電力機械關鍵零件加工狀態(tài)檢測與分析

康群英，劉勁濤，王 琳

（沈陽工程學院a.能源與動力學院；b.機械學院，遼寧 沈陽 110136）

電力機械在工業(yè)領域中被廣泛應用，而其關鍵零件在加工過程中會出現(xiàn)磨損等問題，從而降低工作效率，造成一定的經(jīng)濟損失。對此，人們采用直接檢測的方法，即直接測量關鍵零件的實際磨損程度，通過光學和圖像處理技術測量電力機械設備的破損情況。但是這種檢測方法只有在電力機械設備不工作時才能進行，屬于離線檢測，達不到實時檢測的效果。

國外對此類問題的檢測方法研究比較早。KULJANIC E 等人成功地運用了基于小波包自回歸譜（WP-AR）的分析方法來對關鍵零件的磨損狀態(tài)進行檢測，通過對加工過程中的信號進行分析，獲得了有效的關鍵零件磨損特征量，進而準確地判別出零件的磨損狀況；MANNAN M A 等人基于樹型的小波變換方法實現(xiàn)對關鍵零件磨損圖像的分離，將分離后的各個子圖的能量定義為神經(jīng)網(wǎng)絡特征矢量，通過初始值訓練和紋理分割，對關鍵零件的加工狀況進行預報，并驗證了該方法的優(yōu)越性。

國內(nèi)對此類問題的研究比較晚。莊子杰、湯為等人對信號采用統(tǒng)計分析和功率譜分析的方法，獲得了反應關鍵零件磨損變化的特征值，并驗證了該方法的準確性；謝秀嫻利用神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射原理，推導出了關鍵零件的磨損狀態(tài)和聲發(fā)射信號的特征向量之間的對應關系，并利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡對關鍵零件的磨損狀態(tài)進行了識別；舒服華利用小波變換對加工過程中與關鍵零件磨損有關的信號進行了分析，并研究了關鍵零件在加工過程中的磨損狀況，該方法為關鍵零件磨損狀態(tài)的在線檢測和實時補償提供了準確的依據(jù)。

發(fā)電廠對電力機械關鍵零件的加工精度要求較高，為了保證生產(chǎn)出的零件符合精度要求，需要對加工刀具進行在線檢測，判斷刀具是否發(fā)生磨損或故障等問題。而在檢測過程中，因受到加工環(huán)境的影響，采集到的振動信號含有噪聲，難以提取刀具的故障特征。針對這一問題，可以采用小波變換對振動信號進行消噪，并通過Smoothing Spline 擬合的方法，對離散試驗數(shù)據(jù)進行函數(shù)擬合，使振動信號曲線達到平滑的效果，更好地觀測出刀具加工時間和振動信號幅值之間的非線性關系，找出其運動規(guī)律。通過曲線擬合后的振動信號幅值數(shù)據(jù)，建立刀具健康診斷模型，可以實時檢測刀具的磨損狀態(tài)，起到預判的效果。電力機械設備檢測系統(tǒng)原理如圖1所示。

圖1 電力機械設備檢測系統(tǒng)原理

1 試驗信號采集與分析

1.1 試驗裝置

振動信號采集與分析試驗臺由數(shù)控加工裝置和振動檢測裝置組成。加工裝置為智能多軸立式加工中心，刀具為2FR3.0×D6×75L（刃數(shù)刃徑×柄徑×全長）55°鋁用球頭刀，工件的材質(zhì)為6061 鋁材質(zhì)，直徑為90 mm，高度為80 mm。新刀具和磨損刀具的狀況如圖2所示。

圖2 鋁用球頭銑刀

振動檢測試驗裝置采用振動信號數(shù)據(jù)采集儀，型號為INV3018CT，通過機床主軸上安裝的3個加速度傳感器分別檢測刀具在X 方向、Y 方向和其他方向的振動信號。然后，在PC 端用DASP 軟件對數(shù)據(jù)進行采集與分析。加速度傳感器的具體安裝位置如圖3所示。

圖3 加速度傳感器的安裝位置

1.2 振動信號的采集與分析

由于加工環(huán)境的影響，采集到的振動信號中含有噪聲，所以要對試驗數(shù)據(jù)進行預處理，剔除原始數(shù)據(jù)中無意義的有害噪聲，提高信噪比。在相同的切削要素下，根據(jù)所采集的新刀具和磨損刀具的振動信號幅值的大小，可以判斷出其磨損情況。

試驗設置的采樣頻率FS 為1 024 Hz，分析頻率AF 為400 Hz，機床主軸轉速n為4 000 r/min，進給速度f為200 mm/min，切削深度h為0.3 mm。

1.2.1 振動信號的時域分析

時域分析是控制系統(tǒng)在一定的輸入下，根據(jù)輸出量的時域表達式分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性、瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能。因此，通過該分析方法能夠?qū)Χ嗤ǖ赖男盘柕臅r域波形進行分析，可以顯示出信號在時間域上的幅值波形，從波形圖上能得到信號在各時間段上的幅值大小。刀具振動信號幅度隨時間變化情況如圖4所示。

圖4 時域分析

由時域分析可知，刀具進行了兩個加工階段，磨損刀具在3 個方向上的振動信號幅值明顯高于新刀具的振動信號幅值，而Y方向的振動特性要更為顯著，說明刀具在Y 方向上的加工狀態(tài)更為劇烈。所以，要重點檢測刀具在Y 方向上的振動信號。此外，磨損刀具在Y方向上的振動信號幅度的絕對值超過了2 m/s2，說明刀具已經(jīng)處于嚴重磨損狀態(tài)。

1.2.2 振動信號的頻域分析

頻域分析是在頻域范圍內(nèi)應用圖解分析法評價系統(tǒng)性能的一種工程方法。因此，為了研究刀具振動信號的內(nèi)在規(guī)律，需要分析振動信號的周期性，此時要將信號從時域變換到頻域，所得頻譜中的每個頻率都對應振動信號的1 個周期諧波分量。對刀具進行功率譜分析，可以反映各諧波分量的能量，其分析結果如圖5所示。

圖5 功率譜分析

由功率譜分析可知，當振動信號頻率分別為133 Hz、267 Hz 和400 Hz 時，刀具發(fā)生了3 次共振現(xiàn)象；磨損刀具在3 個方向上的峰值能量要高于新刀具，而在Y 方向的峰值能量最為顯著，說明刀具在Y 方向上的加工狀態(tài)最為劇烈。此外，刀具在Y方向上的初期磨損階段的峰值能量由0.104 3 Hz跳躍到了急劇磨損階段的0.214 4 Hz，此時刀具已經(jīng)處于嚴重磨損狀態(tài)。

1.3 信號的小波變換

1.3.1 小波分解

小波變換可以把刀具的振動信號圖像分解為低頻信息和高頻信息。由上述分析可知，刀具在Y方向上的振動特性最為顯著，應對刀具在Y方向上的振動信號圖像進行多尺度分解。Daubechies（dbN）小波分解是一種離散正交小波，通過db4 小波基對刀具振動信號進行3 層尺度小波分解，并顯示新刀具和磨損刀具分解后的低頻和高頻信息。小波分解結果如圖6和圖7所示。

圖6 小波低頻系數(shù)分解

圖7 小波高頻系數(shù)分解

通過小波分解可以看出振動信號圖像db4 小波3 層分解之后的高頻信息和低頻信息，從多尺度逐步觀察振動信號，并對振動信號進行濾波處理，從而表征振動信號的局部特征，還有利于檢測振動信號的瞬態(tài)或奇異點。

1.3.2 小波重構

在使用wavedec函數(shù)對小波進行了db4分解以后，使用waverec 將原信號重構，達到去除有害噪聲的目的。刀具振動信號圖像經(jīng)小波重構的分析結果如圖8所示。

圖8 小波重構

小波重構信號對高頻信號進行了過濾，剔除了原始信號中無意義的有害噪聲，提高了信噪比，從而更加清楚地觀測出刀具振動信號的變化情況。

1.3.3 振動信號的時-頻分析

時-頻分析的主要研究對象是非平穩(wěn)信號或時變信號，用于描述信號的頻譜含量隨時間變化的情況。該方法能夠同時觀察刀具振動信號在時間域和頻率域的聯(lián)合分布信息，清楚地表達出刀具振動信號的頻率隨時間變化的關系，同時考慮兩個方面的性能，從而更好地觀察出刀具振動信號的局部特性。刀具在Y 方向上的振動信號時-頻分析結果如圖9所示。

圖9 時-頻分析

由時-頻分析可知，振動信號主要是由頻率為140 Hz 和270 Hz 附近的周期信號組成，新刀具和磨損刀具在時間域和頻率域上的振動信號的特征明顯呈現(xiàn)，有效地克服了傅里葉分析時域和頻域完全分離的缺陷。由此可見，該方法可以同時描述刀具的振動信號在不同時間和頻率的能量密度或強度，給出了刀具的振動信號在各時刻的瞬時頻率及幅值，并對其時-頻濾波和時變信號進行研究。

2 刀具健康診斷模型

2.1 模型準備

在對振動信號進行時域分析后，發(fā)現(xiàn)時間域和振動信號幅值之間屬于非線性關系，難以找出刀具振動信號的特性。因此，采用曲線擬合的方法對原始信號的時域圖像進行擬合處理，以便觀察出刀具振動信號幅值的變化情況，并提取有效的特征值；同時，選取振動信號的特征向量，建立健康診斷模型，利用該模型實時檢測刀具的加工狀態(tài)，起到預判的效果。

2.2 模型建立

通過Smoothing Spline對振動信號中的離散試驗數(shù)據(jù)進行函數(shù)擬合，即在原本的擬合誤差基礎上加上λ∫{fn(t)}2dt，從而使曲線達到光滑的效果。在Smoothing Spline 擬合中，參數(shù)p∈[0,1]，p的取值越大，擬合結果就越傾向于經(jīng)過所有的點，此時p=1。對新刀具和磨損刀具在Y 方向上的振動信號進行擬合，其平滑樣條曲線擬合的結果如圖10所示。

圖10 平滑樣條曲線

由擬合后的曲線可知，信號振幅更加平滑，能夠明顯地看出刀具振動信號的特性，從而使新刀具和磨損刀具的試驗對比更加顯著。從分析結果可知，在27 s～104 s 和122 s～188 s 時，刀具處于兩個加工階段；當擬合后的振動幅度絕對值在0～1.5 m/s2時，刀具處于初期磨損階段；當擬合后的振動幅度絕對值在1.5 m/s2～2 m/s2時，刀具處于正常磨損階段；當擬合后的振動幅度絕對值超過2 m/s2時，刀具處于急劇磨損階段。

2.3 模型求解與分析

在Matlab 中使用Smoothing Spline 擬合工具，可以得到SSE（和方差、誤差平方和）、R-square（確定系數(shù)）、Adjusted R-square 和RMSE（均方根）參數(shù)，以此判定擬合的效果是否最佳，如表1所示。

表1 光滑曲線擬合統(tǒng)計參數(shù)

由表1 可知，在SSE 中新刀具的數(shù)值更小些，說明光滑曲線擬合效果更好，數(shù)據(jù)預測也更成功；在R-square 中，磨損刀具的數(shù)值更趨近于1，其參數(shù)變量的釋放能力越強，擬合效果越好；在Adjust‐ed R-square 中，磨損刀具的數(shù)值更趨近于1，說明其匹配的效果更好，當在模型中添加附加系數(shù)時，Adjusted R-square通常是適合質(zhì)量的最佳指示器；在RMSE中，新刀具的數(shù)值更小，擬合的誤差更小，效果更好。

為了更好地找出刀具振動信號的特性，判斷出刀具加工磨損的程度，需要一些有效參數(shù)。應用電腦端的DASP 軟件，可以對采集到的試驗數(shù)據(jù)進行幅域指標統(tǒng)計，該功能可以計算出振動信號的平均值、方差、標準差、均方值和有效值。

以刀具在主軸Y 方向上的振動信號為主要研究對象，使用幅域指標統(tǒng)計功能后，得到5 組刀具振動信號幅域指標統(tǒng)計參數(shù)，如表2和表3所示。

表2 新刀具幅域指標統(tǒng)計 m/s2

表3 磨損刀具幅域指標統(tǒng)計 m/s2

由表2 和表3 可知，磨損刀具在平均值、方差、標準差、均方值和有效值上的幅值要遠大于新刀具，當檢測到刀具振動信號的幅域指標數(shù)值超過磨損刀具的數(shù)值時，可以判定刀具處于嚴重磨損狀態(tài)。

3 仿真振動信號

根據(jù)刀具在主軸Y方向上的振動信號特性，以及在急劇磨損階段時刀具振動信號的時域特點、頻域特點和聯(lián)合時-頻域特點，通過Matlab 軟件中的Simulink 模塊創(chuàng)建一個刀具振動信號發(fā)生系統(tǒng)，其 仿真模型如圖11所示。

圖11 刀具振動信號發(fā)生系統(tǒng)

刀具振動信號發(fā)生系統(tǒng)的原理是通過信號發(fā)生器和白噪聲生成一個隨機振動信號，依靠時鐘模塊來計算當前的仿真時間，刀具振動信號仿真時間設置為200 s：當仿真時間小于27 s 時，輸出為合成的隨機振動信號，模擬刀具處于空載加工階段；在27 s～104 s 時，時間比較器發(fā)生變化，控制開關控制輸出合成的隨機振動信號乘以增益以后的信號，模擬刀具處于加工階段；在104 s～122 s 時，時間比較器1 發(fā)生變化，控制開關1 輸出最初的隨機振動信號，模擬刀具處于空載加工階段；在122 s～188 s 時，時間比較器2 發(fā)生變化，控制開關2 輸出合成的隨機振動信號乘以增益以后的信號，模擬刀具處于加工階段；當仿真時間大于188 s 時，時間比較器3 發(fā)生變化，控制開關3 輸出最初的隨機振動信號，模擬刀具處于空載加工階段。該仿真模型運行后，通過示波器觀察到的仿真結果如圖12所示。

圖12 仿真刀具振動信號

由圖12 可知，刀具經(jīng)歷了2 個加工階段和3 個空載運行階段。該方法可以模擬出刀具的實際加工狀態(tài)，具有更加靈活方便的操作過程，可以取代硬件儀器設備，降低成本。

4 結論

1）對采集到的振動信號進行時域分析、頻域分析和聯(lián)合時-頻分析，并利用小波變換功能對原始信號進行分解與重構，剔除有害噪聲，提高信噪比。

2）運用Matlab軟件中的Smoothing Spline模塊對刀具振動信號中的離散試驗數(shù)據(jù)進行函數(shù)擬合，能夠使振動信號曲線變得更為光滑，從而可以明顯看出刀具加工時間和振動信號幅值之間的非線性關系，找出振動信號的運動規(guī)律，提取出有效的特征值，并選取刀具發(fā)生故障時的特征向量，建立刀具健康診斷模型。

3）應用Simulink 仿真模塊創(chuàng)建刀具振動信號發(fā)生系統(tǒng)，通過信號發(fā)生器和白噪聲生成一個隨機振動信號，模擬刀具處于空載運行階段；在該仿真模型中添加相應的增益模塊，可以模擬刀具處于加工階段；最后，通過示波器顯示出在整個加工過程中刀具振動信號的變化情況。