基于wavelet的鑄鋁合金ZAlSi5Zn1Mg銑削振動特性對粗糙度影響實驗分析研究

谷月　李洋　陳根偉　龐靚婧　李明震

摘 要：文章主要闡述了應用小波分析銑削振動信號特征是如何對ZAlSi5Zn1Mg零件表面粗糙度造成影響的，從而可以根據(jù)實驗結論來減小甚至消除這種影響，最終達到表面粗糙度預測的目的，以便能夠控制銑削表面粗糙度。文章將先應用正交分析對粗糙度數(shù)據(jù)進行簡單分析建模，然后應用小波分析，通過觀察頻譜和粗糙度之間的相關性得出結論。

關鍵詞：銑削振動；小波分析；粗糙度

中圖分類號：TG54 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）04-0071-03

Abstract： This paper mainly describes how wavelet analysis of milling vibration signal features affect the surface roughness of ZAlSi5Zn1Mg parts. According to the experimental results， this influence can be reduced or even eliminated， and finally the prediction of surface roughness can be achieved， so that the milling surface roughness can be controlled. In this paper， we first use orthogonal analysis to analyze and model the roughness data， and then we use wavelet analysis to get a conclusion by observing the correlation between the spectrum and roughness.

Keywords： milling vibration； wavelet analysis； roughness

1 概述

小波分析在信號分析和處理領域很重要，在日常生產實踐以及科學研究中的應用也是越來越廣泛，因此需要深入理解小波分析以便于應用到實際研究中。小波即是小的波形，將頻譜的局部化進行分析，在科學領域，頻域分析中，傅里葉變換可以稱為是一項革命性的突破，而小波分析是繼它以來的又一項重大突破，在科學方法上具有里程碑式的重要意義，它被謬贊為“數(shù)學顯微鏡”，是在許多學科領域中發(fā)展非常快速的一個新領域，最重要的就是圖像分析處理和信號分析處理。例如，本實驗就應用到小波分析，應用小波分析振動信號特點，將之與粗糙度聯(lián)系，分析得到振動特點對粗糙度的影響。再例如，汽船、機床、飛機等機械在運行時，無論是整機還是零件，當應用小波分析對噪音加以分析后，能夠找出故障并進行診斷修復，這樣不僅可以排除一般的故障，還可以方便地排除潛在故障，保證機械安全運行[1]。無線應用需要用到小波分析，因為無線應用中無線通信就是各種信號的傳播應用，而且小波分析可以對系統(tǒng)進行檢測，這樣在對設備進行安裝調試的時候更加便利，同時也可以應用在維護設備和對設備進行故障分析；在對旋轉機械設備進行故障診斷，小波分析都會起到不可忽視的作用，這樣，在設備維修時更加便利，也可方便地解決動平衡問題[2]?？梢?，小波分析的應用非常之廣泛。與傅里葉相比，F(xiàn)ourier變換只能告訴我們信號尺度的范圍，而無法給出信號的結構以及它蘊含的大小不同尺度的串級過程，即傅里葉變換在時空域中沒有任何分辨率。此外，傅立葉分析無法解決信號奇異性的位置。而小波分析能成功地解決這些問題。因此小波分析是Fourier分析發(fā)展史上的一個里程碑[3]。

高速銑削技術是機械制造領域典型代表，正逐漸成為切削技術發(fā)展領域的主流技術。在航空制造業(yè)中，無論零部件大小，很多都是直接從材料整件切削而制成，尤其是一些薄壁件，材料去除率非常高，達到90%以上，高速銑削加工不僅能使加工效率提高，并且還可以使振動得到有效抑制，達到更好的加工質量。由于其諸多優(yōu)點，在許多領域都有應用[4]。

對零件進行銑削加工時，不同組合的銑削參數(shù)對表面粗糙度的影響很大，因此需要選取優(yōu)異的參數(shù)組合或者優(yōu)化銑削參數(shù)，以此保證得到較好的表面粗糙度，從而保證表面加工質量。從第一臺數(shù)控機床出現(xiàn)至今，銑削技術已經經歷了八代改革，每一次改革，對銑削技術的發(fā)展都是巨大的推動，如早在1958年已經可以做到自動更換刀具，進行多工序加工，如今早已能夠做到無人化了，數(shù)控機床的控制和系統(tǒng)性能已經越來越完善和增強了。隨著高速銑削技術的快速推廣和廣泛應用，使高速銑削的表面粗糙度成為人們研究的新方向。

關于表面粗糙度預測的研究大都集中在車削方面，而針對銑削加工的表面粗糙度預測的研究還較少。一些發(fā)達國家最先對高速銑削加工中的表面粗糙度進行了較為深入的研究，V.A.Tipnis，S.C.Buescher[5]等人主要研究了影響高速車削和高速球頭銑削時被加工件表面粗糙度的主要銑削參數(shù)，理論和試驗都證明表面粗糙度值隨進給速度或徑向切深的增大而增大，隨切削速度的增大而減小。K. Y. Lee[6]等提出一種模擬表面粗糙度的方法，并考慮在高速銑削過程中主軸變形和振動對表面質量產生的影響，建立精確表面粗糙度預測模型，歸納了主軸的變形及振顫對表面粗糙度的影響規(guī)律。B. H. Kim、Noriyuki Koreta等[7]研究了幾種具體的銑削參數(shù)組合對表面粗糙度及表面殘余應力的影響。分析了高速銑削加工中表面粗糙度的生成過程，理論研究了表面加工形貌的形成機理，給出一種更高效方便的預測表面粗糙度方法。

2 實驗材料與方法

2.1 實驗材料

（1）鑄鋁合金ZAlSi5Z1Mg 本實驗所使用的鋁合金材料為鑄鋁合金ZAlSi5Z1Mg，在淘寶上購買的，大小是200mm*200mm*10mm。該合金代號為ZL115，是一種含有銻、硅、鎂和鋅等多種金屬的合金。既具有良好的鑄造性能，也有優(yōu)良的抗腐蝕性，還擁有較高的強度和塑性。它的抗拉強度超過275兆帕，伸長率大于等于百分之六，硬度也超過80HBS，是一種應用廣泛的鋁合金。endprint

（2）銑刀本實驗所使用的銑刀為平頭銑刀，型號為4*4D*3T*50L的銑刀3把，型號為8*8D*3T*50L的銑刀一把，淘寶上可以購買到。（實驗過程中，由于切削速度較高，切削速度在1000到4000轉每分鐘，已繃斷3把銑刀）。平頭銑刀主要用于粗銑，一般要銑掉大量毛胚材料，銑削比較粗略。一般只能進行小面積的精銑。

（3）數(shù)控機床本實驗所采用的數(shù)控機床為VCM-850立式加工中心。

（4）測振儀本實驗所使用的測振儀為便攜式測振儀，型號是HV30，內存大，可以記錄大量測量數(shù)據(jù)和頻譜圖，還可以對頻譜圖進行分析，同時又有USB接口，配備有專門的計算機軟件EDM軟件進行分析。

銑削鑄鋁合金時，首先確定切削方案，銑削方案決定了加工后樣品的表面加工質量，因此選擇合理優(yōu)異的加工方案是很重要的。本實驗選取加工參數(shù)變量為切削深度（mm），主軸轉速（r/min），進給量（mm/min）。切削方案采取單因素法，在切削深度，進給量，主軸轉速三者之間，控制兩個量不變，改變另一個量進行切削實驗，得到切削樣品，進而進行下一步實驗。表1選取的參數(shù)。

2.2 測量并記錄表面粗糙度

實驗的下一步就是測量表面粗糙度，目前實驗室中有很多高端表面粗糙度測量儀，但由于本實驗中樣板被切削后有形狀限制，我們使用了手持式接觸測量儀。測量之前，需要做好一些準備：首先是開機檢查電池電壓是否正常；然后便是檢測校準儀器精度，與儀器配套的有一塊標準樣板，標準樣板粗糙度是給定的，把標準樣板放置在水瓶面，然后把粗糙度測量儀放置在標準樣板上，這樣粗糙度測量儀的探針便會自動移動進行測量，并在顯示器上顯示粗糙度值，將測量值與給定值對比，判斷儀器精度是否有所損害，若有損害則需要進行校準，若無，則可以直接進行測量步驟，本實驗檢測校準過程中，發(fā)現(xiàn)儀器比較精確，符合精度要求，因此不需要校準過程，直接進行對工件樣板的實際測量；第三步是正式測量，這一步需要擦拭工件表面，保證沒有異物或者污垢會影響實驗測量，同時需要把樣板平鋪放置在水平度較高的平面上，最后將粗糙度測量儀放置在工件表面需要測量的位置，讓觸針自動測量，當然，還需要記錄粗糙度值數(shù)據(jù)。以下表2是實驗記錄的粗糙度值其中的一組，其他三組在此省略：

3 小波分析

轉速可以很大程度上提高加工效率。但是也不是轉速高就會好，轉速的增加會影響銑削力，使其高頻沖擊力變大，高頻分量增大。薄壁零件的加工，一定程度上主軸轉速會影響銑削力的大小，又對振動的大小產生影響。下列是幾組有明顯趨勢的參數(shù)組合，其中只改變了主軸轉速。當切削深度為1mm，進給量為50mm/r時，主軸轉速分別是1000，2000，2600和4000r/min時，應用小波工具箱將信號進行4層分解，得到分解后的圖像如圖1所示。

作出各振動參特征量隨主軸轉速變化曲線圖如圖2所示。

可以看出，特征量的總體趨勢是呈現(xiàn)先減小后增大趨勢，而且有效值與標準差也幾乎為同一條曲線，但在主軸轉速為2600r/min時出現(xiàn)了跳躍式增加，說明該點可能受到了外部影響造成銑削力過大產生大的振動幅度，也可能由于該工藝參數(shù)下振動頻率影響較大。有效值和標準差的變化，說明改變主軸轉速振動穩(wěn)定性發(fā)生變化，趨于不穩(wěn)定。平均值數(shù)值都在0附近，說明整體振動的范圍也不是很大。通過這幾組數(shù)據(jù)分析可以得出結論，振動的特征量受主軸轉速影響較大，且主軸轉速增大其發(fā)展趨勢為先減小后增大的趨勢。

4 結束語

素分析法分析不同銑削參數(shù)組合下粗糙度值得規(guī)律特征，并通過繪制了粗糙度值的折線圖，更加直觀的對比觀察出粗糙度值隨不同銑削參數(shù)變化的走勢，得出以下結論：

（1）當切削深度和進給量不變時，當進給量在180mm/min以下時，粗糙度值隨主軸轉速的增大而先增大后減小（達到3600r/min之后會減?。?，當進給量在180mm/min以上時，粗糙度值是隨之下降的。

（2）當切削深度和主軸轉速不變時，當主軸轉速在3600r/min以下時，當進給量變大，幅值隨著它的增大，表現(xiàn)出先減小后增大的趨勢，當主軸轉速達到3600r/min以上時，粗糙度的趨勢是趨于平穩(wěn)的或者有輕微下降的趨勢。

（3）當主軸轉速和進給量不變時，粗糙度值隨切深增大而增大，這一條結論是比較穩(wěn)定的，但是這種增大很微小甚至可以說曲線很平穩(wěn)，只有當切深大于4時，才變得明顯。

參考文獻：

[1]肖漢才，張國忠.運用頻譜分析診斷汽輪機調速泵組的振動[J].動力工程，2001，21（1）：1059-1061.

[2]張峰，石現(xiàn)峰.汽輪機振動信號頻譜分析方法的仿真研究[J].計算機技術與發(fā)展，2010，20（9）：209-212.

[3]衡彤.小波分析及其應用現(xiàn)狀[D].2003.

[4]張麗娜，李鵬南，唐思文，等.陶瓷刀具高速銑削4Cr13不銹鋼銑削力試驗研究[J].工具技術，2014（11）：509-517.

[5]Tipnis V A，Buescher S C，Garrison R C.Mathematically Modeled Machining Data for Adaptive Control of End Milling Operations[J].Proe.NAMRC-iv，1976：279-286.

[6]Lee K Y.Simulation of Surface Roughness and Profile in High-speed End Milling[J].J.Mater.Proeess.Technol，2001（113）：410-415.

[7]Kim B H，Chu C N.Texture Prediction of Milled Surfaces Using Texture Superposition Method[J].Computer-Aided Design，1999（31）：485-494.endprint