通過噪聲的分析評價實現電極切削參數的優化

李東亞，魏 明，蘇家兵，趙欣橋

（蘇州大學 應用技術學院，江蘇 蘇州215000）

超高速切削機床和刀具的出現，加快了現代制造技術的發展[1]，尤其在電火花加工中電極材料的切削，實現了電極在一次裝夾中完成所有工序，大大提高了零件精度和加工效率[2]。電火花主要用于加工一些深槽、孔類零件，電極的高度差決定了加工的范圍，因此裝夾高度是決定電極高度的一個重要因素。本文以電火花加工所使用的電極為研究對象對切削加工中的切削參數、零件的裝夾高度與所產生噪聲的大小進行研究，以確定切削參數中切削速度、進給速度、背吃刀量和裝夾高度對噪聲的影響大小[3]。

采用L25（54）多因素正交試驗方法，進行切削噪聲試驗[4]，完成切削噪聲的采集，研究切削參數及裝夾高度對切削噪聲的影響，其原理見圖1所示。為超高速機床加工電極合理選擇切削參數和裝夾高度提供參考依據，同時還可以為作業人員提供舒適的工作環境（承受噪聲）作為依據。

1 模型建立

高速切削過程中，切削參數的大小是通過切削力進行反饋，轉化為振動與噪聲之間的關系，依據有源振動控制中有限結構振動動能的有源最小化原理來控制噪聲的大小，結構表面橫向位移用有限個振動模態疊加表示，有：

式中：An(ω)——第n階簡正模態的復幅度；

φn(x,y)——模態的空間分布函數，不同階段的模態函數之間滿足正交性；

圖1 實驗數據分析原理圖

模態幅度與激擾力之間的關系可近似地看做噪聲大小與切削振動之間的關系，通過實驗數據來分析它們之間的函數關系，為模型的建立提供理論參考[5]。

2 實驗設計

2.1 實驗系統介紹

（1）實驗材料

實驗選用的電極材料為銅，形狀為標準的長方體，用標準專用夾具（電極座）夾持，可以實現快速更換，可直接安裝在電火花機床上使用。

（2）實驗條件

采用GT-66V-S24B數控高速型加工中心進行切削實驗，其控制系統為FANUC 0i-MD，主軸轉速為0～24 000 r/min，切削方式為順銑，不加切削液。

（3）數據采集系統

在超高速數控機床電極切削的過程中,噪聲主要分為空轉噪聲和切削噪聲，我們主要對切削噪聲進行數據采集并進行分析，因此采用INV3018G 20通道并行采集儀、聲級計和DASP 平臺軟件組成的測試系統，此測試系統可以進行虛擬信號發生、信號示波數據采集和基本信號分析；通過DASP 軟件平臺進行數據統計。由于聲壓法原理簡單、方法簡便，測量儀器已經比較成熟，而且聲壓是標量，不需要考慮方向，可以實時采集數據并進行分析。

2.2 測點布置

根據聲級計的使用要求和采集信號的方便性將測點布置在距工件300 mm 的工件高度中間正前方處，同時測點的底座不與機床接觸，防止加工時機床的振動傳遞給測試裝置，測點布置及數據采集原理如圖2所示。整個測試車間的噪聲來源主要是機床本身運作的噪聲，無其他噪聲源[6]。

圖2 測點布置及原理圖

通過公式f0=n/60（Hz），可得到刀具切削時相應轉速的基頻，切削加工采用的轉速為10 000 r/min～22 000 r/min。根據基頻的公式可以計算出刀具的旋轉頻率在160 Hz～370 Hz 之間，可以對DASP 軟件進行參數設置，選擇寬頻100 Hz～500 Hz 通道進行測試，采樣頻率最高為1 000 Hz，每隔200 μs采集一個數據，采樣時間設定為20 s。

2.3 實驗方案設計

為了研究切削銅材料的電極產生的噪聲與切削參數以及裝夾高度的關系，設計多因素正交實驗，根據切削加工的要素以及實驗設備和刀具的條件，選定影響切削噪聲的4 個影響因素，主軸轉速n、進給速度f、背吃刀量ap和裝夾高度d的5個水平，設計L25（54）正交實驗，水平表見表1所示。其中切削參數的選取是根據電極加工的特點、超高速機床性能、切削刀具、電極精度、以往經驗參數等多方面因素綜合考慮確定的。

表1 水平表

實驗步驟如下：

（1）測量每種條件下的切削噪聲和切削參數對應數據及主要參數分析圖；

（2）對切削時產生的背景噪聲進行數據處理；

（3）對切削噪聲進行極差和方差分析[7]，得出所需要結論。

3 實驗結果分析

3.1 切削噪聲實驗方案及實驗結果

切削噪聲實驗方案及實驗結果見表2所示。

表2 實驗方案及數據

根據實驗結果得到的數據畫出裝夾高度與聲壓級規律如圖3所示。通過對測試結果分析可以看出隨著裝夾高度的逐漸增大所產生的噪聲聲壓級也呈現遞增的趨勢，當裝夾高度到達70 mm時，則噪聲聲壓級的增加變緩，按照曲線的變化規律繼續增加則噪聲的聲壓級出現基本不再變化的趨勢，因此實驗參數設置是根據此前大量的實驗經驗得出，采用大數據分析的方法合理選取實驗數據進行分析，為后續的極差和方差分析提供了可靠的數據源，同時此高度對設計人員設計電極的高度有一定的指導作用。

圖3 裝夾高度與聲壓級變化規律圖

3.2 背景噪聲及數據處理

通過數據采集系統測試得出，背景噪聲主要是刀具高速旋轉的固有噪聲和機床本身振動產生的固有噪聲。選用加速度傳感器采集振動頻率、幅度等前端信息，然后通過同步共模抑制、對數濾波放大方法實現背景噪聲的消除，得到整個切削過程信號，最后送入頻譜采集卡進行頻譜分析[8]。選用音頻傳感器拾取噪聲信息，然后由多通道頻譜采集卡完成頻譜采集；先由信號發生器模擬切削噪聲、模擬振動信號，驗證信號采集系統正確性，然后通過實際切削實驗，進行實際測試、合理分析，反復糾錯改進，逐步改進信號采集系統。

3.3 極差分析

該方法簡單易行、直觀、計算量少，應用比較普遍。通過該方法分析可以解決哪些因素對指標有影響以及影響的大小次序，哪些因素影響較小或沒有影響；根據因素對指標影響的大小次序，來選擇對指標有利的因素。

極差法的的數據處理方法是把與各因素有關的結果相加得出之和或者平均值，以單個水平為單位，分別填入對應的數據表中，然后每個因素下不同水平的和或者平均值進行極差R，對比極差數據進行比較分析，得出各因素對切削噪聲的影響大小并按大小進行順序排列，按照此數據處理的方法，根據實驗測得的數據進行極差處理如表3所示。

表3 極差分析表

從極差分析表3中可以得出Rd＞Rn＞Rf＞Rap，因此各因素對切削噪聲的貢獻大小依次為裝夾高度、主軸轉速、進給速度和背吃刀量。

3.4 方差分析

方差分析又稱F 檢驗，用于推斷多個總體均數有無差異，我們采用多因素方差分析不僅能夠分析多個因素對觀測變量的獨立影響，更能夠分析多個控制因素的交互作用能否對觀測變量的分布產生顯著影響，進而最終找到利于觀測變量的最優組合。其中F的計算為：因素差方和比因素自由度（Q因/f因）與試驗誤差差方和比試驗誤差自由度（Qe/fe因）。

如果正交表各列上均有因素，沒有空白列,此時進行方差分析需要遵循當正交表中沒有一個偏差平方和明顯偏小時，可將正交表各因素中幾個最小的偏差平方和相加作為誤差平方和，將他們所對應的自由度相加作為誤差平方和的自由度。

對因素進行顯著性檢驗，給出檢驗水平α（置信度），從F分布表中查找臨界值Fα（f因，fe），將其與上述計算出的F值比較，數差越大說明顯著性越大，一般的規律為：F＞F0.01，說明影響高度顯著記為***；F0.01＞F＞F0.05，說明影響顯著記為**；F0.05＞F＞F0.1，說明有影響但不顯著記為*；F＜F0.1說明沒有影響但不做記號。

實驗為4因素5水平正交實驗L25（54），由表4可以得出正交表中有一個平均偏差平方和明顯偏小，則用背吃刀量ap偏差平方和作為誤差平方和，其所對應的自由度作為誤差平方和的自由度[9]。

由方差分析得Fd＞Fn＞Ff，各因素對切削噪聲影響的顯著性大小依次為裝夾高度、主軸轉速和進給速度，背吃刀量在該實驗中對切削噪聲基本沒有影響。

4 優化設計及實驗驗證

根據實驗分析可以得出各個因素對噪聲大小的影響，根據模態幅度與激擾力之間的近似模態函數關系，假設將裝夾高度與振動關聯在一起，在裝夾高度上進行優化設計，電極的裝夾高度跟夾具高度、刀具伸出長度和毛坯本身長度有關系，其中夾具高度可以用更換夾具的方法改變。利用優化后的電極專用夾具進行實驗，如圖4所示。

圖4 電極裝夾示意圖

表4 方差分析

按照原有的切削參數進行測試實驗，通過與原來的噪聲進行對比，可以得出，噪聲在一定范圍內有所降低，跟之前工件本身的高度對比基本上沒有太大變化，可通過多次切削實驗找到裝夾高度與振動之間的關系，利用模態函數進行關聯，為找出其線性關系提供參考[10]。

5 結語

采用L25（54）正交實驗在主軸轉速吃刀量10 000 r/min～18 000 r/min、進給速度1 000 mm/min～1 400 mm/min、背0.05 mm～0.17 mm和裝夾高度30 mm～110 mm 下對電極加工進行噪聲測試，研究上述四個參數對噪聲的影響，在保證零件精度的同時對加工環境進行評價，為作業人員創造一個舒適的工作環境；同時還為數控加工切削參數的合理選擇提供一定的依據，對實驗數據進行分析得出以下結論：

（1）對實驗數據進行極差分析得出隨著各參數值的增大切削噪聲都有所增大,對切削噪聲的影響大小依次是裝夾高度、主軸轉速、進給速度和背吃刀量。

（2）對實驗數據進行方差分析得出各個參數對切削噪聲影響的顯著性大小依次為裝夾高度、主軸轉速和進給速度，其中背吃刀量在該實驗中對切削噪聲基本沒有影響。

（3）工件的裝夾高度是決定電極加工范圍的重要因素，它對整個切削環境的影響也最大：裝夾高度越高，產生的噪聲值越大，工件的表面質量越差，反之越好，通過大數據分析得出在保證設計要求的條件下優先選擇裝夾高度，再根據切削噪聲值大小選擇合理的切削參數。

通過對超高速切削加工電極產生的噪聲進行分析，后續研究可以建立噪聲數值與影響電機加工參數建立相應的線性關系，根據噪聲數值大小來判斷切削參數是否合理，從而實現切削參數的快速優化，為技術人員合理選擇參數提供參考。