基于運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲識(shí)別數(shù)控機(jī)床主軸軸承狀態(tài)的研究*

皮智謀 李 強(qiáng) 任成高

(湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南長沙 410208)

數(shù)控機(jī)床是高精度、高效率的自動(dòng)化加工設(shè)備。切削過程中，潤滑、密封失效，或過載切削、撞刀、主軸碰撞等異常狀況均可能引起主軸軸承變形、磨損、疲勞點(diǎn)蝕。主軸單元裝配時(shí)軸承間隙過大、預(yù)緊不當(dāng)或潤滑脂加入過多也影響軸承正常運(yùn)轉(zhuǎn)。主軸軸承運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)直接影響主軸運(yùn)轉(zhuǎn)精度和機(jī)床正常加工，特別是大型工件持續(xù)加工過程中更不能出現(xiàn)因軸承故障而停機(jī)檢修主軸的現(xiàn)象。因此，做好主軸軸承工作狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是保證整臺(tái)機(jī)床加工精度的重要環(huán)節(jié)［1］。

1 監(jiān)測方法概述

軸承健康狀態(tài)的監(jiān)測方法可分為直接檢測法和間接檢測法兩大類。直接檢測法是直接檢測軸承磨損量大小，變形量，滾道和滾動(dòng)體表面是否點(diǎn)蝕、剝落，潤滑是否有效等。這種方法準(zhǔn)確有效，但需要拆卸主軸部件，通常是在發(fā)現(xiàn)主軸軸承運(yùn)轉(zhuǎn)異常后才進(jìn)行。間接檢測法則通過檢測振動(dòng)、運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲、溫升或潤滑油中磨損顆粒情況來判斷軸承運(yùn)轉(zhuǎn)正常與否。與直接檢測法相比，間接檢測方法的最大優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)崿F(xiàn)在線檢測，通過檢測系統(tǒng)實(shí)時(shí)收集的信號(hào)與正常或最優(yōu)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)的參考信號(hào)的比較，一旦實(shí)際信號(hào)的改變超過閾值，就發(fā)出報(bào)警，以提示維修者注意或進(jìn)行檢修。這種間接檢測有利于及早發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常，預(yù)測檢修周期，減少加工過程中出現(xiàn)停機(jī)檢修造成的損失。

在數(shù)控機(jī)床主軸軸承間接檢測中，最常用的方法是振動(dòng)檢測法，但其傳感器的安裝以及故障特征頻率的提取都很繁瑣［2］。溫度監(jiān)測分析法對(duì)軸承早期點(diǎn)蝕與剝落、輕微磨損等故障識(shí)別效果不明顯，只有當(dāng)軸承故障累積到一定程度才能夠有效監(jiān)測。聲發(fā)射檢測也因傳感器比較昂貴，需要專門的數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換，因此獲得檢測信號(hào)的成本較高。油樣鐵譜檢測方法則難實(shí)現(xiàn)對(duì)脂潤滑軸承的檢測，且易受來自其他零件損傷、脫落顆粒干擾，而影響識(shí)別準(zhǔn)確性。

相比而言，主軸運(yùn)轉(zhuǎn)過程中的噪聲信號(hào)則比較容易采集，所需設(shè)備也相對(duì)簡單。并且現(xiàn)代數(shù)控機(jī)床，特別是數(shù)控銑床和加工中心從電動(dòng)機(jī)到主軸一般較少用齒輪傳動(dòng)，而采用同步齒形帶傳動(dòng)，電動(dòng)機(jī)也安裝在主軸單元末端，只要信號(hào)采樣位置選擇得當(dāng)，主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲主要源自軸承運(yùn)轉(zhuǎn)。相關(guān)研究表明，不同的軸承磨損狀態(tài)，其聲輻射也有所不同［3］。因此可選定主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)來對(duì)主軸軸承工況進(jìn)行監(jiān)測。

2 實(shí)驗(yàn)裝置

以數(shù)控銑床主軸軸承為研究對(duì)象，通過檢測主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)來研究主軸軸承運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，實(shí)驗(yàn)裝置如圖1所示。

傳聲器置于主軸前端，在垂直方向上與主軸承處于同一高度，距離主軸單元?dú)んw150 mm，用磁性表座固定。采集信號(hào)時(shí)只開動(dòng)待測的數(shù)控銑床，并盡量保持周圍環(huán)境的安靜。主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)經(jīng)電容傳聲器轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，通過聲級(jí)計(jì)放大后進(jìn)入A/D采樣轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)并保存在計(jì)算機(jī)上。本實(shí)驗(yàn)采用計(jì)算機(jī)自帶的聲卡作為A/D轉(zhuǎn)換裝置，用WINDOWS操作系統(tǒng)自帶的錄音機(jī)軟件即可獲得主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)。

3 實(shí)驗(yàn)條件

實(shí)驗(yàn)場地:數(shù)控設(shè)備裝調(diào)實(shí)驗(yàn)室。

銑床類型:床身式數(shù)控銑床MV59，主軸軸承為滾動(dòng)球軸承。

采樣頻率:考慮主軸的最高轉(zhuǎn)速一般在 8 000 r/min以內(nèi)，且機(jī)械加工過程中最大的固有頻率多在2～8 kHz之間。根據(jù)奈奎斯特采樣定律，本研究的采樣頻率至少要達(dá)到16 kHz，另外考慮到采樣效果，實(shí)際采用的采樣頻率為44.1 kHz。

采樣條件:經(jīng)確診為軸承磨損過大，主軸回轉(zhuǎn)精度修復(fù)前代表故障狀態(tài);經(jīng)更換軸承，調(diào)整并恢復(fù)正常加工精度后代表正常狀態(tài)。兩種狀態(tài)下，主軸在 30 r/min到3 000 r/min范圍內(nèi)，在低、中、高3個(gè)轉(zhuǎn)速段內(nèi)各取3種轉(zhuǎn)速進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，共采集正常和故障狀態(tài)各9組主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)。

4 數(shù)據(jù)分析

首先從獲得的主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)中提取能夠反映軸承工況的特征參數(shù)，然后建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為識(shí)別主軸軸承健康狀態(tài)的識(shí)別器。從主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)中提取的特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矢量，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為主軸軸承健康狀態(tài)。其識(shí)別流程如圖2所示。

軸承在正常狀態(tài)和處于磨損狀態(tài)時(shí)用傳聲器采集到的主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)(即原始信號(hào))所包含的功率有較大差別，因而可以把原始信號(hào)的功率作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的特征量。同時(shí)還選取原始信號(hào)中能反映信號(hào)本身特性的參數(shù):信號(hào)的絕對(duì)值均值、方差一并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征量。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量可表示為:［信號(hào)的絕對(duì)值均值、功率、方差］3個(gè)值。

多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由于采用誤差反傳的BP學(xué)習(xí)算法，被稱為 BP網(wǎng)絡(luò)，因其有高度非線性映射能力，被大量應(yīng)用于模式識(shí)別、分類等問題。本研究也采用BP網(wǎng)絡(luò)作為模式識(shí)別分類器，它由輸入層、隱含層和輸出層3層構(gòu)成，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

利用MATLAB環(huán)境，可方便地完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立、輸入?yún)?shù)的訓(xùn)練和主軸工況的識(shí)別任務(wù)。其輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，輸入矢量為主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)的絕對(duì)值均值、功率和方差3個(gè)特征值。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，目標(biāo)輸出矢量含有1個(gè)元素，其值為0或1，0代表正常狀態(tài)，1代表故障狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度為0.01，誤差函數(shù)采用誤差平方和函數(shù)，目標(biāo)誤差為0.001。隱含層激活函數(shù)為雙曲正切函數(shù)，節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定沒有成熟算法，只能根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果選取。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)太多會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過長、誤差不一定最佳，也會(huì)導(dǎo)致容錯(cuò)性差、不能識(shí)別以前沒有看到的樣本，因此一定存在一個(gè)最佳的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)［4］。實(shí)際應(yīng)用中，常用以下兩公式之一來確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)L的初始值，然后逐步增加隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)到合適為止［5］。

式中:m、n分別為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

本研究共取網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本12個(gè)，正常和故障狀態(tài)各6個(gè)，如下變量P。測試仿真樣本6個(gè)，正常和故障狀態(tài)各3個(gè)，如下變量PNEW。

用測試樣本對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行仿真，得出表1所示不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下測試樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率。從表1結(jié)果對(duì)比可知，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5時(shí)，訓(xùn)練次數(shù)較少，且識(shí)別準(zhǔn)確率高。

利用3－5－1結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真測試結(jié)果如表2。比較表中樣本實(shí)際狀態(tài)和預(yù)測結(jié)果，可以看出以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測值和樣本的實(shí)際值是一致的，實(shí)驗(yàn)收到了較好的效果。

表1 不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)識(shí)別率

表2 識(shí)別結(jié)果比較

5 結(jié)語

主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)可以作為監(jiān)測主軸軸承健康狀態(tài)的途徑之一。由實(shí)驗(yàn)可知，通過提取主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)的特征參數(shù)，建立、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可有效識(shí)別主軸軸承工作狀態(tài)。可在主軸轉(zhuǎn)速上下限值內(nèi)以更多的主軸轉(zhuǎn)速值進(jìn)行采樣，以獲得更多樣本信號(hào)，將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并驗(yàn)證其識(shí)別結(jié)果。此外，還應(yīng)從主軸運(yùn)轉(zhuǎn)噪聲信號(hào)中提取更為有效的特征參數(shù)，建立更為有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而提高識(shí)別效果。

［1］馮冬芳，鄭鵬，滕立波.用故障診斷方法判斷機(jī)床主軸軸承的工作狀態(tài)［J］.組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2005(11):33－35.

［2］鄧三鵬，徐小力，張建新，等.基于噪聲小波包絡(luò)譜的數(shù)控機(jī)床主軸故障診斷研究［J］.機(jī)床與液壓，2009，37(12):219 －221.

［3］呂琛，王桂增，葉昊，等.基于噪聲小波包絡(luò)譜的主軸承磨損故障診斷［J］.中南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2003，34(4):489 －492.

［4］飛思科技研發(fā)中心.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與MATLAB7實(shí)現(xiàn)［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2005.

［5］桂現(xiàn)才.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MATLAB上的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用［J］.湛江師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2004(3):79－83.