高速微銑削穩定性的聲發射監測

齊 云，許金凱，于占江，于化東

（長春理工大學 精密制造及檢測技術國家地方聯合工程實驗室，長春 130022）

0 引言

高速微銑削作為一種快速、低成本的微加工方式，由與其切削用量小、加工精度高等特點而被廣泛應用于微小零件的加工。高速微銑削作為切削加工領域中應用最為廣泛的技術之一，目前的研究主要集中于加工表面質量、切削力、刀具的磨損等方面，對加工過程的穩定性研究很少[1～4]。加工過程的穩定性影響著加工的表面質量，對加工過程進行實時監測，能夠獲知加工狀態是否正常，通過對加工狀態的實時評定，可以對加工參數的調整、刀具更換的時機提供參考依據。

聲發射（Acoustic Emission，AE）技術作為一種成熟的監測方法，在故障診斷、刀具破損等領域被廣泛應用[5,6]。文獻[7]中唐英等人將聲發射監測技術引入了對傳統車削過程的監測，研究表明AE信號強度與切削用量、工件材料有密切關系。仲為武[8]等人在AE信號監測傳統硬銑削過程試驗中發現AE信號的均方根值受每齒進給量和銑削深度的影響很小，切削速度提高時AE信號的頻譜成分增多。這為將聲發射技術應用于高速微銑削過程監測的研究奠定了一定的基礎。為了有效的提取聲發射信號特征值以表征切削過程加工的穩定性，通常采用高斯濾波、小波濾波等方法對信號進行去噪處理[9,10]。濾波法理論上可以去除噪聲提取信號中的有效信息，經典的高斯濾波對于正態分布的信號有較好的濾波性能，但由于實際信號有許多不可避免的隨機噪聲，所以高斯濾波會對處理結果產生畸變；小波濾波雖能克服傳統濾波方法的缺陷，但其分解次數和小波基的確定受使用者經驗的影響，制約了這種方法的發展。經驗模態分解法[11]（Empirical Mode Decomposition，EMD）作為一種完全基于信號自身頻率特征的分解方法，在處理非穩態非周期信號時被廣泛應用。由于此分解方法易產生模態混疊的問題，Huang[12]提出了添加高斯白噪聲的集合經驗模態分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）對信號進行去噪，該方法通過對原始信號多次加入不同的白噪聲再進行EMD分解以改變信號極值點的分布來抑制模態混疊。

因此，本文采用聲發射技術，對7075鋁合金進行高速微銑削試驗，利用添加高斯白噪聲的集合經驗模態分解法對信號進行去噪。通過對信號特征值的提取和計算來衡量切削過程的穩定性，為高速微銑削過程監測提供依據。

1 聲發射技術監測高速微銑削加工過程試驗

1.1 試驗方法

選取4個微銑削加工參數：主軸轉速n（r/min），進給速度vf（mm/min），軸向切深ap（μm），徑向切深ae（μm）進行4因素2水平全因子試驗。試驗參數如表1所示。

1.2 試驗材料與設備

試驗材料為預先加工出長方體凸臺的直徑為20mm的7075鋁合金棒料，棒體部位夾裝在機床的圓形卡盤上，長方體凸臺的尺寸為25mm×16mm×16mm。

表1 試驗參數

圖1為微銑削試驗裝置及流程圖，試驗機床為：WILLEMIN 408S2五軸立式加工中心，微銑刀直徑為1mm，切削刃圓弧半徑為3μm。聲發射傳感器固定在凸臺的矩形截面上，微銑削的加工表面為凸臺的正方形截面。AE信號采集的主要裝置采用美國物理聲學公司（Physical Acoustics Corporation，PAC）的2通道PCI-2聲發射系統，配用NANO-30型聲發射傳感器，其中采集卡采樣頻率為2MHz。

圖1 試驗設備及信號采集流程

2 AE信號的去噪

利用EEMD對聲發射信號進行分解，是基于EMD分解法的基礎上[11,12]。對信號進行EMD分解，會得到一系列頻率由高到低排列的本征模態分量（Intrinsic Mode Function，IMF）。每個本征模態分量滿足EMD算法的分解要求。EEMD是在EMD算法之前對原始信號多次添加幅度不同的高斯白噪聲，利用高斯白噪聲的頻率具有均勻分布統計的特性，來改變原始信號中信號極值點的分布，從而抑制模態混疊現象。

EEMD算法流程如下：

1）通過給原始信號y(t)疊加一組高斯白噪聲信號w(t)獲得總體信號Y(t)。

2）對Y(t)進行EMD分解，得到M個IMF分量：

3）給Y(t)每次加入不同的白噪wi(t)，i=1,2,…,n，重復步驟1）和2）此時：

4）將不同白噪聲下同一階數的IMF分量取平均值以消除白噪聲帶來的影響：

為了驗證EEMD分解抑制模態混疊的效果，對分解出的IMF分量進行希爾伯特黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT）。希爾伯特黃變換可以對每個IMF分量計算瞬時頻率，獲得每個IMF分量的時間-頻率圖。通過時頻圖可以觀察到每個IMF分量中有哪些頻率，這些頻率是如何隨時間變化的。如圖2所示為AE信號某兩個IMF分量經HHT變換后的時頻圖。圖2(a)中IMF分量的瞬時頻率隨時間的增加呈散點分布，有較多高頻成分存在，頻段非常寬。從圖2(b)中可以看到隨著加工時間的變化，該IMF分量的頻率在0kHz到100kHz的范圍內呈周期性變化。

圖2 IMF分量的時頻圖

不同IMF分量的主頻段不同，主頻段的頻率成分通常具有較大的幅值，并且頻率集中。而出現模態混疊現象的兩個IMF分量之間，會出現主頻段重疊的現象。利用希爾伯特黃變化得到的時頻信息，可以繪制IMF分量的頻率-幅度圖。從頻率-幅度圖上可以觀察到IMF分量有無模態混疊現象。由于EEMD分解是一種自適應的分解方法，根據信號的總長度和算法終止閾值的選擇，EEMD會分解出數量過多的本征模態分量。為了突出聲發射信號的特點，減少數據的運算量，對EEMD分解出來的M個本征模態分量進行分解能量的權重計算，選取權重最大的三個分量作為主分量，對這三個主分量分別繪制頻率-幅度圖如圖3所示。可以清楚的看到三個IMF分量的主頻集中且突出，并且沒有重疊現象，所以EEMD分解法能夠有效模態混疊，并用于分析聲發射信號。

圖3 權重前三的IMF分量的頻率-幅度圖

將權重前三的IMF分量作為主分量和代表信號變化趨勢的殘差相加，重構成去噪后的聲發射信號。原始信號和去噪信號的對比圖如圖4所示，可以看到信號的規律特征被突出，隨機信號被抑制。

圖4 原始信號和經EEMD去噪的信號對比

信號數據處理流程圖如圖5所示。

3 試驗結果

3.1 特征值計算

圖5 數據處理流程示意圖

試驗獲得的16組AE信號按照圖5所示的處理流程進行去噪處理，獲得的16組去噪信號如圖6所示。EEMD分解重構后，對所得的去噪信號進行信號幅值、信號能量、信號中心頻率三個參數的均方根、方差計算。在計算出的這6種特征值中。以信號幅值的均方根這一特征值為例，以數值最低者作為1，數值最高者作為16，將16個幅值均方根特征值保持原數值比例轉為1到16這個標尺中來衡量，對所有特征值都進行如下轉換。均方根計算公式見式(5)，方差公式見式(6)。M為序列X的均值。

均方根：

方差：

將每組試驗轉換后的特征值相加，因為方差數值更能夠體現數據的波動性，尤其是幅度方差和能量方差，所以將這兩個方差值的權重設為2，中心頻率方差權重設為1.5，三個均方根特征值的權重為1。計算每組試驗的總得分后將總得分也轉換成1到16的比例尺中以方便對比和分析，用總得分來衡量聲發射信號的穩定程度。16組試驗對應的參數和總得分如表2所示。

3.2 結果分析

利用試驗設計（DOE）的方法對試驗結果進行分析。結果如表3所示。

圖6 16組AE信號去噪后的時域圖

表2 試驗參數及對應得分

表3 試驗結果分析表

從表3中結果可以看出，主模型的P值代表著模型的顯著度，當P值小于0.05時說明主模型是有效的。4個參數中軸向切深的顯著度小于0.05，則說明這一參數對聲發射信號的穩定性的影響是最明顯的。

同時根據試驗結果得出回歸方程：

R1是總得分，ABCD四個參數分別于表3中的編號一一對應。R1值越大，代表著聲發射信號的不穩定度增加。其中只有A，即主軸轉速這一加工參數與聲發射信號的穩定度呈負相關。當主軸轉速升高其他三個參數不變時，聲發射信號的穩定度會更好，但影響的程度很小。進給速度、軸向切深、徑向切深這三個參數增大時，聲發射信號的不穩定度會顯著增大。圖7所示為外學生化后的殘差的正態分布圖，每一個方格代表一次試驗，分布點越接近一條直線說明回歸方程的擬合效果越好，從圖7中可以看出此次擬合出的方程(7)較好。

圖7 殘差正態分布圖

【】【】

根據高速切削理論，當主軸轉速增大時，切削速度提高，使得金屬流動速度大于塑性變形速度，同時切削溫度提高，導致切削力下降。切削力的下降使得切削過程較主軸轉速低時更穩定，所以主軸轉速與聲發射信號的穩定度呈負相關。

AE信號的主要來源是第一變形區材料的剪切變形、第二變形區切屑與工件或切削刃的接觸、第三變形區工件和刀具間的摩擦。當進給速度、軸向切深、徑向切深值增大時，增大了單位時間內產生的切屑體積，使得發出的聲發射信號能量增大。同時單位時間內切削量的增加使得切削力增大，為切削過程引入了更多頻率成分，例如刀具的震顫增加，機床的振動增加等，這些頻率成分的引入使得聲發射信號的波動變大，在式(7)中就表現為聲發射信號的不穩定度增大。

4 結論

1）EEMD分解能夠有效抑制模態混疊，適用于聲發射信號的去噪和分析。

2）高速微銑削過程的穩定性可以用聲發射信號的穩定性來衡量。加工參數的改變與聲發射信號的穩定性密切相關。其中主軸轉速和聲發射信號穩定呈負相關，進給速度、軸向切深、徑向切深和聲發射信號穩定性呈正相關。

3）根據監測結果，為了獲得更好的高速微銑削表面質量，應該采用較小的切削量，尤其是軸向切深量并提高主軸轉速。

4）利用加工過程中不斷采集到的聲發射信號計算此時聲發射信號的穩定度，能夠監測切削過程是否處于正常狀態。

[1]Wyen C F, Jaeger D, Wegener K. Influence of cutting edge radius on surface integrity and burr formation in milling titanium[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2013,67(1-4)：589-599.

[2]Rahman M, Kumar A S,Prakash J R S. Micro milling of pure copper[J].Journal of Materials Processing Technology,2001,116(1)：39-43.

[3]Heaney P J,Sumant A V,Torres C D,et al.Diamond coatings for micro end mills：enabling the dry machining of aluminum at the micro-scale[J].Diamond and Related Materials,2008,17(3)：223-233.

[4]Kang I S, Kim J S, Kim J H, et al. A mechanistic model of cutting force in the micro end milling process[J].Journal of Materials Processing Technology,2007,187：250-255.

[5]袁俊,沈功田,吳占穩,等.軸承故障診斷中的聲發射檢測技術[J].無損檢測,2011,33(4)：5-11.

[6]Tansel I, Trujillo M, Nedbouyan A,et al. Micro-end-milling—III. Wear estimation and tool breakage detection using acoustic emission signals[J].International Journal of Machine Tools and Manufacture,1998,38(12)：1449-1466.

[7]唐英,顧崇銜.金屬切削過程聲發射機理[J].北京科技大學學報,1995,17(5)：439-443.

[8]仲為武,王希.模具鋼硬銑削過程振動和聲發射信號的監測與分析[J].2015.

[9]粱敏,馬凱.基于高斯濾波的回波信號去噪方法的研究[J].測繪與空間地理信息,2017,40(1)：40-42.

[10]楊杰.聲發射信號處理與分析技術的研究[D].長春：吉林大學,2005.

[11]Huang N E, Wu M L C, Long S R, et al. A confidence limit for the empirical mode decomposition and Hilbert spectral analysis[A].Proceedings of the royal society of london a： Mathematical,physical and engineering sciences[C].The Royal Society,2003,459(2037)：2317-2345.

[12]Wu Z, Huang N E.Ensemble empirical mode decomposition：a noise-assisted data analysis method[J].Advances in adaptive data analysis,2009,1(01)：1-41.