基于多參數指標的刀具磨損狀態在線監測

韓鳳華 謝 峰

(安徽大學電氣工程與自動化學院，安徽 合肥230601)

隨著數控機床的廣泛使用，現代機械制造系統正朝著高度自動化的方向發展，因此需要對刀具的工作狀態進行實時監控，據統計[1]，由于刀具失效導致的機床停機時間占據了總停機時間的1/3左右，而對數控機床安裝有刀具監測系統可使其生產率提高10%～60%，機床的利用率提高50%，同時也節約了成本費用，因此對機床刀具的實時監測意義重大。

對于刀具磨損狀態研究，王明通過小波理論，分解提取振動信號，分析頻帶內振動信號幅值的變化，能夠確定刀具磨損的狀態；謝駿遙通過人工智能算法對于監測過程中的多傳感器數據進行特征融合，進而使用支持向量機進行回歸分析，從而對刀具磨損狀態進行預測。主要選取經典特征選擇技術包括核主成分分析，局部線性嵌入和最小冗余最大相關方法進行特征融合，通過數控銑床上的刀具磨損損傷實驗驗證該方法的有效性；江雁對振動信號進行集合經驗模態分解，將其分解為若干個本征模態函數之和，然后計算得到三向切削力信號的均值和各本征模態函數分量的能量百分比值作為磨損狀態分類特征，最后運用支持向量機和Elman神經網絡對刀具在不同磨損狀態下的特征數據樣本進行訓練和識別；高偉佳提出一種基于人工神經網絡的后刀面磨損值預測方法,采用試驗設計的方法進行BTA鉆削試驗,通過萬能工具顯微鏡來測量刀齒后刀面的磨損值,得到訓練樣本；陳會斌基于振動法在不同轉速、不同進給速度、不同背吃刀量來揭示不同的因素對刀具磨損程度的影響，從試驗結果頻域圖的分析結果可以看出，高的轉速導致刀具的壽命有所降低，大的進給量也同樣降低刀具壽命，同樣大的背吃刀量比小背吃刀量對刀具的壽命影響也是明顯的。

以上研究多以鋼材刀具為研究對象，而且每個研究僅以單個方法研究刀具磨損。本文主要以時域和頻域相結合的方法研究參數指標對比，可以得出明顯的刀具磨損對比程度。一般刀具的磨損經歷3個階段：初期磨損、中期磨損和后期磨損。初期磨損，由于加工條件受限，新刀表面粗糙度不均勻，導致初期磨損比較快；中期磨損，即在經過初期磨損后，刀具的刀刃表面較為平整，此時刀具磨損速度較慢，切削過程平穩,這一過程占據了整把刀壽命的 90%左右；磨損后期，刀具正常磨損到一定程度后，刀具和工件的接觸面積變大，刀刃會鈍化，摩擦力會變大，振動增大，直至刀具徹底失去切削能力為止。

1 刀具磨損監測方法分析

刀具在進行切削加工過程中的狀態監測方法通常是由傳感器采集信號、信號處理分析、特征提取和磨損故障識別部分構成。其中傳感器通常是用來采集相應信號的，例如切削力、聲發射、振動、功率及電流等。一般在刀具和工件切削中的振動信號會包含刀具磨損的有效信息，使用加速度傳感器，可以拾取加工過程的振動信號，然后進行相關指標的分析，找出刀具有效的磨損信息，就可以判斷刀具的磨損狀態。測量振動信號用的是帶有微小放大器的加速度傳感器，將傳感器一端帶有的磁鐵片直接吸附到工件的表面或者靠近刀具的外圍部分。這種采集方法的使用鑒于安裝簡單，攜帶方便，成本低，被大量的使用。但是安裝不同的位置對采集的信號會產生不同的影響，故使用比較謹慎。利用振動信號監測刀具磨損狀態的方法已經被普遍大量應用了，但要解決的是要提高振動法監測刀具狀態的精度[2]。

1.1 時域分析

時域的分析根據分析對象的不同分為波形分析和幅值參數分析。

時域波形分析通常是最直觀的分析診斷方法，對于有明顯特征的磨損，直接可以利用時域的波形作最初和直觀的判斷，對應于不同的磨損程度，其振動波形會表現出不同的形狀。如刀具磨損后期會使波形出現明顯的振動；主軸的軸不對中則會使波形出現幅值調制現象等[3]。

幅值參數分析的指標參數分為有量綱參數和無量綱參數，其中，有量綱參數有均值、絕對平均值、均方根值、方根幅值、峭度等；無量綱參數有波形指標、脈沖指標、偏斜度指標、裕度指標等。有量綱指標參數對承載負荷和轉速的變化比較敏感，比較依賴設備本身的狀態，然而無量綱指標參數不受設備本身運行情況的影響，足以能夠有效地反映刀具磨損的程度。以下是各個指標的計算公式：

其中:xi為采集的數據;xp為峰值;N為采集數據的點數;fi為i時刻的功率譜所對應的頻率值;pi為i時刻的功率譜幅值。

1.2 頻域分析

將時域信號變換至頻域加以分析的方法叫做頻域分析。刀具磨損檢測中的頻域分析是為了在時域波形分析的基礎上，進一步找出采集信號的正常和磨損部分，尋找振動信號與刀具磨損的內在聯系，從而診斷出刀具磨損的程度和原因[4]。由于刀具在和工件接觸磨損運行時，會產生振動信號，在這些振動信號中含有主軸和刀具的旋轉診斷頻率及其幅值的變化和不同形式的幅值調制現象，因此頻域分析是刀具磨損監測的重要手段。

2 刀具磨損實驗設計

工件切削加工過程中對刀具磨損的試驗，主要是利用每把新刀從開始連續加工到磨損后期的試驗方法，來研究刀具不同程度的磨損對刀具的磨損機理以及磨損強度的影響規律，然后利用時頻域不同的指標參數進行對比分析。設計的試驗主要是采集定速下的加速度信號作為分析信號，將加速度傳感器吸附到刀具最近的主軸外側X和Y方向，將采集的穩定的動態信號通過加速度傳感器傳輸到采集卡里面，然后對采集到的信號導入到PC機中MATLAB軟件進行分析處理。在旋轉機械設備磨損故障診斷中，常用的振動信號分析方法有時域分析、頻域分析、功率譜分析、包絡分析等。有些刀具的磨損故障信號在頻域中的信息不太明顯，但是在時域中的信息卻很明顯，所以僅僅通過頻譜分析的方法是不行的，應該利用時域和頻域相結合的分析方法進行刀具磨損故障信息監測。

為了將振動測試法應用于刀具磨損監測，圖1所示的是采集振動信號的刀具磨損監測系統。

該系統由銑鉆床、加速度傳感器、四通道數據采集卡(NIUSB4431)和PC機MATLAB軟件分析儀等組成。該實驗以某機床廠的ZXJ7016型號，它是變極齒輪調速機床為實驗對象，刀具材料是2齒超硬直柄立銑刀，實驗采樣頻率為20 000 Hz，采樣時間為2 s，信號采集是采取由新刀至發生劇烈磨損連續的振動信號。利用MATLAB軟件對采集到的振動信號進行時域和頻域分析，并且進一步地對得到的數據進行處理對比。

3 試驗結果數據分析

在選擇上述環境下做實驗，主軸轉速為750 r/min(做實驗時，把主軸轉速調至此檔，另外還使用速度編碼器采集速度信號，利用脈沖數驗證轉速),進給速度為70 mm/min，背吃刀量為0.5 mm,加工厚度為5 mm。

對于采集到的振動信號單獨作時域或者頻域分析都不會取得很好明顯的對比效果。由于在采集振動信號時，信號是非穩定的，因此對于采集到的信號利用時域、頻域相結合以及求出時頻域的指標參數對比的方法才可以較好地獲取刀具磨損信息。本文在對刀具磨損狀態分析時，利用刀具不同程度磨損時域和頻域的指標參數做了對比，由于不同的參數對不同磨損程度的敏感程度不同，所以需選取若干個有效的參數作為故障診斷的特征量[8]。

表1 刀具磨損不同狀態的時域參數值

時域初期中期末期均值-75530×10-5-94411×10-5-48268×10-6均方根000960011400089方根幅值000610007500056絕對平均值000740008900067偏度65184×10-883893×10-81549×10-7峭度44566×10-865242×10-871319×10-8波形指標130131268713312脈沖指標134300132469242178裕度指標160616157007291616偏斜度指標007440057402157

如表1和圖2時域折線圖中可以看出來時域中的指標，有量綱參數中均值、方根幅值和偏度對信號的變化不敏感，均方根和峭度均對刀具磨損的振動有較好的指示作用，在出現劇烈磨損時數值明顯增大，因此可以作為刀具磨損的指標。在無量綱參數中，波形指標對于刀具磨損振動的脈沖數量增加和幅值分散形狀的變化不太敏感，脈沖指標、裕度指標和偏斜度指標相對比較敏感，可以在振動監測診斷中加以應用[6]。所以選取脈沖指標 、裕度指標和偏斜度指標作為刀具磨損診斷監測的混合特征向量的組成部分。

表2 刀具磨損不同狀態的頻域參數值

頻域初期中期末期功率譜重心24758×10324927×10326619×103均方頻率11656×10711391×10714051×107功率譜方差55259×10651779×10669656×106

如表2和圖3頻域折線圖中可以看出頻域中的指標，均方頻率和功率譜方差對刀具磨損的振動信號變化敏感，有較好的信號指示作用，然而功率譜重心對信號變化不敏感，所以可以選取頻域指標中的均方頻率和功率譜方差作為刀具磨損在線監測的特征量。

一般只是針對時域和頻域中的指標參數分析對刀具磨損的監測不是很明顯，故還需要對刀具磨損進行頻域譜分析能夠較好地監測刀具在進行加工過程的變化[7]。

以下是各個磨損時期的時域頻域譜分析。

對采集到的振動信號分別采用時域、頻域指標和頻譜包絡譜分析的方法，可以獲得刀具不同程度的磨損曲線。如圖4～10是各個階段時頻域圖。由于主軸轉速轉頻是12.5 Hz,實驗刀具2齒立銑刀的轉頻是25 Hz，從中可以看到在頻率300 Hz和550 Hz時在初期、中期時刀具的磨損程度差別不大，但有極大的峰值。和后期的對比，刀具磨損劇烈時頻率不是300 Hz的倍頻或者超過定幅值時，說明刀具磨損嚴重，又由于刀具和主軸頻率是2倍的關系，說明末期對照頻域分析可能主軸也出現故障。

4 試驗結論

通過對振動信號進行相關分析，從得到的時域、頻域圖中可以觀測到，開始時刻新刀磨損不平整和工件磨損振動程度較小，中期時較平穩，到后期當振動較為激烈時，時域、頻域圖曲線就顯示更多的波動，幅值有明顯的變化。通過對比試驗中刀具不同程度的磨損狀態，表明振動信號可以體現出刀具磨損的狀態，對于求出的一些時域和頻域中的指標參數更能夠直接地看出振動信號很可靠地反映刀具的磨損狀態。根據刀具和工件在切削過程中振動信號與磨損狀態特征相對應的特點,結合實際測量數據，在時域指標參數求出均方幅值、波形指標、峭度系數對磨損狀態特征的區分較為明顯；在頻域指標參數求出均方頻率和功率譜方差對刀具的磨損過程有明顯的對應特點，另外在頻域分析中，頻譜圖可以明顯看出刀具不同程度磨損狀態，頻域指標參數也能看出刀具磨損的各個狀態的對比[8]。通過實例證明，時域、頻域及頻譜圖相結合的分析方法可以有效地提取刀具在切削運行時的特征信息，識別刀具切削磨損時存在的質量問題，在一定程度上提高了刀具磨損實時監測的精確性。

[1]馬旭.數控機床刀具磨損監測數據處理方法[J].組合機床與自動化加工技術,2009(7)：69-71.

[2] 王明,高東方.基于振動信號的銑刀磨損狀態識別[J].制造業自動化,2012(12):96-99.

[3] 李錫文,楊明金,謝守勇,等.基于時域特性的銑刀磨損準確狀態信息提取[J].中國機械工程，2007，18(7):1513-1517.

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[5] 曾祥超,陳捷.數控機床刀具磨損監測實驗數據處理方法研究[J].機械設計與制造,2009(1)：213-215.

[6] 張弛,數控機床典型故障分析與診斷系統設計[D].青島:青島理工大學,2010.

[7] 孫波,袁宇.刀具磨損在線檢測及刀具壽命實時跟蹤技術在FMS中應用[J].制造業自動化,2014(18):19-22.

[8] 趙志宏.基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究[D].北京：北京交通大學,2012.