基于雙信號融合的超聲振動鉆削鉆頭磨損狀態監測研究*

唐武生 魏志遠 尹春梅 史堯臣

(長春大學機械與車輛工程學院，吉林 長春 130022)

振動鉆削加工相對普通鉆削加工具有溫度低、加工過程穩定和加工精度高等優點，但是在振動鉆削加工過程中，鉆頭的磨損狀態會影響加工的質量[1]。由于振動鉆削加工的過程是半封閉狀態，所以在鉆削過程中無法直接觀察到鉆頭的磨損狀態。為了監測鉆頭的磨損狀態，提高加工質量，國內外學者采取了不同的方法來進行刀具或鉆頭磨損狀態的監測。庫祥臣[2]等將單一的AE信號輸入至BP神經網絡中，實現了刀具磨損狀態的識別。Soufiane L[3]等人通過對聲發射信號進行提取，將節點的能量系數作為相關特征，來識別刀具的磨損狀態。王二化[4]等通過小波包分解振動信號，將各節點的能量系數作為神經網絡的輸入，對齒輪的故障類型進行了識別。但是單一信號識別鉆頭磨損狀態的精度較低。因此，本文提出一種振動信號與AE信號融合的振動鉆削鉆頭的磨損狀態監測方法。

本文通過分析超聲振動鉆削過程中鉆頭的3種磨損狀態(正常磨損、嚴重磨損以及一個橫刃崩刃)對振動信號以及AE信號的影響，運用小波分解提取振動信號和AE信號在不同頻帶的能量系數作為BP神經網絡的輸入，通過建立雙信號融合的12-10-3BP神經網絡來實現對鉆頭磨損狀態的識別。

1 超聲振動鉆頭磨損狀態識別方法

1.1 磨損狀態識別流程

鉆頭在鉆削過程中，隨著切削刃與工件的相互作用難免會出現磨損甚至崩刃的情況[5]。為了研究鉆頭在不同磨損狀態下的振動和AE信號通過神經網絡計算后輸出的結果能否作為識別鉆頭磨損狀態的特征。所以，采集鉆頭在不同磨損狀態下的振動信號和AE信號并對信號進行濾波降噪，通過小波分解提取不同頻段的能量特征值輸入至神經網絡中，利用BP神經網絡能夠良好的構建輸入與輸出非線性映射關系來進行鉆頭磨損狀態的識別[6]。其基本流程如圖1所示。

1.2 小波分解

小波分解能夠良好地處理非平穩信號，能夠將頻域信號中低頻部分依次分解，具有高分辨率的特點[6]。首先通過加速度傳感器以及AE傳感器采集原始信號，選取db4的小波基函，對信號進行5層小波分解，則原始信號S可表示為：

S=a5+d5+d4+…+d1

(1)

記各個子頻帶的能量信號值為Ei，則有：

(2)

式中：xk(k=1,2，…，6)為各個頻帶能量的幅值。

將所得出的各個頻帶的能量組合形成向量T，則所得特征向量記為：

T=[E1,E2，…，E6]

(3)

其中，小波分解的流程如圖2所示。

1.3 BP神經網絡

BP神經網絡是一個多層復合結構型網絡，通常由輸入層，隱含層以及輸出層組成，各層之間通過權重進行連接，神經網絡的運算過程分為信號的正向傳播與誤差的反向傳播[7]。通過誤差值來反向對各級權值以及閾值進行調整，使輸出結果逼近期望輸出，其誤差函數可表示為：

(4)

其中：d(k)為期望輸出，y(k)為實際輸出。

神經網絡中隱含層個數的選取影響神經網絡的學習的精度以及速度，適當的隱含層個數，可以提升網絡預測的精度。本文構建振動與AE融合信號的12-10-3神經網絡識別模型，通過小波分解提取的特征值組成的特征向量融入神經網絡模型中進行訓練。神經網絡的拓撲結構如圖3所示。

其中，xi(i=1,2,3，…，12)組成神經網絡的輸入向量，x1至x6為振動信號的輸入節點，x7至x12為AE信號的輸入節點：

(5)

yi=(1,2,3,…,m)組成神經網絡的輸出向量:

(6)

神經網絡的輸入向量由各個頻段的能量組成，通過權重和閾值的調整，通過輸出層的輸出向量來判定刀具的狀態。通常隱含層的確定由經驗函數[8]來確定：

(7)

式中：P為隱含層中節點的個數；m輸出層節點的個數；n為輸入層節點的個數；a取6。

2 試驗裝置及材料

超聲振動鉆削中鉆頭狀態的檢測系統主要由超聲波發生器、數控微孔臺鉆、40 kHz軸向振動系統，AE傳感器、加速度傳感器以及計算機等組成[9]。試驗中采用CA-YD-152A加速度傳感器采集軸向振動信號，加速度傳感器量程20 mV/g，頻率范圍0.5～4 kHz；通過SR150M聲發射傳感器采集鉆削過程中的AE信號。聲發射傳感器量程70～1 100 kHz，靈敏度峰值大于75 dB。裝置結構以及傳感器安裝位置如圖4所示。

試驗中所使用的的鉆頭是直徑為2 mm的YG8型鎢鋼定柄鉆頭，每鉆削2個孔，通過超景深電子顯微鏡對鉆頭的磨損狀況進行測量并記錄磨損數據，在鉆削至第78個孔時鉆頭磨損嚴重已不能再繼續加工，結合鉆削試驗中鉆頭磨損的情況，根據磨損量VB對鉆頭磨損狀態進行了劃分：初期磨損VB為0～0.1 mm，正常磨損VB為0.1～0.35 mm，嚴重磨損VB為0.35～0.7 mm[10]。為了保證試驗的完整性，對崩刃鉆頭采用人工植入故障的方式，對完整鉆頭的一個橫刃做掰刃處理。其中3種鉆頭的對比如圖5所示。取用長80 mm，寬50 mm，厚5 mm的45鋼板作為試驗工件，振動鉆的主軸轉速設定為3 000 r/min，進給量為2 μm/r，振動頻率為40 kHz，振幅為10 μm。鉆頭材料與工件對比如表1所示。

表1 YG8與45鋼板的材料特性

3 試驗結果及分析

3.1 振動信號的采集與分析

在鉆頭鉆削過程中振動信號有較高的非平穩性[9，11]，故本文截取軸向鉆削過程中0.4～0.6 s內的振動信號進行處理以降低非平穩信號結果的影響。通過小波分解后3種不同狀態下鉆頭的振動時域信號和不同頻段中能量系數占比如圖6、圖7所示。

由圖7可看出，不同的狀態下鉆頭的能量系數在d2、d3頻段較為集中。正常磨損狀態鉆頭在d3頻段能量系數占比約為0.37，在d2頻段能量系數占比約為0.56。嚴重磨損狀態鉆頭在d3頻段能量系數占比約為0.60，在d2頻段能量系數占比約為0.35。崩刃鉆頭在d3頻段能量系數占比約為0.83，在d2頻段能量系數占比約為0.13。鉆頭的振動信號在d3頻段能量之所以逐漸向低頻移動，是因為隨著鉆頭的磨損或者崩刃，材料的去除率降低，去除材料產生的能量相對減少。

3.2 AE信號的采集與分析

試驗中，AE傳感器的采樣頻率設置為200 kHz，通過小波分解后3種不同狀態下鉆頭的AE時域信號和不同頻帶中的能量系數占比如圖8、圖9所示。

由圖9可知，正常磨損狀態鉆頭的能量系數在d3頻段較為集中，而嚴重磨損狀態鉆頭和崩刃鉆頭的能量系數在d2，d3頻段較為集中。正常磨損狀態鉆頭在d2頻段的能量系數占比約為0.09，在d3頻段約為0.78。隨著鉆頭的磨損或者崩刃，能量逐漸向高頻段d2移動，其中嚴重磨損狀態鉆頭在d2頻段的能量系數占比約為0.27,在d3頻段能量系數占比約為0.61。崩刃鉆頭在d2頻帶的能量系數占比達到0.68，而d3頻帶的能量系數占比達到0.22。能量之所以逐漸向高頻段移動，是因為隨著鉆頭橫刃磨損，鉆削時橫刃與工件表面接觸面積逐漸增大，產生了高頻的摩擦。在橫刃發生崩刃時，切削過程中排屑性能差，導致鉆頭裂紋擴展速度增加，釋放的彈性應力波也逐漸增強，所以高頻能量占比逐漸增加[12]。

3.3 BP神經網絡的訓練及識別

3.3.1 神經網絡參數設置

將振動信號和AE信號分解為6個頻段的能量系數，作為神經網絡的輸入向量。輸入至所建12-10-3的BP神經網絡中，設定鉆頭狀態為輸出結果，神經網絡的輸出層節點數設置為3，如表2所示。在神經網絡計算過程中，隱含層傳遞函數選用tansig，輸出層選用purelin，網絡訓練時學習速率為0.01，收斂誤差為0.000 1，當誤差收斂至目標值時，該神經網絡可用于鉆頭狀態的識別[13]。神經網絡參數設置如表3所示。

表2 鉆頭狀態識別方式

表3 神經網絡參數設置

3.3.2 神經網絡的訓練

在進行神經網絡計算之前首先對輸入向量通過歸一化函數premnmx進行歸一化處理，選取500組數據作為神經網絡的訓練集。結果顯示，所構建BP神經網絡在對振動和AE的融合信號經過1 475次計算使得誤差收斂至設置的精度值即最優值，如圖10所示。

3.3.3 神經網絡識別結果

對神經網絡訓練完成后，對每種鉆頭狀態取相對應測試樣本進行神經網絡的泛化能力測試共計12個樣本，其中融合信號的神經網絡輸出結果如表4所示。在相同條件下分別通過單一振動信號、單一AE信號以及融合信號對3種刀具磨損狀態識別結果對比如圖11所示：

表4 神經網絡輸出結果

由表4和圖11可知，在使用單一振動信號進行識別時有1組正常磨損狀態鉆頭被錯誤判定為嚴重磨損狀態，有2組嚴重磨損狀態鉆頭被錯誤判定為正常磨損狀態，識別準確率為75%。在使用單一AE信號進行識別時有2組嚴重磨損狀態鉆頭被錯誤判定為崩刃狀態鉆頭，識別準確率為83.3%。在使用融合信號進行識別時只有1組崩刃狀態的鉆頭被誤判為嚴重磨損狀態，神經網絡的識別準確率達91.7%。

可以看出，在使用振動和AE融合信號通過神經網絡對鉆頭磨損狀態進行識別時，相比較單一的振動和AE信號，神經網絡識別結果的準確率分別增加了16.7%和8.4%。故使用振動和AE的融合信號進行神經網絡識別時較單一信號有著更高的識別準確率。

4 結語

本文通過采集鉆頭不同磨損狀態下的振動和AE信號，通過小波分解對融合信號進行處理，將提取的不同頻段的能量特征值組成輸入向量輸入至構建的12-10-3三層神經網絡模型中進行訓練，通過對融合信號的識別結果分析得出神經網絡對鉆頭狀態的識別率達91.7%。所構建的神經網絡模型能夠有效地對鉆頭的狀態進行識別。