm處分別為3、4、5號(hào)位置。對(duì)AE傳感器采集到的數(shù)據(jù)，求取均方根值，依據(jù)均方根值大小判斷信號(hào)強(qiáng)弱。結(jié)果表明：3、4、5號(hào)位置均方根值依次減小，2、4號(hào)位置均方根值基本相同(說(shuō)明信號(hào)強(qiáng)弱與方向無(wú)關(guān))，1號(hào)位置均方根值最小。所以，選取3號(hào)位置為AE傳感器的最佳安裝位置。

圖2 聲發(fā)射傳感器安裝位置

加速度傳感器分別選擇三個(gè)距離位置和三個(gè)空間位置(如圖3)進(jìn)行試驗(yàn)，圖中1、2、3號(hào)位置距刀尖的距離依次是4 cm、8 cm、12 cm，三個(gè)空間位置如圖中X、Y、Z三個(gè)方位。結(jié)果表明：1號(hào)位置、Z方向均方根值最大，確定為加速度傳感器的最佳試驗(yàn)安裝位置。

圖3 加速度傳感器安裝位置

1.3刀具磨損程度劃分

車削過(guò)程中后刀面磨損對(duì)加工質(zhì)量和切削力、切削溫度影響較大，且后刀面磨損量便于觀察、測(cè)量[23]，依據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)ISO 3685-1977，選取后刀面上中間部位測(cè)定的磨損帶寬度VB作為試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，將刀具磨損狀態(tài)分為表1所示4種磨損程度。

1.4正交試驗(yàn)

以刀具磨損程度、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度和切削深度

表1 刀具磨損程度

為主要因素，選取4種不同磨損程度的刀片樣品，采用 正交試驗(yàn)方法，進(jìn)行16組車削試驗(yàn)，采集各組試驗(yàn)中的聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)，分析各因素對(duì)聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)的影響程度。

試驗(yàn)條件：使用切削液，加工材料為45號(hào)鋼，每組試驗(yàn)時(shí)間30 s。

表2為試驗(yàn)參數(shù)和傳感器采集到的數(shù)據(jù)，表3為采用均值法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果。

表2 試驗(yàn)參數(shù)及采集到的數(shù)據(jù)

依據(jù)表3分析結(jié)果可知，對(duì)于AE信號(hào)：磨損程度、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削深度的最大極差分別為1.935 7、2.554 1、0.308 3和0.540 8，主軸轉(zhuǎn)速對(duì)AE信號(hào)影響最顯著，其次是磨損程度、切削深度，進(jìn)給速度影響最??；對(duì)于振動(dòng)信號(hào)：磨損程度、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削深度的最大極差分別為0.534 6、0.294 4、0.265 0和0.161 5，磨損程度對(duì)振動(dòng)信號(hào)影響最顯著，其次是主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度，切削深度影響最小。

2 刀具磨損特征選擇

聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)是一種頻率和統(tǒng)計(jì)特征均隨時(shí)間變化的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)。頻譜分析無(wú)法對(duì)某個(gè)時(shí)段的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的特征進(jìn)行分析。小波包分析是一種將信息能量集中，在細(xì)節(jié)中尋找有序性并篩選其中規(guī)律的信號(hào)處理技術(shù)，它能夠?qū)㈩l段進(jìn)行多層次劃分，并能根據(jù)被分析信號(hào)的特征自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻段，使之與信號(hào)頻譜相匹配，提高時(shí)頻分辨率，在工程實(shí)際中應(yīng)用廣泛。本文采用小波包分解法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，求取各頻段信號(hào)的能量值，再根據(jù)不同情況下各頻段能量的均值和極差來(lái)選擇聲發(fā)射與振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)特征頻段。

2.1振動(dòng)信號(hào)特征選擇

刀具磨損的振動(dòng)信號(hào)主要在低頻段(不大于8 kHz)[24]，考慮到信號(hào)的完全覆蓋性，選取0.7 kHz～13 kHz傳感器，采樣頻率250 k/s，用6級(jí)小波包分解，小波基選取db8，將各頻段的頻率差縮小到1.95 kHz。中等磨損刀具振動(dòng)信號(hào)13-16頻段的6級(jí)小波包分解如圖4所示。

鑒于信號(hào)有效頻率不超過(guò)13 kHz，為避免信息冗余，只分析64個(gè)頻段的前16個(gè)(0 kHz～31.2 kHz)。刀具不同磨損程度振動(dòng)信號(hào)前16個(gè)頻段的能量變化如圖5所示。

表3 試驗(yàn)分析結(jié)果

圖4 中等磨損刀具振動(dòng)信號(hào)13-16頻段6級(jí)小波包分解

Fig.4 Six level wavelet packet decomposingsignal of 13-16 frequency band of vibration signal of medium wear tool

圖5 振動(dòng)信號(hào)不同頻段能量值

由圖5可知，能量主要集中在P1、P2、P3、P4、P7、P8頻段，隨刀具磨損程度增加，能量顯著增加的有P2、P4、P7、P8頻段，鑒于加速度傳感器的有效頻率范圍為0.7 Hz～13 kHz(±10%)，舍去P8頻段。初定振動(dòng)信號(hào)的特征頻段為P2、P4、P7。

然后，再利用正交表求不同條件下P2、P4、P7頻段能量值的均值和極差，以確定其中最能反映磨損程度且受外界因素影響最小的特征頻段。表4為利用正交試驗(yàn)表求得的振動(dòng)信號(hào)P2、P4、P7頻段不同情況下能量值的均值和極差。

表4 振動(dòng)信號(hào)P2、P4、P7頻段能量分析結(jié)果(×105)

由表4可知，磨損程度對(duì)P2、P4、P7頻段的能量變化影響最大，與表3分析結(jié)果一致。

P2頻段(1.95 kHz～3.9 kHz)中磨損程度的極差為24.96，遠(yuǎn)大于其余三個(gè)因素的極差，分別是主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削深度極差的3.35倍、7.66倍、4.11倍。P2頻段磨損程度影響最大，切削三要素影響可不予考慮，是個(gè)較理想的特征頻段。

P4頻段(5.85 kHz～7.8 kHz)中磨損程度的極差為41.88，大于其余三個(gè)因素的極差，分別是主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削深度極差的2.18倍、3.23倍、3.70倍。P4頻段磨損程度影響最大，切削三要素影響相對(duì)較小，可以作為特征頻段。

P7頻段(11.7 kHz～13.65 kHz)中磨損程度的極差為18.59，與其余三個(gè)因素的極差相差不大，分別是主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削深度極差的1.27倍、1.44倍、2.02倍。P7頻段不能作為特征頻段。

所以，P2是振動(dòng)信號(hào)的最佳特征頻段，其次是P4。

2.2AE信號(hào)特征選擇

刀具磨損的聲發(fā)射信號(hào)是金屬在加工過(guò)程中分子晶格發(fā)生位錯(cuò)、裂紋擴(kuò)展及塑性變形時(shí)釋放出的一種頻率在100 kHz以上的超高頻應(yīng)力波脈沖信號(hào)[25]。本文選取100 kHz～1 MHz傳感器，采樣頻率2 M/s，采用5級(jí)小波包分解，小波基選取db8，將每個(gè)頻段的頻率差縮小到31.25 kHz。對(duì)AE信號(hào)進(jìn)行小波包分解可知，能量主要存在于P1～P16頻段(0～500 kHz)，P17～P32頻段幾乎沒有能量，所以只分析P1～P16頻段。刀具不同磨損程度聲發(fā)射信號(hào)前16個(gè)頻段的能量變化如圖6所示。

圖6 AE信號(hào)不同頻段能量值

由圖6可知，能量主要集中在P1～P8、P13頻段，隨刀具磨損程度增加，能量相對(duì)顯著增加的有P1、P2、P4、P7和P13頻段，鑒于AE信號(hào)有效頻段大于100 kHz，舍去P1、P2頻段(0～62.5 kHz)。初定AE信號(hào)的特征頻段為P4、P7和P13。

然后，再利用正交表求不同條件下P4、P7、P13頻段能量值的均值和極差，以確定其中最能反映磨損程度且受外界因素影響最小的特征頻段。表5為利用正交試驗(yàn)表求得的振動(dòng)信號(hào)P4、P7、P13頻段不同情況下能量值的均值和極差。

表5 AE信號(hào)P4、P7、P13頻段能量分析結(jié)果

由表5可知，主軸轉(zhuǎn)速對(duì)P4、P7、P13頻段的能量變化影響最大，與表3分析結(jié)果一致。

P4頻段(93.75～125 kHz)中主軸轉(zhuǎn)速的極差為1 432.7，刀具磨損程度的影響僅次于主軸轉(zhuǎn)速(極差為1116.6)，進(jìn)給速度和切削深度的影響相對(duì)較小(極差分別為568.6、692)。

P7頻段(187.5～218.75 kHz)和P13頻段(375～406.25 kHz)中磨損程度的影響均居第二，但磨損程度的影響與進(jìn)給速度和切削深度的影響程度相差無(wú)幾，不適合作為特征頻段。

所以，選取P4頻段作為刀具磨損檢測(cè)中聲發(fā)射信號(hào)的特征頻段較適合。同時(shí)，考慮刀具磨損監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中聲發(fā)射信號(hào)特征受主軸轉(zhuǎn)速的影響較大，為降低智能識(shí)別的錯(cuò)誤率，主軸轉(zhuǎn)速也被選為聲發(fā)射信號(hào)的特征值。

鑒于切削深度和進(jìn)給速度對(duì)振動(dòng)和聲發(fā)射信號(hào)影響較小，按照切削深度和進(jìn)給速度不變，主軸轉(zhuǎn)速按正交試驗(yàn)轉(zhuǎn)速隨機(jī)選擇的方法，對(duì)獲取的磨損刀片樣品進(jìn)行短時(shí)試驗(yàn)加工，采集每個(gè)刀片加工時(shí)的聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)，并提取振動(dòng)信號(hào)P2、P4頻段的能量值和聲發(fā)射信號(hào)P4頻段的能量值及相應(yīng)主軸轉(zhuǎn)速，作為刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別模型訓(xùn)練和驗(yàn)證所需的特征參量。加工試驗(yàn)條件：切削深度ap=0.6 mm、進(jìn)給速度vf=30 mm/min、主軸轉(zhuǎn)速隨機(jī)、使用切削液，加工材料為45#鋼，每個(gè)刀片試驗(yàn)時(shí)間30 s。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合模型

切削過(guò)程是一個(gè)多變量的復(fù)雜非線性隨機(jī)過(guò)程，刀具磨損狀態(tài)和被監(jiān)測(cè)信號(hào)間亦呈現(xiàn)高度非線性關(guān)系。用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)與信號(hào)特征向量間非線性映射關(guān)系的支持向量機(jī)、模糊聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法被廣泛應(yīng)用于刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)、識(shí)別中。支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理的模式識(shí)別方法，它兼顧訓(xùn)練誤差和泛化能力，在小樣本、高維數(shù)、非線性、局部極小值等模式識(shí)別和特征提取方面應(yīng)用較多。模糊聚類分析是以模糊數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)，根據(jù)客觀事物間的特征、親疏程度、相似性，通過(guò)建立模糊相似關(guān)系，依據(jù)一定的隸屬度實(shí)現(xiàn)樣本模糊狀態(tài)的分類和識(shí)別，從而對(duì)客觀事物進(jìn)行聚類的一種分析方法，在氣象預(yù)報(bào)、地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)監(jiān)測(cè)等方面應(yīng)用廣泛。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，能在不同程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理功能，可對(duì)數(shù)據(jù)量多、特征復(fù)雜的信號(hào)提供準(zhǔn)確度較高的自動(dòng)分類能力，主要應(yīng)用于信息處理和模式識(shí)別領(lǐng)域。

在信息融合模式識(shí)別系統(tǒng)中，各個(gè)信息源提供的信息具有一定的不確定性，選取合適的融合算法是信息融合模式識(shí)別系統(tǒng)的核心問(wèn)題。對(duì)帶有不確定性特征信息進(jìn)行融合的過(guò)程實(shí)質(zhì)上是一個(gè)不確定性推理過(guò)程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的容錯(cuò)性及自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力，可以模擬復(fù)雜的非線性映射，能夠根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)接受樣本的相似性確定分類標(biāo)準(zhǔn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性與其強(qiáng)大的非線性處理能力能夠滿足多傳感器信息融合的技術(shù)處理要求。鑒于此，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)刀具磨損狀態(tài)的智能識(shí)別方法進(jìn)行研究。

3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)計(jì)

3.1.1 輸入層和輸出層設(shè)計(jì)

選取與刀具磨損狀態(tài)最相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)P2和P4頻段的能量值、AE信號(hào)P4頻段的能量值和對(duì)應(yīng)的主軸轉(zhuǎn)速為刀具磨損的4個(gè)主要特征參數(shù)。所以，輸入向量確定為4個(gè)，即輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4。輸出為刀具的磨損量，所以輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。

3.1.2 隱含層設(shè)計(jì)

根據(jù)Kolmogorov定理，一個(gè)3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)任意n維到m維的非線性映射，本文選取單層隱含層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，節(jié)點(diǎn)數(shù)太少，模式空間劃分粗糙，導(dǎo)致系統(tǒng)容錯(cuò)性差，識(shí)別未經(jīng)學(xué)習(xí)樣本的能力低；節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多，模式空間劃分過(guò)細(xì)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，使網(wǎng)絡(luò)收斂較慢甚至不收斂，并且會(huì)將樣本中非規(guī)律性的內(nèi)容存儲(chǔ)進(jìn)去，降低系統(tǒng)泛化能力。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定為[26]

(1)

式中:l為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)；m為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)。a為1-10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)。

采用試探法，依次在4-15個(gè)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)間建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)誤差確定隱含層神經(jīng)元最優(yōu)個(gè)數(shù)。當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為9時(shí)，網(wǎng)絡(luò)誤差最小，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)定為9。

所以，基于信息融合的刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-9-1。依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的刀具磨損量可直接判斷刀具的磨損程度。

3.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多信息融合

振動(dòng)信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)和主軸轉(zhuǎn)速特征參數(shù)的物理量含義不同，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，要對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。采用歸一化方法

(2)

所以，輸入向量的數(shù)值都在0-1之間。

選擇雙曲正切函數(shù)作為激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值在(0，1)之間隨機(jī)選取，學(xué)習(xí)率為0.01，訓(xùn)練誤差為1×10-8，最大訓(xùn)練周期為40 000，從獲取的特征數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇16組振動(dòng)信號(hào)P2、P4頻段的能量值和聲發(fā)射信號(hào)P4頻段的能量值及相應(yīng)的主軸轉(zhuǎn)速作為訓(xùn)練樣本輸入網(wǎng)絡(luò)，對(duì)建立的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-9-1的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)31步達(dá)到了訓(xùn)練目標(biāo)精度。訓(xùn)練誤差曲線如圖7所示。

圖7 訓(xùn)練誤差曲線

4 試驗(yàn)結(jié)果及分析

從獲取的特征數(shù)據(jù)中選擇18組非訓(xùn)練樣本振動(dòng)信號(hào)P2、P4頻段的能量值和聲發(fā)射信號(hào)P4頻段的能量值及相應(yīng)的主軸轉(zhuǎn)速輸入網(wǎng)絡(luò)，對(duì)刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別方法進(jìn)行驗(yàn)證。

首先，采用支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法，分別進(jìn)行基于單一傳感器信息的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別；然后，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合振動(dòng)信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)、主軸轉(zhuǎn)速的特征信息對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別；最后，將上述判別結(jié)果與刀具磨損的實(shí)際檢測(cè)結(jié)果(18個(gè)樣本中，初期磨損1個(gè)、正常磨損7個(gè)、中等磨損6個(gè)、嚴(yán)重磨損4個(gè))進(jìn)行對(duì)比分析。

按刀具磨損實(shí)際值大小對(duì)18個(gè)樣本進(jìn)行排序。刀具磨損實(shí)際檢測(cè)值、單一振動(dòng)信號(hào)識(shí)別的刀具磨損值、單一聲發(fā)射信號(hào)識(shí)別的刀具磨損值以及信息融合識(shí)別的刀具磨損值如圖8所示；三種方法的刀具磨損程度識(shí)別結(jié)果如圖9。

圖8 刀具磨損檢測(cè)與識(shí)別值

圖9 刀具磨損檢測(cè)與識(shí)別程度

單一振動(dòng)信號(hào)識(shí)別結(jié)果：1個(gè)正常磨損(序號(hào)1)被誤判為初期磨損，2個(gè)中等磨損(序號(hào)13、14)被誤判為嚴(yán)重磨損，對(duì)全部樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為83.33 %。單一聲發(fā)信號(hào)識(shí)別結(jié)果：1個(gè)正常磨損(序號(hào)3)被誤判為初期磨損，1個(gè)中等磨損(序號(hào)13)被誤判為嚴(yán)重磨損，對(duì)全部樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為88.89 %。信息融合識(shí)別結(jié)果：1個(gè)中等磨損(序號(hào)14)被誤判為嚴(yán)重磨損，對(duì)全部樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率為94.44 %。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多信息融合刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率比單用振動(dòng)信號(hào)和聲發(fā)射信號(hào)特征的判別率分別提高了11.11%和5.55%。

5 結(jié) 論

刀具磨損狀態(tài)直接影響工件的加工精度、效率、成本及整個(gè)制造裝備系統(tǒng)的穩(wěn)定性。研究了信息融合技術(shù)在刀具磨損狀態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用問(wèn)題。采用數(shù)控車床、工件、傳感器、信號(hào)放大器及數(shù)據(jù)采集分析處理裝置共同搭建了數(shù)控車削刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別系統(tǒng)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將與刀具磨損程度相關(guān)度高的振動(dòng)信號(hào)和聲發(fā)射信號(hào)特征信息相融合，構(gòu)建了結(jié)構(gòu)為4-9-1的 3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別模型并對(duì)其進(jìn)行了訓(xùn)練。測(cè)試結(jié)果表明系統(tǒng)對(duì)測(cè)試樣本中全部數(shù)控車削刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別準(zhǔn)確率為94.44%，比單用振動(dòng)和聲發(fā)射傳感器的識(shí)別準(zhǔn)確率分別提高了11.11%和5.55%。采用信息融合方法比采用單一傳感器進(jìn)行識(shí)別的準(zhǔn)確率高。

[1] 任建平，白恩遠(yuǎn)，王俊元，等. 現(xiàn)代數(shù)控機(jī)床故障診斷與維修[M]. 北京: 國(guó)防工業(yè)出版社，2002.

[2] 徐玲，楊丹，王時(shí)龍，等. 基于進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具壽命預(yù)測(cè)[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2008, 14(1): 167-171.

XU Ling, YANG Dan, WANG Shilong, et al. Prediction of cutting tool life based on evolutionary neural network [J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2008, 14(1): 167-171.

[3] 朱堅(jiān)民，戰(zhàn)漢，張統(tǒng)超，等. 基于切削聲發(fā)射信號(hào)測(cè)量的刀具磨損狀態(tài)判別[J]. 計(jì)量學(xué)報(bào)，2015, 36(3):268-272.

ZHU Jianmin, ZHAN Han, ZHANG Tongchao, et al. Tool wear state recognition based on cutting acoustic emission signal measurement [J]. Acta Metrologica Sinica, 2015, 36(3):268-272.

[4] 張鍇鋒，袁惠群，聶鵬. 基于切削聲信號(hào)與優(yōu)化SVM的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)[J]. 振動(dòng)、診斷與測(cè)試，2015, 35(4):727-732.

ZHANG Kaifeng, YUAN Huiqun, NIE Peng. Tool wear condition monitoring based on cutting sound signal and optimized SVM [J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis,2015, 35(4):727-732.

[5] 李鵬陽(yáng)，郝重陽(yáng)，祝雙武. 基于圖像連通區(qū)域數(shù)的刀具磨損狀態(tài)特征提取實(shí)驗(yàn)研究[J]. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2008, 13(8):1476-1480.

LI Pengyang, HAO Chongyang, ZHU Shuangwu. Experimental studies on feature extraction of tool wear condition based on image connected components integer [J]. Journal of Image and Graphics, 2008, 13(8):1476-1480.

[6] 謝厚正，黃民. 基于振動(dòng)測(cè)試的數(shù)控機(jī)床刀具磨損監(jiān)測(cè)方法[J]. 儀表技術(shù)與傳感器，2008(2):73-76.

XIE Houzheng, HUANG Min. Research of numerical control machine tools wear monitoring method based on vibration testing[J]. Instrument Technique and Sensor, 2008(2):73-76.

[7] MEHDI N, FUSSELL B K, ZINITI B L, et al. Real-time tool wear monitoring in milling using a cutting condition independent method [J]. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 2015, 89:1-13.

[8] 徐創(chuàng)文，陳花玲，劉彥國(guó)，等. 銑削刀具不同磨損期振動(dòng)信號(hào)的分維特征[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2007, 38(6):164-168.

XU Chuangwen, CHEN Hualing, LIU Yanguo, et al. Fractal characteristic of vibration signals in different milling tool wear periods[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2007, 38(6):164-168.

[9] 關(guān)山，彭昶, 刀具磨損聲發(fā)射信號(hào)的混沌特性分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015, 31(11):60-65.

GUAN Shan, PENG Chang. Chaotic characteristic analysis of tool wear acoustic emission signal [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015, 31(11):60-65.

[10] 謝春燕，吳達(dá)科，王朝勇，等. 基于圖像和光譜信息融合的病蟲害葉片檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2013, 44(增刊1):269-272.

XIE Chunyan, WU Dake, WANG Chaoyong, et al. Insect pest leaf detection system based on information fusion of image and spectrum [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2013, 44(Sup1):269-272.

[11] 馮娟，曾立華，劉剛，等.融合多源圖像信息的果實(shí)識(shí)別方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2014, 45(2):73-80.

FENG Juan, ZENG Lihua, LIU Gang, et al. Fruit recognition algorithm based on multi-source images fusion [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(2):73-80.

[12] 李小昱，陶海龍，高海龍，等. 基于多源信息融合技術(shù)的馬鈴薯痂瘡病無(wú)損檢測(cè)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013, 29(19): 277-284.

LI Xiaoyu, TAO Hailong, GAO Hailong, et al. Nondestructive detection method of potato scab based on multi-sensor information fusion technology [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013, 29(19): 277-284.

[13] 倪濤，馬兆建，張紅彥，等. 基于多傳感器信息融合的六自由度運(yùn)動(dòng)記錄方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2013, 44(6):258-262.

NI Tao, MA Zhaojian, ZHANG Hongyan, et al. 6-DOF motion recording method based on multi-sensor information fusion [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2013, 44(6):258-262.

[14] 葉錦華，李迪，葉峰. 多信息融合定位的自動(dòng)導(dǎo)向車魯棒導(dǎo)引控制[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào)，2013, 17(9): 111-118.

YE Jinhua, LI Di, YE Feng. Robust guidance control of nonholonomic AGV with localization based on multi-source information fusion [J]. Electric Machines and Control, 2013, 17(9): 111-118.

[15] 李永堅(jiān). 融合視覺和激光測(cè)距的機(jī)器人Monte Carlo自定位方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2012, 43(1): 170-174.

LI Yongjian. Robot monte carlo self-localization method based on combination of vision sensors and laser range finder [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2012, 43(1): 170-174.

[16] 高梁，劉曉云，廖志武，等. 一種基于多信息融合的模糊邊界檢測(cè)算法[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào)，2011, 32(11): 2506-2514.

GAO Liang, LIU Xiaoyun, LIAO Zhiwu, et al. Fuzzy boundary detection algorithm using multi-information fusion [J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2011, 32(11): 2506-2514.

[17] 劉健，吳雄喜，計(jì)時(shí)鳴. 基于多信息融合的油液品質(zhì)評(píng)價(jià)方法及其實(shí)現(xiàn)[J]. 中國(guó)機(jī)械工程，2010, 28(21): 2614-2618.

LIU Jian, WU Xiongxi, JI Shiming. Study on oil quality evaluation method and its implementation based on multi-information fusion [J]. China Mechanical Engineering, 2010, 28(21): 2614-2618.

[18] 陳保家，陳雪峰，李兵，等. Logistic回歸模型在機(jī)床刀具可靠性評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2011, 47(18): 158-164.

CHEN Baojia, CHEN Xuefeng, LI Bing, et al. Reliability estimation for cutting tool based on logistic regression model [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2011, 47(18): 158-164.

[19] 劉路，王太勇，蔣永翔，等. 基于超球面支持向量機(jī)的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2011, 42(1): 218-222.

LIU Lu, WANG Taiyong, JIANG Yongxiang, et al. Tool wear state recognition based on hyper-sphere support vector machine [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2011, 42(1): 218-222.

[20] 李錫文，楊明金，謝守勇，等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的銑刀磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2007, 38(7): 160-163.

LI Xiwen, YANG Mingjin, XIE Shouyong, et al. Wear condition monitoring of helical cutters based on neural network information infusion method [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2007, 38(7): 160-163.

[21] 孫艷杰,艾長(zhǎng)勝. 基于切削聲和切削力參數(shù)融合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)[J]. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2011(5): 42-45.

SUN Yanjie, AI Changsheng. The tool wear condition monitoring based on the parameters fusion of the cutting noise and the cutting force [J]. Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 2011(5): 42-45.

[22] 李錫文，楊明金，杜潤(rùn)生，等. 模糊模式識(shí)別在銑刀磨損監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2007, 26(9): 1113-1117.

LI Xiwen, YANG Mingjin, DU Runsheng, et al. Application of fuzzy pattern recognition to the monitoring of the wear condition of a helical cutter [J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2007, 26(9): 1113-1117.

[23] 陳洪濤. 基于多參量信息融合的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別及預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2013.

[24] 朱紅波. 基于振動(dòng)分析的刀具磨損狀態(tài)與切削參數(shù)之間相關(guān)關(guān)系的試驗(yàn)研究[D]. 新疆：石河子大學(xué)，2012.

[25] 湯為. 基于聲發(fā)射法的銑刀磨損狀態(tài)識(shí)別研究[D]. 上海：上海交通大學(xué)，2009.

[26] 胡廣義，張秋文，張勇傳. 基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式降雨量插值估算[J]. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2009, 39(4): 107-110.

HU Guangyi, ZHANG Qiuwen, ZHANG Yongchuan. Distributed rainfall interpolation using BPANN [J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition), 2009, 39(4): 107-110.

Intelligentrecognitionoftoolwearconditionsbasedontheinformationfusion

XUYanwei1,CHENLihai1,YUANZihao1,2,XIETancheng1

(1. School of Mechatronics Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China; 2. Innovation Institute for Robot and Intelligent Equipment (Luoyang), CASIA, Luoyang 471003, China)

A multi-information data acquisition system for the tool wear conditions of CNC lathes was built for the sake of acquiring the acoustic emission and vibration acceleration signals. The data of acoustic emission and vibration acceleration signals during the process of CNC machine tool processing under different tool wear degrees and different cutting conditions were acquired and analyzed using the orthogonal experimental method. The optimum characteristic frequency bands of acoustic emission and vibration acceleration signals were extracted by the wavelet envelope decomposition method so as to determine the characteristic parameters for recognizing tool wear conditions. The characteristic informations of acoustic emission and vibration acceleration signals during the process of CNC machine tool processing were fused by using a BP neural network. A complete intelligent recognition method for tool wear conditions during the process of machine tool processing was proposed.

tool wear condition; multi-information fusion; intelligent recognition; neural network

TP391.4

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.21.037

國(guó)家自然科學(xué)基金(51305127); 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(14A460018); 河南省高校青年骨干教師項(xiàng)目(2016GGJS-057); 河南省機(jī)械裝備先進(jìn)制造協(xié)同創(chuàng)新中心支助項(xiàng)目

2016-09-29 修改稿收到日期：2016-11-18

徐彥偉 男，副教授，博士，1978年12月生

頡潭成 男，教授，E-mail：xietc@mail.haust.edu.cn