基于振動信號功率譜能量的鈦合金銑削過程刀具磨損監測研究＊

史靠軍 胡維鑫 賈保國 田 輝 白樂樂 張 俊

（①中航西安飛機工業集團股份有限公司，陜西 西安 710089；②西安交通大學機械制造系統工程國家重點實驗室，陜西 西安 710049）

鈦合金結構件作為飛機的關鍵承載部件，兼具加工精度要求高與材料去除率高的特點。在鈦合金結構件銑削加工中，由于材料導熱系數低等導致切削時產生的熱不易傳出，加工時切削刃口處會產生極高的切削溫度，導致刀具磨損速率快。刀具過度磨損發現不及時，容易對零件加工表面質量產生影響。因此，準確識別刀具磨損失效時間點至關重要，基于加工數據診斷的間接刀具磨損監測提供了強有力的解決手段[1-3]。

開發適用于柔性制造的刀具監測系統具有重要的工程價值。在刀具磨損監測系統保障下，一方面可以減輕刀具過度磨損而造成的生產質量難以控制的現狀；另一方面可以大大提高刀具壽命的利用率，減少刀具未達到失效要求而提前更換的情況[4]。針對鈦合金銑削加工過程中刀具磨損監測問題，基本需求就是準確識別出刀具當前是否達到磨損極限；更高級別的需求就是能夠充分預測刀具當前動態的剩余使用壽命，科學制定備件，減少不必要的停機[5]。

當前刀具磨損監測問題存在的兩大主要困難在于[6]：（1）監測方法或模型在復雜切削工況下適用性問題；（2）失效判斷的閾值制定問題。針對上述問題，不少學者在監測信號選擇方面，主要是對切削力信號、振動信號、電流與功率信號、聲發射信號以及聲音信號等開展了大量研究。然而，受到傳感器價格及安裝問題等影響，工業可接受的傳感器主要還是加速度傳感器與電流傳感器[7]。

為解決加工車間中數據采集困難以及采集到的數據多、雜等問題，鄭良等[8]提出一種數據清洗和數據降維方法，來提高監測數據的質量。基于實時采集的傳感器信號準確分析刀具磨損狀態才是關鍵。不少學者對特征提取方法展開研究，包括基于現代信號處理的特征提取方法[9]、基于深度學習的特征自適用提取方法[10]、基于模型系數的特征提取方法[11]等。

李濤等[12]通過切削力信號提出了基于小波包分解的刀具磨損特征提取方法，然而旋轉式測力儀由于價格昂貴難以在工業上真實應用。何周杰等[13]通過振動信號提出基于諧波頻率點能量占比指標的銑刀磨損監測方法，將振動傳感器貼在工件上的安裝方法會因為零件更換、傳感器安裝位置經常改變導致監測效果下降。徐彥偉等[14]采集聲發射和振動加速度信號，用小波包分解法提取信號的最佳特征頻段作為識別刀具磨損的方法，通過多傳感器融合方法提高了監測的準確率。此外，賀志林等[15]同樣利用振動信號和聲發射AE 信號提取時頻域特征以監測刀具磨損。郭宏等[16]利用無線振動傳感器提取時域統計特征識別刀具磨損。狄子鈞等[17]提出了基于多尺度-高效通道注意力網絡的刀具故障診斷方法。然而，基于先進的深度學習刀具磨損監測算法由于模型的泛化能力不足，可解釋性還有待提高，因此難以直接應用于刀具磨損的有效判別[18]。

針對上述問題，使用工業可接受的三向加速度傳感器采集機床主軸振動信號來識別刀具的磨損退化過程。首先，在振動信號異常點剔除等預處理基礎上，基于功率譜分析選取了0～7f0頻帶能量指標、過齒頻率基頻f0和倍頻3f0幅值等3 個指標表征刀具磨損退化過程。其次，提出了結構件質量約束的刀具磨損失效閾值確定方法。在航空結構件槽腔類特征上驗證了提出的刀具磨損監測方法有效性。結果表明：提出的刀具磨損監測方法可準確識別刀具的早期磨損，可在粗加工、精加工等多個階段發揮監測作用。

1 問題解析

1.1 企業應用現狀

中航西飛部分加工車間采購的機床曾配備了ARTIS 刀具監控系統。然而，到目前為止，這些國外一流的刀具監控系統并未取得良好的應用效果。通過調研測試發現，該類監測系統主要存在如下問題[19]：

（1）在啟動過程監測之前，需要對每個零件的特定工序進行首件學習。而航空結構件大多數具有單件小批量的特點，不適用于首件學習方式。

（2）該類監測軟件大多數利用了數控系統內部數據，數據采樣率低，同時缺乏融合機床振動等信號綜合診斷刀具的磨損狀態。這些監測系統頻繁產生大量誤報警，導致機床頻繁停機，影響現場生產節拍。

上述問題的存在使得現有的同類商業化監控系統難以在單件小批量航空結構件制造領域發揮優勢。

1.2 科學問題剖析

鈦合金航空結構件大多采用鍛造毛坯或塊狀毛坯，在零件粗加工階段存在毛坯余量不均勻的情況。該類零件結構特征多為槽腔類、支壁類等，在零件拐角等特征處刀具與工件瞬時包絡面積相比其他位置處更大。在刀具處于正常狀態下，主軸負載波動較大，使得機床振動加劇。刀具在零件拐角處相比直線切削軌跡擁有更大的刀具切入切出角，本質上屬于變切削參數的銑削加工。典型槽腔結構件如圖1 所示。

圖1 典型航空結構件

刀具磨損后，相同的切削參數下生成總切削力成分中因疊加了遞增的刀具與工件運動摩擦力，使得總切削力不斷增加。切削力作用在刀具上會引起主軸結構振動加劇。然而，切削加工過程屬于典型的多輸入多輸出問題。加工過程中的有些輸入條件可以量化與控制，如切削參數等；有些輸入條件卻不可預測與量化，如刀具破損、切削顫振和毛坯余量等。用于過程監測的傳感器信號往往受到切削參數、刀具磨損狀態、零件材料、機床動力學等耦合影響。

在刀具磨損早期，工藝參數變化對監測信號的影響遠大于刀具磨損變化的影響，反映刀具磨損程度的監測信號往往淹沒在切削參數變化造成的監測信號波動中，為準確的刀具磨損識別帶來巨大干擾。槽腔結構件在恒定切削參數下加工時的主軸振動信號如圖2 所示。

圖2 槽腔結構件在恒定切削參數下加工時的主軸振動信號（刀具直徑16 mm，鈦合金材料；切削參數：轉速600 r/min，進給速度96 mm/min，切寬2 mm，切深2 mm）

由圖2 可知，切削參數在加工過程中基本不發生改變，但受到切削加工路徑、結構件幾何特征以及切入切出等影響，時域振動信號幅值的變化非常明顯，難以通過振動信號直接判定刀具的磨損程度。通過原始信號直接判定刀具狀態非常容易在零件拐角、臺階處產生“虛假誤報警”，而刀具未達到失效狀態。因此，從傳感器監測信號中最大程度地過濾掉工況參數的影響成分來識別刀具狀態是解決該問題的本質方法，同時也是機械裝備狀態監測的共性“解決方法”。

2 刀具磨損監測方法

針對現有刀具磨損監測系統不僅不適用于單件小批量生產模式且經常誤報警引發頻繁停機等問題，提出基于功率譜分析的頻帶能量特征的指標構造方法，通過對比得出該方法相比于FFT 譜、小波包分解等分析方法的優勢，進一步給出了基于零件加工質量約束的刀具磨損閾值科學確定方法。

2.1 槽腔零件銑削過程中的振動信號

首先，分析槽腔結構件拐角特征加工過程中主軸振動信號的時域信號，如圖2 所示。刀具在機床坐標系X/Y軸交替運動完成材料去除時，振動信號幅值在機床坐標系X/Y方向上也呈現交替變化情況。由于加工過程中還涉及機床姿態變化，通常用振動信號X/Y/Z方向均方根合成后的數值綜合診斷刀具磨損。刀具不同磨損程度下，主軸振動信號功率譜和振動信號FFT 頻譜如圖3 所示。

圖3 刀具磨損過程中振動信號三維頻譜圖（刀具直徑16 mm，鈦合金材料；切削參數：轉速600 r/min，進給速度96 mm/min，切寬2 mm，切深2 mm）

由圖3a 可知，位于刀齒通過頻率f0及其6 倍頻6f0范圍內的特征頻率可明顯反映刀具磨損退化過程。與圖3b 中振動信號FFT 頻譜相比，圖3a 中振動信號功率譜頻帶的變化更加清晰，而且主要集中在低頻段，可通過振動信號功率譜提取指標來監測刀具磨損。

2.2 基于功率譜頻帶能量的特征提取

單位頻帶的信號功率稱為功率譜，反映隨機信號各頻率成分功率能量的分布情況，可提示信號中隱含的周期性及譜峰顯著的有用信息。給出直接法求解振動信號的自功率譜，根據帕斯瓦定理[20]：

由式（1）可知，信號的能量無論在時域還是頻域都是守恒的。將信號從時域變換到頻域：

式中：n為主軸轉速；Nt為刀具齒數。

振動信號功率譜與FFT 頻譜如圖4 所示。由圖3和圖4 可知，有效表征刀具磨損的頻譜分量主要分布在f0～7f0頻帶。分別提取0～7f0頻帶范圍內頻率能量、f0與3f0頻率成分幅值作為刀具磨損監測指標。

圖4 振動信號功率譜與FFT 頻譜（刀具直徑16 mm，鈦合金材料；切削參數：轉速600 r/min，進給速度96 mm/min，切寬2 mm，切深2 mm）

2.3 基于加工質量約束的閾值確定方法

現階段刀具磨損失效閾值的設置大多通過經驗選取，并未將零件幾何尺寸偏差或者表面粗糙度考慮在內。因此，提出航空結構件加工質量約束下的刀具磨損失效判別方法（包含尺寸偏差及表面粗糙度Ra 等），即刀具失效更換取決于零件加工質量而非刀具幾何形態。

如圖5 所示，在三坐標測量儀上對結構件加工尺寸進行離線測量，獲得了結構件尺寸在長度方向、寬度方向兩個尺寸變化值。通過3 次測量，在長度方向測點1 與測點3 之間的尺寸差為62 μm，在寬度方向測點1 與測點3 之間的尺寸差為37.5 μm。故而可將結構件尺寸偏差與刀具磨損所對應的監測信號特征值相映射，從而科學制定刀具的磨損閾值。

圖5 刀具磨損及零件尺寸偏差測量（三坐標測量儀：AEH Daisy 系列）

通過結構件的不同加工精度約束即可映射到該刀具失效時所對應的磨損特征值。磨損失效閾值可通過允許的零件尺寸偏差、表面粗糙度Ra 確定。該方可使得不能繼續用于精加工階段的刀具仍可在粗加工中繼續使用，最大程度利用刀具的可用壽命。

3 實驗驗證

3.1 實驗設計

為驗證本文提出刀具磨損監測方法的有效性，在DMU 50 五軸加工中心上切削鈦合金材料（Ti-6Al-4V）結構件進行了驗證。實驗采用PCB J356A66 三向加速度傳感器測量主軸振動信號，基于NI 數據采集系統（NI 9230）在采樣率為2 048 Hz 下完成信號實時采集。加速度傳感器安裝選擇在主軸側壁，在不干擾正常加工條件下盡最大程度獲取工藝系統的振動狀態。測量刀具磨損退化過程中持續時間長達3 h。為加快刀具的磨損，選擇干切削方式。采用4 齒立銑刀進行側銑削加工，刀具直徑16 mm。數控程序通過UG 10.0 進行編程，選擇切削參數見表1。實驗現場如圖6 所示。

表1 切削用量

圖6 實驗條件（左側：加工系統；右側：數據采集系統及顯微鏡）

3.2 結果與討論

通過設置一組平底立銑刀加工槽腔結構使得刀具從鋒利狀態到磨損狀態，采集主軸振動信號表征刀具磨損退化過程。通過提取FFT 頻譜指標、時域統計指標及小波包頻帶能量指標，對比突出提出的刀具磨損監測方法的優勢。

3.2.1 功率譜特征提取

提取了0～7f0頻帶范圍內頻率能量指標，通過頻帶能量表征刀具磨損退化過程。考慮到切削頻譜成分的組成與分布，選取了f0與3f0頻率成分幅值作為監測刀具磨損監測指標。刀具磨損退化過程中，主軸振動信號功率譜0～7f0頻帶能量變化如圖7 所示。

圖7 振動信號功率譜頻帶能量0～7f0

由圖7 可知，由于鈦合金槽腔結構加工軌跡不斷變化，提取的0～7f0頻帶能量指標也呈現時變趨勢，但整體增長趨勢非常顯著，表明提取的0～7f0頻帶能量指標可有效地反映刀具的過度磨損。然而，在第86～87 min 處出現瞬時的峰值超過閾值，可通過兩次核驗來最終判定是否是誤報警。如果連續3 min內監測指標兩次超過閾值則判定為刀具已經達到磨損極限。振動信號功率譜特征頻率幅值變化如圖8所示。

圖8 振動信號功率譜特征頻率幅值

圖8a 和圖8b 分別為刀齒通過頻率f0及3 倍頻3f0幅值變化曲線。通過曲線趨勢可知，兩個監測指標均可以識別出刀具磨損。然而，相比于圖8b，圖8a 中基于功率譜提取的刀齒通過頻率基頻f0幅值變化更加顯著。綜上，基于功率譜頻率成分提取的頻帶能量指標與特征頻率幅值可準確地識別刀具磨損現象的發生。該方法提取快速可靠，具有很強的工程實用性。

3.2.2 FFT 譜特征提取

為對比基于功率譜分析的刀具磨損特征提取方法。將振動信號進行FFT（快速傅里葉）變換，得到振動信號的FFT 譜。基于FFT 頻譜分析提取0～7f0頻帶范圍內的能量特征，以及刀齒通過頻率基頻f0及3 倍頻3f0特征分別如圖9 和圖10 所示。

圖9 振動信號FFT 譜頻帶能量0～7f0

圖10 振動信號FFT 譜特征頻率幅值

圖9a 為頻帶能量總體趨勢圖（0～80g），圖9b為頻帶能量放大圖（0～20g）。綜合圖9a 和圖9b可知，FFT 譜頻帶能量可一定程度上反映刀具磨損退化過程，但圖9 中曲線毛刺非常多，容易產生非常多的誤報警，故而難以用于刀具磨損監測。

圖10 為主軸振動信號FFT 譜刀齒通過頻率f0及刀齒通過頻率3 倍頻3f0曲線。由圖10 可知，基于FFT 譜特提取的特征頻率幅值指標可反映刀具磨損退化過程。相比于圖10b 中刀齒通過頻率的3 倍頻3f0幅值曲線，圖10a 中刀齒通過頻率的基頻f0對刀具磨損更加敏感。對比圖8a 和圖10a 可知，振動信號功率譜及FFT 譜中刀齒通過頻率基頻f0的監測效果更加顯著。

3.2.3 時域統計特征提取

提取振動信號的16 個時域統計指標對比本文提出的刀具磨損監測方法優勢。時域統計指標包括11 個統計指標（最大值、最小值、均值、峰峰值、絕對平均值、方差、標準差、峭度、偏斜度、均方根值及方根幅值）和5 個無量綱統計指標（波形指標、峰值指標、脈沖指標、裕度指標和峭度指標）。結果表明：大多數時域統計指標在復雜切削工況下難以表征刀具磨損退化過程。此外，誤報警現象非常嚴重。現有無量綱指標在這類變負載刀具磨損條件下也難以反映刀具退化過程。其中，能夠有效反映刀具磨損退化過程的時域統計指標包括最大值、方差、均方根值。圖11a～圖11c 分別為時域統計指標中的最大值、方差、有效值。由圖11 可知，3 個時域統計指標可反映刀具磨損過程，但曲線毛刺較多，容易產生大量誤報警。此外，統計指標的敏感程度由強到弱依次為方差、均方根值、最大值。

圖11 時域統計指標

3.2.4 小波包頻帶能量特征提取

FFT 頻譜分析相當于只考慮了信號中的正弦振動的能量，而沒有考慮如非線性、非平穩的振動能量。小波包頻帶能量監測將包括正弦信號在內的任意信號劃分到相應的頻帶里。因此，為對比本文提出的方法與時頻域特征提取方法的優勢，進一步選擇小波包頻帶能量進行對比分析。

選擇“db3”小波作為小波基函數，對振動信號做3 層分解得到的8 個頻帶內能量，進行刀具磨損監測。小波分解將振動信號頻率成分分解到8 個頻帶，每個頻帶的頻率區間分別為128 Hz，其中，可有效表征刀具累積磨損過程的頻帶能量如圖12所示。

圖12 小波包頻帶能量

由圖12 可知，基于小波包分解得到的0～128 Hz內的頻帶能量與128～256 Hz 內的頻帶能量均可反映刀具磨損退化過程。對比圖8 和圖12 可知，盡管功率譜特征提取方法與小波包分解特征提取方法均可有效監測刀具磨損，但功率譜方法比小波包分解提取的特征更顯著，誤報警的風險更小。

4 結語

研究了復雜結構件加工過程中刀具磨損在振動信號時域、頻域及時頻域上的表現，提出鈦合金航空結構件加工過程中的刀具磨損監測方法，并在槽腔結構加工過程中驗證了方法的可行性，主要結論如下：

（1）基于振動信號功率譜分析，提取了0～7f0頻帶能量指標、刀齒通過頻率f0幅值指標與刀齒通過頻率3f0幅值指標，3 個指標可在復雜切削工況下反映刀具磨損退化過程，曲線整體上呈現很好的單調上升趨勢。

（2）提出刀具磨損失效閾值的科學確定方法。基于結構件加工質量約束建立起尺寸偏差與監測特征之間的映射關系，可最大程度利用刀具可用壽命。

（3）相比較時域、時頻域指標，基于信號頻譜能量解析構造的特征呈現出很好的單調趨勢。在變切削工況下能夠有效識別刀具的輕微磨損狀態。