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基于小波包分析的铣刀状态监测方法研究

董雷 魏国家/沈阳鼓风机集团有限公司李宏坤/大连理工大学机械工程学院    
摘要:本文应用小波分析方法,通过对声发射信号的处理及分析判别铣刀状态。以三齿牛鼻铣刀为实验对象,分别以铣刀3种状态为例,采用不同的切削参数进行铣削实验,将采集到的AE信号进行小波分解后进行时频域对比,结果表明该方法可以比较准确的判断铣刀状态,并且有较好的理论基础、直观性与易操作性。
关键词:小波分析;声发射;牛鼻铣刀;铣刀状态
中图分类号:TG707 文献标识码:B
Research on Monitoring Method of Milling Cutter Based on Wavelet Analysis
Abstract: In this paper, wavelet analysis method is applied to estimate the state of milling cutter by means of processing and analyzing the AE signal. The bovine milling cutter which is used in rough machining of impeller runner in Shenyang blower factory is taken as research object, taking three states of milling cutter as examples respectively. The experiments are carried out by applying different cutting parameters. The signal collected is decomposed with wavelet transform and compare them in the time and frequency domain. The results indicate that the state of milling cutter could be precisely distinguished in this way and have a good theoretical basis, intuitive and flexibility in use.
Key words: Wavelet analysis Acoustic emission Bovine milling cutter Distinguish the state of milling cutter
0 引言
  沈阳鼓风机集团有限公司在三元叶轮粗加工中,自采用高速铣削以来加工效率大幅度提高,由于高速铣削对刀具强度要求较高,所以采用镶嵌硬质合金刀片的牛鼻铣刀,在高转速、大进给的高速铣削参数下,刀片磨损速度很快,如不及时更换刀片,将直接影响叶轮的加工精度和表面粗糙度。以往在加工过程中,机床操作人员只能依靠听切削声音、看切屑状态或直接停机来判断刀具是否磨破损,这样显然不能找到最佳时机更换刀片,会影响工件精度及表面粗糙度,严重者会产生糊刀现象或 打碎的刀片,极大地影响加工精度和效率。
  声发射(aucoustic emission, AE)是材料中局域源快速释放能量产生瞬态弹性波的现象,声发射是一种常见的物理现象,大多数材料变形和断裂时有声发射产生,但许多材料的声发射信号强度很弱,人耳不能直接听见,需要借助灵敏的电子仪器才能检测出来,用仪器探测、记录和分析声发射信号并利用声发射信号推断声发射源的技术称为声发射技术。
1声发射检测的物理基础
1.1 凯赛尔效应

  凯赛尔效应是德国学者凯赛尔在1963年研究金属声发射特性时发现的。材料被重新加载期间,在应力值达到上次加载最大应力之前不产生声发射信号。在多数金属材料和岩石中,可观察到明显的凯赛尔效应。
1.2  费利西蒂效应
  在重复加载前,如产生新裂纹或其它可逆声发射机制,凯赛尔效应则会消失。材料重复加载时,重复载荷到达原先所加最大载荷前发生明显声发射的现象,称为费利西蒂效应,也可以认为是反凯赛尔效应。重复加载时的声发射起始载荷P1对原来最大载荷P2之比P1/P2,称为费利西蒂比。
       费利西蒂比作为一种定量参数,较好地反映材料中原先所受损伤或结构缺陷的严重程度,已成为缺陷严重性的重要评定判据。
2 声发射检测方法的确定
  各种文献表明,铣刀磨破损的声发射信号频率较高,是非稳态信号,衰减较快,加之混入采集现场大量的噪声信号,使采集到的声发射信号输出波形十分复杂。因此,合理的设计采集方案及数据分析方法,以提取出感兴趣的刀具磨破损声发射信号的时频域特征量,来分析刀具的状态是课题的关键。
  目前,常用的声发射检测系统主要分两种,一是非接触式声发射检测系统,这种方法使声发射信号通过空气或液体传给传感器,一般将传感器安装在切削液喷嘴上,通过切削液将声发射信号传给传感器,由于刀具磨破损信号是高频信号,衰减较快,这种采集方式因很容易丢失重要信息而不被采用。二是接触式采集系统,将声发射传感器通过耦 合剂与工件贴合,这种方式采集到的AE信号较为准确,但由于传感器与前置放大器之间用导线连接而在旋转类加工方法中应用有一定的局限性,在叶轮高速铣削粗加工中,由于工件旋转轴转动量不是很大,决定采用接触式方法检测。在检测方法方面,目前常用的方法有特征参数法、时间序列分析法、傅立叶变换频域分析法等。特种参数法虽为目前声发射检测所使用的主要方法,但该方法在应用中限制较多,仍面临很多技术难题[1] 。时间序列分析法虽在某些应用中取得了一定的成果,由于铣削过程中刀具经过夹渣、铲坑等信号幅值和刀具磨破损信号幅值十分相似,对刀具状态判断产生影响而使得判断不准确[2] 。傅立叶变换频域分析法虽体现了信号在频域上的信息,却难以区分与辨别引起信号幅值变化的真正原因,故在刀具状态判析中存在一定的局限性[3] 。本文将采用小波分解后时频域信号综合分析法,通过实验表明:该方法可以准确判断刀具的状态,且具有较好的直观性和易操作性。
3 小波变换理论和小波基的选择
3.1 小波变换的基本理论[4-5]

  小波分析的基本思想是用一族函数去表示或逼近一信号或函数,这一族函数称为小波函数系,它是通过一基本小波函数的平移和伸缩构成的,用其变换系数即可描述原来的信号。若记小波函数为h(x),伸缩和平移因子分别为ab,则小波变换基定义为:

  式中,*表示卷积,由式(2)可以得知,小波变换是尺度因a和空间位置b的函数。小波变换通过h(x)在尺度上的伸缩和空间域(时域)上的平移来分析信号。
3.2 小波基的选择
  通常机床切削系统发生故障时,会导致声发射信号发生奇变,产生奇异点,这些奇变信号往往包含丰富的信息,人们常常把奇异信号分为剧变奇异信号和缓变奇异信号[6] 。剧变奇异信号是指信号本身具有突变,缓变奇异信号则指信号本身是连续的,但其某阶导数具有间断或奇变[7] 。刀具磨破损时所产生的声发射信号变化明显,属于剧变奇异信号,根据周小勇提出的小波基选择方法,数字剧变奇异信号选择Daubechies(dbN) [8]小波系中的db1来对突变点进行检测效果最佳,本课题将db1作为小波基。
4 实验分析
4.1 实验过程

  实验在大连理工大学模具所一台日本OKUMA立式三轴铣床上进行(见图1);工件材料为45#钢;铣削方式为逆铣;刀具选用沈阳鼓风机集团有限公司的三元叶轮粗加工所采用的英国斯特拉姆(ATI stellram)公司生产的三刃牛鼻铣刀,刀具直径为32mm(镶嵌该公司X500型号硬质合金刀片三个), 声发射采集卡选用美国PAC公司的PCI-2,两通道数字化PCI总线声发射采集卡(见图2),采样频率范围为1KHz~3MHz,传感器采用该公司生产的UT1000声发射传感器测头,带宽为60K~1M。将传感器通过耦合剂与工件粘合好,传感器与前置放大器连接,再连接到采集卡上,采集卡直接插在工控机PCI插槽中,这样在铣削过程中就可以实现声发射信号的采集,设备连接简图见图3。

  实验分别对刀具镶嵌3个锋利刀片;1个磨损刀片,2个锋利刀片;2个磨损刀片,1个锋利刀片作为3个实验对象,刀片对比见图4。
  实验中,依照表1中的8组切削参数分别对3个实验对象进行测试与记录。
4.2 实验结果分析
  为了避免采样信号发生混叠,采样频率的设定必须满足香浓采样定理,由于刀具磨破损信号为高频信号最高可达500K,所以将采样频率设为2M。通过MATLAB对数据进行处理后,图5中给出了第2组参数中262144点(大约为刀具两个切削周期)数据的AE信号时域和频域图。

  小波分解层数的选择以所采集信号的频带与信号能量分布频段之间的关系为原则,尽量使后者具有良好的时频域局部特性。每一层分解的高频起始频率为

  式中,dn为第n层高频起始频率,单位为Hz,P为信号带宽,单位为Hz,P0为信号起始频率,单位为Hz。根据刀具磨破损信号带宽,确定对信号进行小波四层分解。三种刀具小波分解图见图6,由于篇幅关系,只将四层分解后前四个分量列出。

  由于前面分析,能够反映刀具磨破特征的信号频率范围在110~270K,所以提取小波四层分解后的第二个分量时频域信号进行对比分析,见图7。
5    结论
  本文在介绍了声发射方法的物理基础和小波分析的理论后,阐述了常用声发射方法各自优缺点,并应用了接触式声发射信号采集方法,对AE信号经过小波分解后对其时频域信息进行对比,经过实验验证,该方法能比较准确的判断刀具的状态,结果比较直观,容易操作,是生产中刀具磨破损检测一种比较可行的方法。
                                                        参 考 文 献
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[4] 周东华,叶银忠. 现代故障诊断与容错控制[M].北京:清华大学出版社, 2000.
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[6] 周小勇,叶银忠. 故障信号检测的小波基选择方法[J]. 控制工程,2003,10(4):308-311.
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  评论人:荷兰网   打分:0 分  发表时间:2015-9-21 15:16:21
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