基于雙信號(hào)融合的超聲振動(dòng)鉆削鉆頭磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究*

唐武生 魏志遠(yuǎn) 尹春梅 史堯臣

(長(zhǎng)春大學(xué)機(jī)械與車輛工程學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130022)

振動(dòng)鉆削加工相對(duì)普通鉆削加工具有溫度低、加工過程穩(wěn)定和加工精度高等優(yōu)點(diǎn)，但是在振動(dòng)鉆削加工過程中，鉆頭的磨損狀態(tài)會(huì)影響加工的質(zhì)量[1]。由于振動(dòng)鉆削加工的過程是半封閉狀態(tài)，所以在鉆削過程中無法直接觀察到鉆頭的磨損狀態(tài)。為了監(jiān)測(cè)鉆頭的磨損狀態(tài)，提高加工質(zhì)量，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采取了不同的方法來進(jìn)行刀具或鉆頭磨損狀態(tài)的監(jiān)測(cè)。庫(kù)祥臣[2]等將單一的AE信號(hào)輸入至BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)了刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別。Soufiane L[3]等人通過對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行提取，將節(jié)點(diǎn)的能量系數(shù)作為相關(guān)特征，來識(shí)別刀具的磨損狀態(tài)。王二化[4]等通過小波包分解振動(dòng)信號(hào)，將各節(jié)點(diǎn)的能量系數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對(duì)齒輪的故障類型進(jìn)行了識(shí)別。但是單一信號(hào)識(shí)別鉆頭磨損狀態(tài)的精度較低。因此，本文提出一種振動(dòng)信號(hào)與AE信號(hào)融合的振動(dòng)鉆削鉆頭的磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。

本文通過分析超聲振動(dòng)鉆削過程中鉆頭的3種磨損狀態(tài)(正常磨損、嚴(yán)重磨損以及一個(gè)橫刃崩刃)對(duì)振動(dòng)信號(hào)以及AE信號(hào)的影響，運(yùn)用小波分解提取振動(dòng)信號(hào)和AE信號(hào)在不同頻帶的能量系數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過建立雙信號(hào)融合的12-10-3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆頭磨損狀態(tài)的識(shí)別。

1 超聲振動(dòng)鉆頭磨損狀態(tài)識(shí)別方法

1.1 磨損狀態(tài)識(shí)別流程

鉆頭在鉆削過程中，隨著切削刃與工件的相互作用難免會(huì)出現(xiàn)磨損甚至崩刃的情況[5]。為了研究鉆頭在不同磨損狀態(tài)下的振動(dòng)和AE信號(hào)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算后輸出的結(jié)果能否作為識(shí)別鉆頭磨損狀態(tài)的特征。所以，采集鉆頭在不同磨損狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)和AE信號(hào)并對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波降噪，通過小波分解提取不同頻段的能量特征值輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠良好的構(gòu)建輸入與輸出非線性映射關(guān)系來進(jìn)行鉆頭磨損狀態(tài)的識(shí)別[6]。其基本流程如圖1所示。

1.2 小波分解

小波分解能夠良好地處理非平穩(wěn)信號(hào)，能夠?qū)㈩l域信號(hào)中低頻部分依次分解，具有高分辨率的特點(diǎn)[6]。首先通過加速度傳感器以及AE傳感器采集原始信號(hào)，選取db4的小波基函，對(duì)信號(hào)進(jìn)行5層小波分解，則原始信號(hào)S可表示為：

S=a5+d5+d4+…+d1

(1)

記各個(gè)子頻帶的能量信號(hào)值為Ei，則有：

(2)

式中：xk(k=1,2，…，6)為各個(gè)頻帶能量的幅值。

將所得出的各個(gè)頻帶的能量組合形成向量T，則所得特征向量記為：

T=[E1,E2，…，E6]

(3)

其中，小波分解的流程如圖2所示。

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)多層復(fù)合結(jié)構(gòu)型網(wǎng)絡(luò)，通常由輸入層，隱含層以及輸出層組成，各層之間通過權(quán)重進(jìn)行連接，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算過程分為信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播[7]。通過誤差值來反向?qū)Ω骷?jí)權(quán)值以及閾值進(jìn)行調(diào)整，使輸出結(jié)果逼近期望輸出，其誤差函數(shù)可表示為：

(4)

其中：d(k)為期望輸出，y(k)為實(shí)際輸出。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層個(gè)數(shù)的選取影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)的精度以及速度，適當(dāng)?shù)碾[含層個(gè)數(shù)，可以提升網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的精度。本文構(gòu)建振動(dòng)與AE融合信號(hào)的12-10-3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型，通過小波分解提取的特征值組成的特征向量融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

其中，xi(i=1,2,3，…，12)組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，x1至x6為振動(dòng)信號(hào)的輸入節(jié)點(diǎn)，x7至x12為AE信號(hào)的輸入節(jié)點(diǎn)：

(5)

yi=(1,2,3,…,m)組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量:

(6)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量由各個(gè)頻段的能量組成，通過權(quán)重和閾值的調(diào)整，通過輸出層的輸出向量來判定刀具的狀態(tài)。通常隱含層的確定由經(jīng)驗(yàn)函數(shù)[8]來確定：

(7)

式中：P為隱含層中節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；m輸出層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；n為輸入層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；a取6。

2 試驗(yàn)裝置及材料

超聲振動(dòng)鉆削中鉆頭狀態(tài)的檢測(cè)系統(tǒng)主要由超聲波發(fā)生器、數(shù)控微孔臺(tái)鉆、40 kHz軸向振動(dòng)系統(tǒng)，AE傳感器、加速度傳感器以及計(jì)算機(jī)等組成[9]。試驗(yàn)中采用CA-YD-152A加速度傳感器采集軸向振動(dòng)信號(hào)，加速度傳感器量程20 mV/g，頻率范圍0.5～4 kHz；通過SR150M聲發(fā)射傳感器采集鉆削過程中的AE信號(hào)。聲發(fā)射傳感器量程70～1 100 kHz，靈敏度峰值大于75 dB。裝置結(jié)構(gòu)以及傳感器安裝位置如圖4所示。

試驗(yàn)中所使用的的鉆頭是直徑為2 mm的YG8型鎢鋼定柄鉆頭，每鉆削2個(gè)孔，通過超景深電子顯微鏡對(duì)鉆頭的磨損狀況進(jìn)行測(cè)量并記錄磨損數(shù)據(jù)，在鉆削至第78個(gè)孔時(shí)鉆頭磨損嚴(yán)重已不能再繼續(xù)加工，結(jié)合鉆削試驗(yàn)中鉆頭磨損的情況，根據(jù)磨損量VB對(duì)鉆頭磨損狀態(tài)進(jìn)行了劃分：初期磨損VB為0～0.1 mm，正常磨損VB為0.1～0.35 mm，嚴(yán)重磨損VB為0.35～0.7 mm[10]。為了保證試驗(yàn)的完整性，對(duì)崩刃鉆頭采用人工植入故障的方式，對(duì)完整鉆頭的一個(gè)橫刃做掰刃處理。其中3種鉆頭的對(duì)比如圖5所示。取用長(zhǎng)80 mm，寬50 mm，厚5 mm的45鋼板作為試驗(yàn)工件，振動(dòng)鉆的主軸轉(zhuǎn)速設(shè)定為3 000 r/min，進(jìn)給量為2 μm/r，振動(dòng)頻率為40 kHz，振幅為10 μm。鉆頭材料與工件對(duì)比如表1所示。

表1 YG8與45鋼板的材料特性

3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 振動(dòng)信號(hào)的采集與分析

在鉆頭鉆削過程中振動(dòng)信號(hào)有較高的非平穩(wěn)性[9，11]，故本文截取軸向鉆削過程中0.4～0.6 s內(nèi)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理以降低非平穩(wěn)信號(hào)結(jié)果的影響。通過小波分解后3種不同狀態(tài)下鉆頭的振動(dòng)時(shí)域信號(hào)和不同頻段中能量系數(shù)占比如圖6、圖7所示。

由圖7可看出，不同的狀態(tài)下鉆頭的能量系數(shù)在d2、d3頻段較為集中。正常磨損狀態(tài)鉆頭在d3頻段能量系數(shù)占比約為0.37，在d2頻段能量系數(shù)占比約為0.56。嚴(yán)重磨損狀態(tài)鉆頭在d3頻段能量系數(shù)占比約為0.60，在d2頻段能量系數(shù)占比約為0.35。崩刃鉆頭在d3頻段能量系數(shù)占比約為0.83，在d2頻段能量系數(shù)占比約為0.13。鉆頭的振動(dòng)信號(hào)在d3頻段能量之所以逐漸向低頻移動(dòng)，是因?yàn)殡S著鉆頭的磨損或者崩刃，材料的去除率降低，去除材料產(chǎn)生的能量相對(duì)減少。

3.2 AE信號(hào)的采集與分析

試驗(yàn)中，AE傳感器的采樣頻率設(shè)置為200 kHz，通過小波分解后3種不同狀態(tài)下鉆頭的AE時(shí)域信號(hào)和不同頻帶中的能量系數(shù)占比如圖8、圖9所示。

由圖9可知，正常磨損狀態(tài)鉆頭的能量系數(shù)在d3頻段較為集中，而嚴(yán)重磨損狀態(tài)鉆頭和崩刃鉆頭的能量系數(shù)在d2，d3頻段較為集中。正常磨損狀態(tài)鉆頭在d2頻段的能量系數(shù)占比約為0.09，在d3頻段約為0.78。隨著鉆頭的磨損或者崩刃，能量逐漸向高頻段d2移動(dòng)，其中嚴(yán)重磨損狀態(tài)鉆頭在d2頻段的能量系數(shù)占比約為0.27,在d3頻段能量系數(shù)占比約為0.61。崩刃鉆頭在d2頻帶的能量系數(shù)占比達(dá)到0.68，而d3頻帶的能量系數(shù)占比達(dá)到0.22。能量之所以逐漸向高頻段移動(dòng)，是因?yàn)殡S著鉆頭橫刃磨損，鉆削時(shí)橫刃與工件表面接觸面積逐漸增大，產(chǎn)生了高頻的摩擦。在橫刃發(fā)生崩刃時(shí)，切削過程中排屑性能差，導(dǎo)致鉆頭裂紋擴(kuò)展速度增加，釋放的彈性應(yīng)力波也逐漸增強(qiáng)，所以高頻能量占比逐漸增加[12]。

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及識(shí)別

3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

將振動(dòng)信號(hào)和AE信號(hào)分解為6個(gè)頻段的能量系數(shù)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。輸入至所建12-10-3的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定鉆頭狀態(tài)為輸出結(jié)果，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為3，如表2所示。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過程中，隱含層傳遞函數(shù)選用tansig，輸出層選用purelin，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)速率為0.01，收斂誤差為0.000 1，當(dāng)誤差收斂至目標(biāo)值時(shí)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于鉆頭狀態(tài)的識(shí)別[13]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置如表3所示。

表2 鉆頭狀態(tài)識(shí)別方式

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算之前首先對(duì)輸入向量通過歸一化函數(shù)premnmx進(jìn)行歸一化處理，選取500組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集。結(jié)果顯示，所構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對(duì)振動(dòng)和AE的融合信號(hào)經(jīng)過1 475次計(jì)算使得誤差收斂至設(shè)置的精度值即最優(yōu)值，如圖10所示。

3.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果

對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，對(duì)每種鉆頭狀態(tài)取相對(duì)應(yīng)測(cè)試樣本進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力測(cè)試共計(jì)12個(gè)樣本，其中融合信號(hào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果如表4所示。在相同條件下分別通過單一振動(dòng)信號(hào)、單一AE信號(hào)以及融合信號(hào)對(duì)3種刀具磨損狀態(tài)識(shí)別結(jié)果對(duì)比如圖11所示：

表4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果

由表4和圖11可知，在使用單一振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別時(shí)有1組正常磨損狀態(tài)鉆頭被錯(cuò)誤判定為嚴(yán)重磨損狀態(tài)，有2組嚴(yán)重磨損狀態(tài)鉆頭被錯(cuò)誤判定為正常磨損狀態(tài)，識(shí)別準(zhǔn)確率為75%。在使用單一AE信號(hào)進(jìn)行識(shí)別時(shí)有2組嚴(yán)重磨損狀態(tài)鉆頭被錯(cuò)誤判定為崩刃狀態(tài)鉆頭，識(shí)別準(zhǔn)確率為83.3%。在使用融合信號(hào)進(jìn)行識(shí)別時(shí)只有1組崩刃狀態(tài)的鉆頭被誤判為嚴(yán)重磨損狀態(tài)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)91.7%。

可以看出，在使用振動(dòng)和AE融合信號(hào)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鉆頭磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，相比較單一的振動(dòng)和AE信號(hào)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確率分別增加了16.7%和8.4%。故使用振動(dòng)和AE的融合信號(hào)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別時(shí)較單一信號(hào)有著更高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過采集鉆頭不同磨損狀態(tài)下的振動(dòng)和AE信號(hào)，通過小波分解對(duì)融合信號(hào)進(jìn)行處理，將提取的不同頻段的能量特征值組成輸入向量輸入至構(gòu)建的12-10-3三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，通過對(duì)融合信號(hào)的識(shí)別結(jié)果分析得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鉆頭狀態(tài)的識(shí)別率達(dá)91.7%。所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效地對(duì)鉆頭的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。