數(shù)據(jù)驅(qū)動的磨削過程多尺度目標(biāo)在線監(jiān)測及其系統(tǒng)開發(fā)

呂黎曙, 鄧朝暉, 劉濤, 滕洪釗, 卓榮錦

(1.湖南科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 湖南 湘潭 411201; 2.難加工材料高效精密加工湖南省重點實驗室, 湖南 湘潭 411201;3.華僑大學(xué) 制造工程研究院, 福建 廈門 361021; 4.湖南工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 湖南 株洲 412007)

0 引言

磨削作為國防軍工、航空航天、汽車和能源生產(chǎn)等高附加值行業(yè)的關(guān)鍵工藝,直接影響工件的精度、性能和表面完整性,實現(xiàn)磨削過程的智能采集及監(jiān)測對提升產(chǎn)品質(zhì)量水平、確保安全生產(chǎn)具有重要意義[1]。隨著物聯(lián)網(wǎng)、無線傳感、智能制造等技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代制造過程能實時采集反映設(shè)備運行與制造過程狀態(tài)的工業(yè)數(shù)據(jù),已進(jìn)入數(shù)據(jù)時代[2]。這些工業(yè)數(shù)據(jù)具有體量大、流速快、類別多和價值密度低等特性,傳統(tǒng)過程監(jiān)測方法難以滿足數(shù)據(jù)制造過程實時監(jiān)測的需求。

因此,構(gòu)建面向數(shù)據(jù)的磨削過程實時智能監(jiān)測體系框架與系統(tǒng)來實現(xiàn)磨削過程的監(jiān)測,已成為當(dāng)前加工制造業(yè)亟待解決的現(xiàn)實問題。目前關(guān)于磨削加工監(jiān)測的研究多圍繞特定的磨削工藝、特定的監(jiān)測目標(biāo)以及特定的監(jiān)測對象等角度展開。

1)針對特定的磨削加工工藝,例如平面磨削工藝[3-4]、內(nèi)圓磨削工藝[5]、外圓切入磨削[6-7]、外圓斷續(xù)磨削[8]、砂輪修整工藝[9]以及柔性砂帶磨削工藝[10]等,學(xué)者們結(jié)合不同磨削工藝的特點已經(jīng)開展了相應(yīng)的磨削工藝監(jiān)測研究。

2)針對特定的磨削監(jiān)測目標(biāo),有學(xué)者開發(fā)了相應(yīng)的磨削過程功率與能耗監(jiān)測系統(tǒng)[11](磨削能耗);研究了磨齒機(jī)誤差在線監(jiān)測及補(bǔ)償方法[12]、磨削表面粗糙度監(jiān)測模型[13](磨削質(zhì)量);提出了磨削燒傷監(jiān)測[14]和磨削顫振監(jiān)測的方法[5],開發(fā)了砂輪表面溫度和磨削狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)[15](磨削狀態(tài));提出了基于聲發(fā)射信號的精密外圓切入磨削時間評估監(jiān)測算法[6](磨削效率)。但目前研究的監(jiān)測目標(biāo)還不夠全面,多集中在通過單一特定特征提取或建模來實現(xiàn)某些特定功能(質(zhì)量、磨損、能耗等)的監(jiān)測。對于不同尺度的監(jiān)測目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性不足,缺少對多重狀態(tài)信號與監(jiān)測指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)分析,難以保證在產(chǎn)品有效運行的基礎(chǔ)上全面優(yōu)化加工質(zhì)量、工藝效能。

3)對于某些特定的磨削監(jiān)測對象,例如某些特殊材料(金屬基復(fù)合材料[16])或者某些特殊磨床(精密及超精密機(jī)床[17])的監(jiān)測也開始涉及。目前國內(nèi)外關(guān)于磨削過程監(jiān)測系統(tǒng)所監(jiān)測對象的系統(tǒng)性研究還不強(qiáng)。砂輪(砂帶)磨損直接影響加工工件的表面質(zhì)量、磨削效率并最終影響整個零件的制造成本,近幾年監(jiān)測對象開始重點集中在砂輪磨損[13,18-20]和砂帶磨損[10,21]上。

加工過程中由于機(jī)床、工件的差異,尤其是數(shù)控系統(tǒng)與傳感器選型上的區(qū)別,導(dǎo)致加工過程的實時多維異構(gòu)數(shù)據(jù)難以通過單一的通信協(xié)議進(jìn)行采集與監(jiān)測[22],需要構(gòu)建面向數(shù)控加工的統(tǒng)一實時監(jiān)測模型與體系框架。Duro等[23]提出了用于數(shù)控加工監(jiān)測的多傳感器數(shù)據(jù)融合框架。Chen等[24]基于車間物聯(lián)網(wǎng)建立了加工車間能耗監(jiān)測的體系框架。陳鵬等[25]構(gòu)建了機(jī)械加工自動生產(chǎn)線多目標(biāo)監(jiān)測集成模型,并在齒輪加工的自動生產(chǎn)線上實現(xiàn)了應(yīng)用。李恒等[26]提出了一種基于多傳感器信息決策級融合的刀具磨損在線動態(tài)監(jiān)測模型。但是,在機(jī)械加工領(lǐng)域特別是磨削加工過程中,仍然缺少統(tǒng)一的智能監(jiān)測體系及框架,在磨削監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用上仍然有待加強(qiáng)。

本文建立了包含目標(biāo)層、數(shù)據(jù)采集層、信號處理與融合層、通信層、功能層及應(yīng)用層的磨削過程多尺度目標(biāo)集成監(jiān)測體系框架;該體系框架是由數(shù)據(jù)采集、信號處理和過程監(jiān)測組成的一個有機(jī)整體,揭示了不同體系間的相互關(guān)聯(lián)特性,構(gòu)建了包含質(zhì)量、效率、狀態(tài)及綠色的多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型,實現(xiàn)了從監(jiān)測變量到監(jiān)測目標(biāo)的映射?；谠撃Ｐ痛_定多傳感器融合方法,提取特征信號,建立特征值與處理后信號之間的數(shù)學(xué)模型,并依此開發(fā)了磨削過程智能采集監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)磨削過程多源數(shù)據(jù)的采集與監(jiān)測。最后,應(yīng)用該系統(tǒng)對零件磨削過程進(jìn)行實時數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測,實測結(jié)果證明了技術(shù)和系統(tǒng)的有效性。

1 磨削過程多尺度目標(biāo)集成監(jiān)測系統(tǒng)框架

1.1 需求分析

磨削多尺度目標(biāo)集成監(jiān)測需要在保障磨削過程有效運行的基礎(chǔ)上實現(xiàn)過程的監(jiān)測,因此開展監(jiān)測體系框架及監(jiān)測系統(tǒng)的需求分析十分必要。本文從監(jiān)測模型功能的角度出發(fā),其需求可以表示如下:

1)監(jiān)測對象分析。磨削過程中監(jiān)測對象的確定是實現(xiàn)可視化監(jiān)測的基礎(chǔ)。磨削過程是一個極其復(fù)雜的過程,影響監(jiān)測目標(biāo)的因素有磨削工藝參數(shù)、砂輪材料、工件材料、磨削液、環(huán)境溫度等。監(jiān)測對象應(yīng)滿足不同的磨削參數(shù)、工藝、方法和流程等導(dǎo)致的可視化需求側(cè)重點的差異。

2)實時信號數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集是實現(xiàn)可視化監(jiān)測的關(guān)鍵步驟,磨削過程中需要采集的數(shù)據(jù)不僅包括磨床外接傳感器等手段來獲得的振動、溫度等實時信號數(shù)據(jù),也包含存儲在數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部的磨床內(nèi)部信號數(shù)據(jù)。

3)數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用。要求能夠?qū)Σ杉男盘栠M(jìn)行抗干擾處理、數(shù)字濾波處理、標(biāo)度轉(zhuǎn)換等,并將處理后的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)挖掘的手段應(yīng)用于后續(xù)的智能分析、預(yù)測、決策優(yōu)化。

4)數(shù)據(jù)存儲與管理。應(yīng)當(dāng)包含相關(guān)數(shù)據(jù)庫來存儲采集和處理后的數(shù)據(jù),便于制造企業(yè)的設(shè)計和管理人員直接查詢數(shù)據(jù)。只有具備合理地存儲和管理數(shù)據(jù)的基本功能,才能更好地實現(xiàn)磨削過程智能監(jiān)測及后續(xù)的決策優(yōu)化。

5)監(jiān)測系統(tǒng)可視化。要求在磨削過程中能夠以數(shù)字或圖表的形式顯示振動、溫度以及功率的示值,并能夠同時顯示能耗在磨削過程中的動態(tài)圖形變化及變化趨勢。磨削過程的可視化有利于生產(chǎn)人員直觀快速地掌握磨削過程的情況,及時發(fā)現(xiàn)異常并改進(jìn)工藝,實現(xiàn)對磨削過程的控制。

1.2 總體體系框架

結(jié)合監(jiān)測對象分析、實時數(shù)據(jù)采集處理與應(yīng)用、數(shù)據(jù)存儲與管理及可視化的需求,利用多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型、數(shù)據(jù)獲取與特征提取技術(shù)、多信息融合與表征技術(shù)及監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)技術(shù),構(gòu)建包含目標(biāo)層、數(shù)據(jù)采集層、信號處理與融合層、通信層、功能層及應(yīng)用層的磨削過程多尺度目標(biāo)集成監(jiān)測體系框架,如圖1所示。

圖1 智能磨削監(jiān)測系統(tǒng)總體體系框架

圖1中:

1)目標(biāo)層。該層以實現(xiàn)磨削過程中的多尺度目標(biāo),如質(zhì)量、效率、狀態(tài)及綠色運行為核心,助力于生產(chǎn)加工企業(yè)磨削過程信息化智能化發(fā)展。

2)數(shù)據(jù)采集層。該層主要采集實際磨削過程中的振動、力、聲發(fā)射等實時外接傳感信息數(shù)據(jù)以及數(shù)控系統(tǒng)、電氣電路等機(jī)床內(nèi)部信號數(shù)據(jù),用于磨削狀態(tài)分析和多信息融合表征。

3)信號處理與融合層。該層把多源信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、數(shù)字濾波、狀態(tài)識別、特征融合等處理后,將采集信息映射成磨削監(jiān)測特征。

4)通信層。該層結(jié)合總線協(xié)議、串口通信協(xié)議以及數(shù)據(jù)交換協(xié)議,實現(xiàn)加工過程現(xiàn)場信息的數(shù)字化采集與通信,并將多源傳感信息、輸入?yún)?shù)信息以及監(jiān)測結(jié)果信息存入數(shù)據(jù)庫。

5)功能層。該層以采集到的磨削數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提供基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)管理、磨削過程監(jiān)測、磨削故障管理等功能。

6)應(yīng)用層。該層是磨削過程監(jiān)測系統(tǒng)的最終呈現(xiàn),用戶可以通過該系統(tǒng)實時了解磨床加工過程狀態(tài)信息及獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)。

2 智能磨削監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)

2.1 多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型

磨削加工過程中,多種傳感器采集的信號數(shù)據(jù)會同步或者異步地反映不同的磨削狀態(tài)特征和監(jiān)測特征,因此需要對磨削加工過程多尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)關(guān)系和關(guān)聯(lián)程度分析,并考慮各個目標(biāo)要素之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系。

借鑒廣義建模方法,從各個要素之間的關(guān)系來建立圖2所示磨削加工的多尺度目標(biāo)集成監(jiān)測模型,該監(jiān)測模型主要包含質(zhì)量(表面粗糙度、波紋度、磨削燒傷等)、狀態(tài)(砂輪磨損、磨床運行情況、磨床故障等)、綠色(磨削能耗、磨削碳排放)以及效率(磨削時間、磨削進(jìn)度等)等監(jiān)測目標(biāo),還包含了聲發(fā)射信號、力信號、溫度信號、振動信號、功率信號、檢測信號及數(shù)控代碼等實時信號數(shù)據(jù)。

圖2 磨削加工多尺度目標(biāo)集成監(jiān)測模型

這些數(shù)據(jù)與目標(biāo)之間都有直接或間接的關(guān)聯(lián),例如功率信號不僅能夠直接反映磨床的能耗與碳排放情況,而且磨床功率信號的變化也間接反映著砂輪磨損情況及磨床的運行情況。同樣地,各個監(jiān)測目標(biāo)之間也存在互相影響,例如砂輪磨損情況會直接造成磨削表面粗糙度的變化,也會間接地影響磨削能耗。

2.2 磨削數(shù)據(jù)獲取與特征提取

根據(jù)磨削多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)模型,在不同的磨削工況下,考慮各個信號與監(jiān)測目標(biāo)之間的相互作用,來確定所需要采集的磨削過程數(shù)據(jù)。

加工設(shè)備內(nèi)部數(shù)據(jù)通過設(shè)備通信接口來采集,其加工信息數(shù)據(jù)則通過以太網(wǎng)(TCP/IP)接口在PC和CNC之間完成數(shù)據(jù)交換和信息共享,對NC代碼進(jìn)行解析,將NC代碼劃分為多個代碼塊如G、M、S、F、XYZ等代碼,通過調(diào)用函數(shù)庫中的部分函數(shù)來實現(xiàn)磨削工藝參數(shù)、時間參數(shù)及位置參數(shù)的讀取。而對于其外部信號數(shù)據(jù),如通電狀態(tài)、設(shè)備振動、刀具磨損等信息,需要通過機(jī)床等設(shè)備電氣電路及外接相應(yīng)傳感器等手段來獲得。

通過采集的多源原始信息數(shù)據(jù)中含有眾多的信息特征,而在實際應(yīng)用時不可能建立所有特征與監(jiān)測結(jié)果之間的映射關(guān)系。需要采用時域、頻域、小波分析、數(shù)學(xué)建模和直接提取等方式對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,不同磨削狀態(tài)特征參數(shù)的提取與處理方法如圖3所示。

圖3 磨削狀態(tài)特征參數(shù)提取與處理方法

2.3 基于核主成分分析的多傳感器特征融合

采集的信號特征經(jīng)過特征提取后,需要對這些特征進(jìn)行融合。核主成分分析(KPCA)是對主成分分析(PCA)法的擴(kuò)展,不僅可以處理線性問題還可以處理非線性問題。因此,將這些特征參數(shù)作為初始特征,運用基于核函數(shù)的PCA法對特征進(jìn)行融合,選取能夠反映所需監(jiān)測對象的主要成分。

選取某一監(jiān)測對象其相關(guān)特征參數(shù)數(shù)據(jù)集,用輸入樣本空間X的每一列來表示一個樣本,即

X=[x1,x2,…,xN]

(1)

式中:每個樣本點xi為K維列向量,X中共有N個樣本,KN維矩陣X所在的空間則為輸入空間。

通過非線性映射φ將X中的向量映射到特征空間F,得到矩陣φ(X)。

φ(X)=[φ(x1),φ(x2),…,φ(xN)]

(2)

(3)

令對稱矩陣K為核矩陣,Kij=φ(xi)T(xj),有

λa=Ka

(4)

選擇累計貢獻(xiàn)率超過特定閾值的主成分替代原來的變量,作為最終的融合特征向量。

2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨削結(jié)果監(jiān)測特征映射

利用KPCA與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的融合方式,將KPCA提取出的能反映主要特征的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,最終輸出預(yù)測結(jié)果。磨削加工過程采集的信號受機(jī)床狀況和材料去除過程條件的影響,因此當(dāng)數(shù)控磨床運行狀態(tài)改變時,此時產(chǎn)生的采集信號在各個頻帶的奇異點(信號突變點)都會隨著機(jī)床的通斷電情況、砂輪磨損、磨削燒傷以及工件表面粗糙度等變化而變化。這些信號每個頻帶的能量都含有大量的磨削加工狀態(tài)信息,因此可以根據(jù)采集多種信號頻帶的變化進(jìn)行分析[27]。

磨床磨削結(jié)果預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,對相同加工環(huán)境下同種類型不同信號數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的磨削結(jié)果指標(biāo)進(jìn)行非線性建模,該模型是包含輸入層、隱含層和輸出層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖4所示。圖4中,ys為第s個輸出向量,s為不同的磨削結(jié)果。

圖4 磨削加工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

通過KPCA,將確定影響磨削結(jié)果監(jiān)測特征的主成分(x1,x2,…,xN)作為輸入向量,網(wǎng)絡(luò)輸入層使用xN個神經(jīng)元節(jié)點用來輸入特征信息,網(wǎng)絡(luò)輸出層共有ys個節(jié)點作為輸出向量。隱含層的節(jié)點單元數(shù)目常結(jié)合經(jīng)驗進(jìn)行多次實驗,以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別精度和能力,根據(jù)經(jīng)驗公式可以確定隱含層節(jié)點數(shù),該經(jīng)驗公式表達(dá)如下:

(5)

式中:n為隱含層節(jié)點數(shù);ni為輸入層節(jié)點數(shù);no為輸出層節(jié)點數(shù);b為1～10中間的整數(shù)。

除了確定各層節(jié)點之外,神經(jīng)元的轉(zhuǎn)換函數(shù)使用正切函數(shù)。隱層神經(jīng)元的輸出用式(6)計算,輸出層神經(jīng)元的輸出用式(7)計算。

(6)

(7)

式中:Xi、Xj、Xk分別為輸入層、隱層、輸出層輸入變量的值;wij和wjk為輸入層神經(jīng)元與隱層神經(jīng)元之間、隱層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重大小;θij和θjk為第j個和第k個神經(jīng)元的偏置,i、j和k為輸入層、隱層、輸出層的神經(jīng)元個數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差根據(jù)式(8)計算獲得:

(8)

式中:Oi為第i個訓(xùn)練樣本或測試樣本所對應(yīng)的期望輸出值;Ti為第i個訓(xùn)練樣本或測試樣本所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸出值;M表示訓(xùn)練樣本集或測試樣本集的規(guī)模大小。

2.5 監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)

磨削工藝智能監(jiān)測系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集終端與Web端服務(wù)監(jiān)測兩大部分組成。

數(shù)據(jù)采集終端采用客戶/服務(wù)器(C/S)架構(gòu)進(jìn)行通信,并創(chuàng)建服務(wù)器監(jiān)聽所需的特定端口,負(fù)責(zé)接收客戶連接請求,同時生成與客戶端連接的Socket,最后將采集的磨削加工信息通過消息隊列的形式發(fā)送至服務(wù)器端,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的異步、削峰、解耦。Web服務(wù)監(jiān)測端基于瀏覽器/服務(wù)器(B/S)架構(gòu)進(jìn)行開發(fā),使用Vue.js作為前端載體,集成CSS、JS、HTML進(jìn)行頁面渲染與開發(fā),后臺基于 Java語言進(jìn)行邏輯業(yè)務(wù)編寫,通過Springboot框架集成開發(fā),并通過微軟公司的ADO數(shù)據(jù)訪問技術(shù)實現(xiàn)對后臺數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的訪問,同時結(jié)合Vue. js的axios組件進(jìn)行異步通信,實現(xiàn)Vue.js前端與Java后端的數(shù)據(jù)交互。用戶提交監(jiān)測服務(wù)請求,通過API網(wǎng)關(guān)提供托管服務(wù),幫助用戶對外開放其部署在服務(wù)器上的監(jiān)測系統(tǒng)軟件,提供完整的數(shù)據(jù)查詢服務(wù)、信號處理服務(wù)以及實時監(jiān)測服務(wù)等,如圖5所示。

圖5 智能磨削監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)路線圖

3 案例應(yīng)用

以軸承零件的磨削加工過程的監(jiān)測為例,進(jìn)行磨削工藝試驗。試驗機(jī)床為湖南海捷精密工業(yè)有限公司開發(fā)的CNC8325型數(shù)控高速復(fù)合外圓磨床,所用試件為洛陽軸承集團(tuán)有限公司生產(chǎn)的高速電主軸用H7007C型角接觸球軸承套圈,選用砂輪為鄭州磨料磨具磨削研究所有限公司生產(chǎn)的CBN砂輪。

3.1 軸承套圈磨削多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型建立

根據(jù)套圈磨削的特點及所需監(jiān)測的實際需求,結(jié)合多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型,將套圈磨削監(jiān)測的目標(biāo)定為:質(zhì)量(表面粗糙度)、效率(磨削時間)、狀態(tài)(磨床運行情況)及綠色(磨削能耗)。

由于該磨床屬于數(shù)控機(jī)床,數(shù)控系統(tǒng)變量豐富,數(shù)控代碼可反映機(jī)床的運行狀態(tài)、位置及參數(shù)等信息,該信息直接關(guān)聯(lián)磨削狀態(tài)和磨削的時間與進(jìn)度。為了判斷機(jī)床的狀態(tài)以及能量消耗情況,需要采集磨削過程功率信號,可直接表征磨床的功率消耗狀態(tài),建立能耗數(shù)學(xué)模型,實現(xiàn)磨削能耗監(jiān)測;同時需要采集時間信號來保證磨削效率;此外,套圈的磨削質(zhì)量直接影響整個軸承的服役壽命,需要通過振動、溫度及功率信號來間接表征磨削燒傷、磨削顫振等表面質(zhì)量的變化趨勢,將多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,利用KPCA進(jìn)行融合表征,并需要采集表面質(zhì)量檢測信號來測量表面粗糙度,以此來實現(xiàn)多目標(biāo)融合監(jiān)測,如圖6所示。

圖6 軸承套圈磨削多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型

3.2 數(shù)據(jù)采集與處理

根據(jù)監(jiān)測目標(biāo),選取的傳感器包括:功率傳感器、振動傳感器和溫度傳感器,其中通過MIK-AL型非接觸式溫度傳感器采集砂輪與工件接觸處溫度信號、HJ-1300型電渦流位移傳感器至砂輪架采集主軸振動信號、DTSD342功率采集表至機(jī)床配電箱采集加工電流電壓變化情況,采樣頻率為10 Hz。試驗結(jié)束后,使用表面粗糙度儀測量套圈外表面平均取3個點的粗糙度值(探頭的行程長度為17.5 mm)。最后利用NX1P2型可編程控制器,結(jié)合PLC編程采集多通道傳感器數(shù)據(jù),通過以太網(wǎng)將實時信號數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)庫,磨削過程采集平臺如圖7所示,電氣系統(tǒng)原理圖如圖8所示。

圖7 磨削過程數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測平臺

圖8 采集平臺電氣原理圖

選取砂輪線速度、工件轉(zhuǎn)速、磨削深度作為試驗參數(shù)的變量開展實驗,測量其表面粗糙度、平均功率、平均磨削溫度以及磨削能耗,部分試驗數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 部分監(jiān)測采集數(shù)據(jù)

3.3 數(shù)據(jù)融合與表征

3.3.1 磨削特征提取

3.3.1.1 磨削振動特征提取

采集從單次磨削開始到磨削結(jié)束的振動信號(磨削參數(shù)為:砂輪線速度vs=60 m/s,工件轉(zhuǎn)速nw=90 r/min,磨削深度ap=0.03 mm)以及截取的磨削階段信號如圖9所示。

圖9 采集的單次磨削振動信號

利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,對砂輪架箱體上產(chǎn)生的主軸振動信號進(jìn)行濾波處理,將信號自適應(yīng)分解成多個本征模態(tài)分量,提取均方根、峭度、峰值指標(biāo)及裕度指標(biāo)4個主要的時域特征來反映時域上的振動情況。

1)均方根,這是最常用的衡量標(biāo)準(zhǔn),可以反映設(shè)備的振動水平:

(9)

2)峭度,是信號的4階矩陣,可以反映振動信號的沖擊特征:

(10)

3)峰值指標(biāo),可以反映波形尖峰度的相對大小:

(11)

式中:Xmax為電流峰值;Xrms為電流均方根值。

4)裕度指標(biāo),可以反映信號沖擊程度:

(12)

上述實驗條件下,時域振動信號統(tǒng)計特征實時情況如圖10所示。圖10中均方根為0.517 8,峭度為2.887 6,峰值指標(biāo)為3.713 6,裕度指標(biāo)為5.449 1。

圖10 時域振動信號統(tǒng)計特征實時圖

通過快速傅里葉變換將磨削過程中的時域信號轉(zhuǎn)變?yōu)轭l域進(jìn)行分析,通過小波包降噪進(jìn)行時頻域分析,提取最大幅值頻率(該參數(shù)下為968.3 Hz)作為頻域特征值,如圖11所示。

圖11 時頻域分析及頻域振動信號統(tǒng)計特征實時圖

3.3.1.2 磨削其他特征提取

1)磨削工藝參數(shù)特征提取。在西門子840D系統(tǒng)中,通過Profibus-DP通訊總線功能、網(wǎng)口等進(jìn)行通訊鏈接,構(gòu)建數(shù)據(jù)采集的通訊協(xié)議,獲取數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù),此處主要采集包括砂輪線速度、工作臺進(jìn)給速度、工件轉(zhuǎn)速、磨削深度等磨削工藝參數(shù)及砂輪的位置信息等。數(shù)據(jù)采集上位機(jī)與數(shù)控磨床相連,用于提取數(shù)控磨床狀態(tài)數(shù)據(jù),狀態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)采集上位機(jī)軟件處理后通過局域網(wǎng)傳輸,通信協(xié)議為TCP/IP協(xié)議。

2)磨削能耗特征提取。對采集的電流電壓信號計算三相功率后進(jìn)行時域特征提取,選取其最大、最小及平均值3個時域特征來表示實際狀態(tài)。通過計算公式得到磨削能耗,并將其作為磨削過程磨削能耗特征,部分用于去除材料功率和磨削能耗的平均值如表1所示。

3)磨削時間特征提取。通過NC代碼讀取磨削工藝參數(shù)及磨削位置信息,來表征磨削時間及空載運行時間,如式(13)所示:

(13)

式中:W為總的磨削余量;f為進(jìn)給量;ΔX為磨削過程前后X軸之差的絕對值;vw為砂輪進(jìn)給速度。

4)磨削溫度特征提取。對采集的溫度信號進(jìn)行時域特征提取,選取其最大、最小及平均值3個時域特征來表示實際狀態(tài)。

3.3.2 主成分分析

利用降維思想,把多個具有一定相關(guān)性的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)(即主成分)來代替原來的成分,其中每個主成分都能夠反映原始變量的大部分信息,且所含信息互不重復(fù)。

1.4 設(shè)備匹配 醫(yī)院應(yīng)配備有常規(guī)膀胱鏡檢和等離子電切設(shè)備。等離子雙極電切系統(tǒng)包括等離子體能量控制器、攝像系統(tǒng)、疝氣冷光源，以及工作套件，后者包括電切鏡外鞘、電切鏡內(nèi)鞘、鞘芯、操作鞘、工作手件、內(nèi)窺鏡、電切環(huán)，以及負(fù)壓沖洗器。

此處考慮振動的4個時域特征(VAR01-04)、1個頻域特征(VAR05)、溫度的3個時域特征(VAR06-08)、功率的3個時域特征(VAR09-11)、1個能耗特征(VAR12)、3個磨削工藝參數(shù)特征(VAR13-15),特征參數(shù)采集結(jié)果如表2所示。

表2 特征參數(shù)采集結(jié)果

通過SPSS對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量,進(jìn)行降維以及因子分析。利用上述因子繪制碎石圖(運用特征根來展示因子的個數(shù),以坡度的陡峭與平緩來輔助判斷因子的個數(shù)),從圖12的碎石圖中可以看出前面陡峭的部分特征值大,包含的信息多,后面平坦的部分特征值小,包含的信息也小?？梢灾庇^地看出,成分1、2、3包含了大部分信息。

圖12 主要特征值碎石圖

此處選擇特征值大于2的成分作為主成分。如圖12所示,成分1、2、3的特征值大于2,上述 3個主成分合計能解釋81.952%的方差。其余成分包含的信息較少、故棄去,因此選取前3個主要特征作為預(yù)測模型的輸入特征,各主成分貢獻(xiàn)和累計貢獻(xiàn)率曲線如圖13所示,提取出的主成分如表3所示。

表3 主成分矩陣

圖13 各主成分貢獻(xiàn)和累計貢獻(xiàn)率曲線

3.3.3 磨削質(zhì)量預(yù)測模型與訓(xùn)練

將上述采用KPCA求解出的貢獻(xiàn)率高于80%的3個主成分作為輸入向量,選取中軸承套圈磨削后的表面粗糙度作為輸出向量,部分主成分與表面粗糙度對應(yīng)結(jié)果如表4所示。

表4 部分主成分與表面粗糙度對應(yīng)結(jié)果

基于此,設(shè)置其輸入層(3)、隱含層(10)和輸出層(1)的節(jié)點數(shù),如圖14(a)所示。從圖14(a)中可以看到粗糙度模型訓(xùn)練中,單隱層采用tansig雙曲正切S型傳遞函數(shù),輸出層選擇purelin線性傳輸函數(shù),利用Levenberg-Marquardt迭代算法進(jìn)行優(yōu)化,訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為100次,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過11次訓(xùn)練就達(dá)到了目標(biāo)精度。訓(xùn)練效果如圖14(b)所示,從圖14(b)中可以看到訓(xùn)練后的擬合精度較高。圖14中Target表示目標(biāo)值。使用主成分作為輸入?yún)?shù)的預(yù)測方法對套圈實際磨削過程的表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測,得出的表面粗糙度如表5所示。

圖14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程及訓(xùn)練結(jié)果

3.3.4 磨床狀態(tài)分析

從磨床能耗的理論分析中可以看出,磨床在運行過程中可以分為啟動、待機(jī)、空載、負(fù)載和關(guān)機(jī)五大類典型狀態(tài)[29]。圖15為該磨床啟動后磨削套圈的功率曲線,該曲線實際反映了處在不同磨削運行狀態(tài)下的功率特性。基于上述功率信息可以在線識別出目前的磨床功率狀態(tài)。

圖15 基于磨削功率的磨床狀態(tài)監(jiān)測

1)磨床啟動階段判斷:將經(jīng)過濾波處理后的總電源功率傳感器實時功率值存入緩存數(shù)組,當(dāng)數(shù)組中出現(xiàn)連續(xù)2 s以上大于預(yù)設(shè)閾值(功率傳感器的初始值)時,將磨床狀態(tài)判斷為啟動。

2)磨床待機(jī)狀態(tài)判斷:磨床狀態(tài)標(biāo)志后記錄當(dāng)前時刻為磨床開機(jī)時刻。當(dāng)磨床油泵啟動后,磨床達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)下,功率數(shù)據(jù)在5%內(nèi)浮動,此時將緩存數(shù)組的穩(wěn)定功率值記錄為磨床待機(jī)功率。

3)磨床空載階段判斷:磨床待機(jī)狀態(tài)后,采集的功率值發(fā)生突變、大于預(yù)設(shè)的待機(jī)功率閾值時,則判斷主軸電機(jī)(砂輪轉(zhuǎn)動)與工件進(jìn)給電機(jī)(工件轉(zhuǎn)動)啟動,當(dāng)數(shù)組中的數(shù)值穩(wěn)定且連續(xù)2 s以上時,可判斷當(dāng)前狀態(tài)為磨床空載狀態(tài)。

4)磨床磨削階段判斷:磨床狀態(tài)達(dá)到空載后,所采集的功率值發(fā)生突變、超過閾值且與實時功率差至于某一特定范圍時,判斷為磨削加工狀態(tài)。當(dāng)采集的功率值突變、低于閾值,降低到接近于空載功率值時,則判斷當(dāng)前磨床狀態(tài)為磨削階段結(jié)束。

5)磨床關(guān)機(jī)階段判斷:當(dāng)數(shù)組中數(shù)據(jù)為零或小于初始功率傳感器的功率值時,磨床為關(guān)機(jī)階段。

6)磨削故障狀態(tài)識別:磨床傳動系統(tǒng)發(fā)生某些故障或者磨床調(diào)整不當(dāng)以及電機(jī)斷相運行時,會引起磨床瞬時功率激增或猛烈變化,當(dāng)其功率遠(yuǎn)異于上述階段時,判斷磨床為故障階段。

通過上述方法對軸承實際磨削過程的磨削狀態(tài)進(jìn)行提取,得出的磨床實際狀態(tài)如表5所示。

3.4 軸承套圈磨削過程監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用

利用第2節(jié)提出的磨削過程監(jiān)測智能化技術(shù),基于Java語言進(jìn)行后端程序開發(fā),并結(jié)合vue.js等網(wǎng)頁開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)與Web端的信息交互,開發(fā)數(shù)控磨床遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺,并利用該系統(tǒng)對套圈的磨削過程進(jìn)行監(jiān)測。所開發(fā)的磨削監(jiān)測系統(tǒng)的部分監(jiān)測界面如圖16所示。圖16(a)為監(jiān)測系統(tǒng)的登錄界面,圖16(b)主要展示磨床工作時的振動、功率及溫度信號曲線,圖16(c)可查看歷史信號數(shù)據(jù)并可生成數(shù)據(jù)表導(dǎo)出,圖16(d)則顯示磨削時的磨削工藝參數(shù)及能耗、時間等信息。

圖16 磨削監(jiān)測系統(tǒng)部分監(jiān)測界面

通過與磨床數(shù)控系統(tǒng)連接讀取磨床的磨削參數(shù)與位置信息,利用實時傳感器顯示目前磨削狀態(tài)下的振動、功率及溫度等信息,結(jié)合磨削功率閾值,判斷目前磨床所處的運行狀態(tài),通過樣本學(xué)習(xí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測磨削表面粗糙度及能耗。使用該監(jiān)測系統(tǒng)對數(shù)控磨床某次套圈的磨削過程進(jìn)行監(jiān)測,磨削完成后使用粗糙度儀記錄實際磨削結(jié)果,監(jiān)測界面如表5所示。

從表5中可以看到,本文監(jiān)測系統(tǒng)可以有效顯示當(dāng)前軸承套圈磨削過程所使用的磨削時間與所消耗的能量,監(jiān)測的狀態(tài)對比實際磨床狀態(tài)準(zhǔn)確率達(dá)到100%,該系統(tǒng)預(yù)測表面粗糙度的誤差與實際結(jié)果控制在10%以內(nèi)。

由此可見,本文系統(tǒng)能有效地監(jiān)測磨削過程的狀態(tài)(磨床運行狀態(tài))、效率(磨削時間)、質(zhì)量(磨削表面粗糙度)、綠色(磨削能耗)的實時情況,解決磨削過程狀態(tài)信息難以獲取、磨削結(jié)果無法預(yù)知、監(jiān)測數(shù)據(jù)共享與服務(wù)欠缺等問題,從而促進(jìn)磨削過程數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展,進(jìn)而為關(guān)鍵零部件的高質(zhì)量制造提高充足的信息支持。

4 結(jié)論

本文建立了包含目標(biāo)層、數(shù)據(jù)采集層、信號處理與融合層、通信層、功能層及應(yīng)用層的磨削過程多尺度目標(biāo)集成監(jiān)測體系框架,并依此開發(fā)了磨削過程智能采集監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)了磨削過程多源數(shù)據(jù)的采集與監(jiān)測,實時掌握加工過程的質(zhì)量、狀態(tài)、綠色及效率等信息。得到主要結(jié)論如下:

1)通過建立不同傳感器、不同維度數(shù)據(jù)信號及不同目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,構(gòu)建了包含質(zhì)量、效率、狀態(tài)及綠色的多尺度目標(biāo)關(guān)聯(lián)監(jiān)測模型,有效實現(xiàn)了從監(jiān)測變量到監(jiān)測目標(biāo)的映射。

2)采用時域、頻域、小波分析、數(shù)學(xué)建模和直接提取等方式對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,通過KPCA來約簡多傳感器磨削狀態(tài)參數(shù)及其特征值,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對磨削監(jiān)測結(jié)果識別進(jìn)行訓(xùn)練和特征映射,能夠較為準(zhǔn)確地表征磨削結(jié)果。

3)結(jié)合上述技術(shù),本文開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)可以有效監(jiān)測零件磨削過程所使用的磨削時間(效率)與所消耗的能量(綠色),監(jiān)測的狀態(tài)(機(jī)床狀態(tài))對比實際磨床狀態(tài)準(zhǔn)確率達(dá)到100%,該系統(tǒng)預(yù)測表面粗糙度(質(zhì)量)的誤差與實際結(jié)果控制在10%以內(nèi)。該系統(tǒng)可推廣應(yīng)用到其他零件的磨削加工,具有較廣闊的應(yīng)用前景。