方肩銑刀銑削鈦合金腹板崩刃識別算法研究＊

毛一硯 姜振喜 朱紹維 劉 寬 趙中剛

（成都飛機工業(集團)有限責任公司，四川 成都 610091）

在鈦合金航空結構件切削加工中，由于零件材料難加工、零件結構復雜以及工藝參數不合理等因素導致刀具失效異常依然存在[1]，刀具失效不僅影響零件的尺寸精度及表面質量，甚至易導致機床主軸故障和零件燒傷報廢[2]，嚴重影響生產成本和流轉周期。因此，切削加工過程中需時刻關注刀具狀態，在其磨損到一定程度或出現破損時及時更換。

目前，在航空結構件數控加工過程中，刀具狀態判斷主要依靠操作工人的經驗，人為因素影響較大[3]，不僅對一些異常情況難以及時響應，也易造成刀具遠未達到使用壽命就被更換報廢的情況。因此，大量學者對加工過程中的刀具失效監控算法進行了研究：張世光[4]提出了基于萬有引力優化最小二乘支持向量機的識別方法，并成功完成了銑刀狀態識別；關山等[5]基于MF-DFA 方法對刀具各階段下的AE 信號進行了分析，敏感地區分了刀具磨損的不同階段；伍鳴[6]提出了硬質合金車刀磨損狀態識別方法，基于機器學習建立了有效的狀態識別模型，能準確識別出目前刀具所處的磨損狀態；黎宇嘉[7]基于皮爾遜相關系數法和最大信息系數法分析了特征與刀具磨損的相關性與冗余度，構建了一種改進的Bagging-GPR 刀具磨損預測模型；劉智鍵等[8]提出了一種基于小波包理論、經驗模態分解以及支持向量機等相結合的刀具故障診斷方法，并有效地判斷了刀具磨損程度。刀具失效形式和失效機理受刀具類型和加工工況影響而不同，而目前大部分研究工作均基于實驗條件下的定參數簡單工況，例如依據直線刀具軌跡數據構建識別模型，應用時受實際加工現場工況復雜等因素影響而未能及時監測刀具狀態。

方肩可轉位銑刀是航空鈦合金結構件粗加工和半精加工主要使用的刀具[9]，其失效形式主要表現為刀具崩刃后失效。腹板特征銑削加工是鈦合金結構件加工中的主要部分，刀具軌跡一般為回字形刀軌，轉角處增加減速圓弧，進給速度降低約50%。本文使用面向加工特征的典型加工工藝方案構建刀具狀態識別模型的方法，避免了單一工況下所構建模型在應用時準確度不足的問題，針對航空結構件加工中常用的方肩銑刀銑削鈦合金腹板工況構建了刀具崩刃識別算法。

1 方肩銑刀崩刃試驗方案設計

1.1 試驗平臺搭建

方肩銑刀崩刃試驗機床選用RAMBAUDI 五軸立式加工中心，機床實體如圖1 所示，切削液選用泰倫特ACF-21D（濃度6%，pH 值9）。

圖1 RAMBAUDI 五軸立式加工中心

為采集加工過程機床主軸振動數據，按圖2 所示方案搭建振動數據采集系統，在主軸上安裝PCB 356A02 三向振動傳感器，使用倍福ELM3604 模擬信號輸入模塊采集振動數據，所采集振動數據通過工業以太網EtherCAT 傳輸至數據采集PC，基于ADS通信接口，通過采集系統獲取機床主軸振動數據，該振動數據采集系統采集頻率大于10 000 Hz，能夠實時采集主軸振動數據且能按照時序同步存儲至加工過程振動數據采集平臺，滿足加工過程主軸時域、頻域以及時頻域特征分析需求。

圖2 振動數據采集系統

刀具破損形貌觀測選用Dino-Lite 手持顯微鏡，試驗毛坯材料為TC4 鈦合金，刀片為Walter 方肩可轉位刀片，底角半徑3 mm，刀具實物如圖3 所示。

圖3 Walter 方肩可轉位刀片

1.2 試驗方案設計

設計單一腹板銑削工況下的TC4 鈦合金試切件，其試切模型與刀軌如圖4 所示，其每層刀軌為回字形刀軌，其每層存在多次轉向。

圖4 鈦合金試切模型與刀軌

在刀桿安裝一枚方肩銑刀進行切削，以避免刀具回轉誤差、安裝誤差等原因導致的刀齒切削量不均，并以表1 所示切削參數進行腹板銑削試驗。

切削試驗策略為：全程使用振動采集系統采集加工過程中的振動數據，首先采集空轉振動數據，用于后續信號篩選，然后在表1 切削參數下，采用順銑方式開展試切試驗，刀具每完成一層銑削，則暫停機床并拆除刀片，用手持顯微鏡觀測并記錄刀片前、后刀面的崩刃情況，未發生明顯崩刃現象則裝上刀片繼續加工，直至觀測到刀片發生崩刃現象，最后再加工一層后停止試驗。

1.3 試驗結果

方肩銑刀在試驗第4 層過程中出現崩刃，其前、后刀面崩刃形貌如圖5 所示，前刀面崩刃量為1.24 mm，后刀面表面輕微崩刃，磨損量為0.31 mm。

圖5 前、后刀面崩刃形貌

2 方肩銑刀崩刃識別模型建立

基于每轉均方根滑動平均值的刀具破損識別方法是通過對振動信號進行預處理，依據工藝信息和振動信號計算每轉均方根值，對每轉均方根值進行滑動平均處理，計算均方根滑動平均值的特征值作為刀具破損識別數據源。

2.1 振動信號選取

振動信號預處理旨在消除因機床結構特性、傳感器安裝誤差等對刀片崩刃識別的干擾。首先分析X、Y、Z三向空轉信號，對其進行快速傅里葉變換（fast fourier transform,FFT）獲得頻譜信號，三向空轉頻譜信號如圖6 所示。

圖6 頻譜空轉信號

由三向空轉頻譜圖可得到，X向空轉信號存在明顯周期性干擾，零星數據振幅異常增大，表明外部因素（主軸機械結構、絲杠傳動和傳感器安裝等）影響明顯，而Y向和Z向空轉信號受周期性干擾信號影響較小，為將干擾信號的影響降為最小，故以Y向和Z向振動數據進行后續數據分析處理。

由于腹板銑削試驗在第4 層出現刀片崩刃失效現象，故截取第3 層數據為刀具未崩刃數據，第5層數據為刀具崩刃數據。

2.2 振動特征值計算

時域信號反映了信號幅值在時間維度上的變換關系。為了減弱振動信號中的異常值帶來的影響，通過計算振動信號每轉均方根值的移動平均值，作為后續步驟進行刀具崩刃識別的數據來源。

首先計算機床主軸每轉的振動信號樣本數量N：

其中：fs為振動信號的采樣頻率，Hz；n為主軸轉速，r/min。

再計算機床主軸第k轉的每轉均方根值RMS(k)：

其中：xi是采集到的振動信號的第i個數值。

最后計算每轉均方根值RMS(k)的移動平均值

其中：RMSm(m)為第m個每轉均方根值的移動平均值；j為計算移動平均值的每周期數值數量。

試驗中采樣頻率fs=2 048 Hz，n=850 r/min，設定移動平均值的每周期數值數量為50，通過計算，可得到刀片第3 層和第5 層每轉均方根值的移動平均值，其對比情況如圖7 所示。

圖7 每轉均方根值的移動平均值曲線

比對分析易得到Y向每轉均方根值的移動平均值兩層變化差異較大，故選取Y向數據進行特征值計算。現將Y向每層數據分割為480 組，可得每組數據刀具旋轉28 轉，分別計算每組均方根曲線的5項特征值，包括最大值、均值、標準差、偏差和峭度，具體表達式如表2 所示。

表2 5 項特征值及其表達式

最大值反映信號的最大幅值，兩層信號的Y向最大值曲線計算結果如圖8 所示。

圖8 Y 向最大值曲線

均值反映信號的中心趨勢，兩層信號的Y向均值曲線計算結果如圖9 所示。

圖9 Y 向均值曲線

標準差反映信號的平穩程度，兩層信號的Y向標準差曲線計算結果如圖10 所示。

圖10 Y 向標準差曲線

偏差表示信號偏態分布方向與程度，兩層信號的Y向偏差曲線計算結果如圖11 所示。

圖11 Y 向偏差曲線

峭度（kurtosis）反映了信號的沖擊強度，兩層信號的Y向和Z向峭度曲線計算結果如圖12所示。

圖12 Y 向峭度曲線

通過對5 項特征值曲線進行對比分析，發現崩刃前后，偏差曲線和峭度曲線變化并不明顯，故選用最大值、均值和標準差3 項特征值為模型輸入數據。

2.3 基于SVM 的崩刃識別模型建立

支持向量機（support vector machine,SVM）是一種基于統計學習理論（statistic learning theory,SLT）的模式識別方法[10-12]，在小樣本且非線性數據分類識別和回歸分析方面具有算法優勢，其采用結構風險最小化原則，具有很好的泛化性能[13-14]。

通過SVM 建立預測模型，須對數據進行預處理后建立學習樣本庫，并選擇高斯核函數（radial basis function,RBF）構建模型，即

將學習樣本輸入至支持向量機進行學習，得到輸入與輸出的映射模型，最后以該SVM 模型對新輸入的特征參量數據進行預測。

基于SVM 進行數據分類訓練，選取Y向最大值、均值和標準差為分類識別的特征值，然后進行SVM 模型訓練，訓練組信號使用第1 枚刀片第3 層101～200 組信號作為刀具完好狀態信號，使用第5 層101～200 組信號作為刀具破損狀態信號，得到其SVM 訓練模型。為測試其模型準確度，使用第1 枚刀片第3 層301～400 組信號和第5 層301～400 組信號進行分類準確度測試，使用全部3 項特征值后，其分類準確度高達98%，但數據處理時間過長，考慮數據處理效率，選用2 個特征值進行分類訓練與準確度測試，其測試結果如圖13 所示。其中，使用均值、標準差所訓練SVM 模型準確率為97%，使用均值、最大值所訓練SVM 模型準確率為97.4%。

圖13 SVM 模型準確度測試結果

不難看出，基于Y向振動信號的分類準確率均高于97%，故選用Y向振動數據特征值為崩刃識別SVM 模型分類依據。

3 方肩銑刀崩刃識別算法驗證

3.1 開展驗證試驗

采用同樣參數，替換新刀片進行同樣工況下的銑削試驗，選取其發生崩刃后的振動數據，并執行同樣數據處理過程。刀具在試驗第4 層中出現崩刃現象，其前、后刀面崩刃形貌如圖14 所示，前刀面崩刃量為0.88 mm，后刀面表面無明顯崩刃，磨損量為0.35 mm。

圖14 第2 枚刀片前、后刀面磨損形貌

繼續使用該刀具執行第5 層切削，并進行同樣的數據處理過程，得到刀具崩刃狀態下的Y向振動數據每轉均方根值的移動平均值，進一步計算得到Y向最大值、均值和標準差。

3.2 算法驗證

使用第2 枚刀片數據對上述SVM 訓練模型進行算法驗證，驗證組信號使用第2 枚刀片第3 層201～300 組信號作為刀具完好狀態信號，第2 枚刀片第5 層201～300 組信號作為刀具破損狀態信號。

通過驗證計算，使用均值、標準差所訓練SVM 模型的崩刃識別準確率為97.1%，使用均值、最大值所訓練SVM 模型的崩刃識別準確率為98.7%，其識別準確率均高于97%，滿足數據處理效率的同時，識別準確率也得到了保證，證明了基于SVM的崩刃識別模型在識別方肩銑刀銑削腹板工況下的崩刃異常具有很強的工程應用價值。

4 結語

本文為識別方肩銑刀銑削鈦合金腹板工況下的崩刃異常，搭建了方肩銑刀崩刃銑削試驗平臺，設計了崩刃銑削試驗方案，通過試驗分別得到了試驗刀片完好狀態和崩刃狀態下的X、Y、Z向振動信號數據，通過空轉振動信號幅值干擾情況選取了Y向和Z向振動數據進行每轉均方根值的移動平均值計算，依據曲線差異選擇了Y向數據進行特征值計算，并擇優選取了3 項特征值作為SVM 模型分類訓練輸入，通過以其中2 項特征值為輸入得到了SVM訓練模型，最后以驗證刀片在同樣工況下的振動數據為識別輸入，驗證了該SVM 模型在方肩銑刀銑削鈦合金腹板崩刃識別算法中的高可靠性，其平均預測準確率達97%以上。

本文僅對方肩銑刀銑削鈦合金腹板工況下的崩刃異常進行了有效識別，針對更多復雜工況下的崩刃識別方法將是下一步研究的重點。