鋸切圓柱形42CrMoA的聲發射監測試驗

陳 冰 畢升豪 王 健 鄧朝暉 劉國躍

（1 湖南科技大學機電工程學院，湘潭 411201）

（2 湖南泰嘉新材料科技股份有限公司，長沙 410203）

文 摘 針對鋸切加工中的帶鋸條磨損狀態未知、鋸切質量下降等問題，本文研究了新試制的FTCUT雙金屬帶鋸條鋸切圓柱形42CrMoA合金結構鋼過程中鋸切行為的變化，探討了聲發射信號與單刀鋸切過程、鋸齒磨損和鋸切表面質量變化的關聯。研究表明：鋸切圓柱材料時隨著鋸切深度的變化，參與齒數先增大后減小，帶鋸條約束條件不斷變化，進而影響著聲發射信號幅值和鋸切表面質量；基于時域分析可知鋸齒磨損過程分為磨合磨損、快速磨損、穩定磨損三個階段；基于FFT頻域分析發現當頻譜圖出現多個主頻，且第一主頻幅值下降時，表明聲發射信號來源比較分散，即可認定帶鋸條失效；基于小波包頻域分析發現第7頻段信號占比最高，最能反映工件表面質量的變化，其波動情況與鋸切表面的微紋和波紋情況可建立一定的聯系。因此，可基于聲發射信號時域和頻域分析判斷鋸齒磨損和鋸切表面惡化情況，為鋸齒磨損和鋸切表面質量的在線監測提供一定的思路。

0 引言

帶鋸條鋸切加工具有去除材料效率高、材料適應性好等優點，在鋼鐵、木材、機械、汽車、造船、石油、礦山和航空等領域被廣泛使用［1］。然而，在鋸切過程中由于機床結構、工藝參數、工件材質不均（或夾有雜質）等原因導致帶鋸條磨損、鋸切質量下降等問題，進而使得帶鋸條失效［2］。隨著材料科學技術的快速發展，出現了多種貴重材料，在鋸切下料階段貴重材料的浪費導致加工成本過高，因此，這就對帶鋸條鋸切加工效率和質量提出了更高的要求。目前國外一些鋸切企業依靠多年技術創新的積累和智能技術的應用，加工的工件端面表面質量可以達到粗銑水平，有的機型甚至可以達到半粗銑水平，“以鋸代車銑”已經成為我國高端智能鋸切設備的發展趨勢［3］。因此，對鋸切過程進行在線監測就顯得尤為重要。

聲發射監測技術是一種在線無損監測技術，具有優越的靈敏度和信噪比，并且其具有頻率范圍寬，易于安裝等優點［4］。因此，國內外學者將聲發射監測技術應用于鋸切加工中［5-7］。ALFREDO［8］利用圓鋸片對中密度纖維板進行鋸切試驗研究，發現鋸切的聲發射信號能量與表面粗糙度之間有密切的聯系，當鋸切表面粗糙度增加時，鋸片與工件表面摩擦產生的應力波強度隨之增加，導致聲發射的能量值也增加，但其特征信號表征方法單一。張美琴等［9］研究了圓盤鋸鋸切花崗石過程的聲發射信號特征，研究表明聲發射信號的均方根值隨鋸切參數的變化趨勢一致，且花崗石的抗壓強度越高，聲發射信號的均方根值越大，但其特征信號表征方法也較單一。HU等［10］設計金剛石圓鋸片鋸切混凝土試驗，分析了鋸切力信號與加工狀態之間的關系，研究表明鋸切力信號對加工狀態和表面質量具有更好的識別能力，而聲發射信號與鋸切力信號之間存在一定的延遲性。BEREND［11］采用圓形鋸片對混凝土鋸切加工，發現鋸切混凝土過程中混凝土結構成分發生變化時，聲發射信號的主要頻率也發生了明顯的變化，為混凝土切割的實時監控和鋸切工藝參數的實時調整提供了參考依據，但并未對同一結構成分的表面質量和聲發射信號之間的聯系進行研究。VAHID等［12］提出了一種基于多傳感器融合的方法來監測刀具溫度，發現聲發射在刀具溫度監測方面比其他信號具有更好的性能，其與振動信號結合可以達到最佳監測效果。楊靜榕［13］研究發現可根據聲發射計數率表征與預測木工帶鋸機在曲線鋸削時切削面波紋成分的振幅和粗糙度成分的振幅。ZHU 等［14］提出通過監測木工帶鋸機鋸切過程中的聲發射信號來檢測齒槽裂紋的方法，發現隨著齒槽裂紋數量的增加，聲發射信號的振幅增大，鋸切表面質量變差；但沒有建立不同粗糙度與聲發射信號之間的對應關系，無法實現鋸切表面質量的在線監測。陳冰等［15］發現雙金屬帶鋸條在鋸切GCR15 圓柱棒料過程中，當開始出現劇烈磨損時，聲發射原始信號、峰值、均值、和峰值頻域均發生突變情況，因此可由信號突變特征判斷帶鋸條初始劇烈磨損時間，從而避免坯料斜切現象的發生，但沒有從鋸切加工過程及機理變化，描述聲發射信號特征突變的原因。

綜上所述，目前少有研究考慮了帶鋸條鋸切加工過程及機理變化與聲發射信號特征變化之間的關系，且特征信號分析處理手段有限。因此，本文采用臥式單立柱金屬帶鋸床對42CrMoA 圓柱棒料進行鋸切試驗，分析鋸切圓柱形坯料過程中帶鋸條參與齒數、齒數變化率和振動狀態的變化等，采集鋸切過程全生命周期的聲發射信號，進行時域和頻域的特征分析，提取帶鋸條磨損和工件表面惡化的信號特征，進而實現帶鋸條磨損和鋸切表面質量的監測，擬為帶鋸條鋸切金屬構件的在線監測提供一種思路。

1 鋸切加工過程

此實驗是帶鋸條垂直于工件截面進行的，如下圖1 所示。在這個過程中帶鋸條存在兩個方向的運動，即水平方向的勻速鋸切運動和垂直于工件截面的進給運動。由于工件為圓柱形，隨著鋸切深度的增加，參與加工的鋸齒數量也隨之變化。根據帶鋸條與工件之間的幾何關系，可以計算出參與鋸切的帶鋸條長度與鋸切深度的關系為

圖1 鋸切加工圓柱工件Fig.1 Sawing of cylindrical workpieces

式中：L為參與加工的帶鋸條長度；d是鋸切的深度。

實驗中采用的帶鋸條為某帶鋸條生產企業研制的新鋸條，設計鋸齒齒距為TPI 2/3，帶鋸條寬度為34 mm，因此，參與鋸切的齒數與鋸切深度的關系為

式中，N為參與加工的鋸齒個數。

由式（2）可得齒數隨鋸切深度變化的曲線圖，如圖2所示，并對式（2）求導，可得齒數變化率隨鋸切深度變化的曲線圖，如圖2所示。由圖2中齒數變化曲線可知，在鋸切圓柱形工件時，隨著鋸切深度的增加，參與加工的鋸齒個數先增大后減??；而由圖2中齒數變化率曲線可知，其主要分為三個階段，有兩個拐點，兩個拐點之間齒數變化率差異不大，表明在兩個拐點之間鋸切過程相對穩定，并且約占據工件直徑的4/5。

圖2 齒數、齒數變化率隨鋸切深度的變化曲線Fig.2 The change curves of the number of saw teeth and the change rate of the number of saw teeth with the cutting depth

鋸切中鋸齒的斷續切削使得帶鋸條斷續受力，進而出現頻率與齒間距和分齒角度相關的振動，而帶鋸條的振幅與其所受工件的約束狀態有關，隨著鋸切深度的增加，帶鋸條鋸齒側和背帶側受工件的約束狀態逐漸發生變化，如圖3所示。圖3（a）為帶鋸條剛與工件相接觸時的狀態，由圖2可知，此時參與鋸切的齒數極少，同時鋸齒側被工件約束的深度也極淺，而背帶側幾乎全部處于自由狀態，不受約束。圖3（b）為切入深度為27 mm時的狀態，根據式（2），此時參與鋸切的齒數是14個，鋸齒側全部進入工件且受約束的長度增加，背帶側部分進入工件并受切縫壁的約束，使得背帶頂部的振幅與圖3（a）相比變小。圖3（c）為切入深度為34 mm時的狀態，帶鋸條完全進入工件，根據式（2），此時參與鋸切的齒數是17個，鋸齒側受工件約束的長度進一步增加，同時，其背帶側完全進入工件，受切縫壁的完全約束，使背帶頂部的振幅進一步減小。圖3（d）為切入深度為110 mm時的狀態，根據式（2），此時參與鋸切的齒數是22個，鋸齒側受到工件約束的長度達到最大值，背帶側同樣受到切縫壁的完全約束，背帶頂部的振幅與圖3（c）相同。圖3（e）是切入深度為220 mm，為即將切斷工件的狀態，由圖2可知，此時參與鋸切的齒數極少，鋸齒側受到工件約束的長度減小，同時背帶側受到切縫壁的完全約束，其頂部的振幅與圖3（c）、3（d）相同。

圖3 鋸切截面和側面示意圖Fig.3 Sawing section and side view

2 鋸切加工實驗平臺及其聲發射信號來源

2.1 鋸切加工實驗平臺

為探究鋸切過程中鋸齒磨損、鋸切表面質量與聲發射信號之間的關系，設計了鋸切加工試驗，實驗采用某帶鋸條生產企業試制的FTCUT 雙金屬帶鋸條，其齒部和背部材料分別為M42 高速鋼和D6A 彈簧鋼。M42 高速鋼硬度、熱硬性高（常溫硬度為69～70 HRC，600 ℃時的高溫硬度為54～55 HRC），耐磨性良好。而D6A 彈簧鋼高韌性耐磨，耐蝕性優良，延展性極強，淬透性良好。在圓柱臥式帶鋸床A-33 上進行帶鋸條全生命周期的鋸切實驗，直至失效。依據鋸切加工系統的特性，搭建了鋸切過程的聲發射信號采集系統，如圖4 所示，包括G150-2 聲發射傳感器、PAS 聲發射前置放大器、NI 公司的USB6351 數據采集卡以及基于LabVIEW 編寫的聲發射采集軟件系統，信號的傳播路徑為：吸附在工件上的聲發射傳感器采集鋸切聲發射源通過材料傳遞過來的應力波信號，并轉換成模擬電壓信號，經前置放大器放大后傳輸至采集卡，最后轉換成數字信號顯示和存儲在計算機中。鋸切材料為42CrMoA，直徑為220 mm 的圓柱形工件，此材料強度、淬透性高，韌性好，抗拉強度1 080 MPa，屈服強度大于930 MPa，退火或高溫回火供應狀態布氏硬度HBW≤217。鋸切加工參數為：鋸切線速度8.4 m/min、進給速度20.3～23.5 mm/min，設置采樣頻率為200 kHz，采集并存儲聲發射信號。在試制的FTCUT 帶鋸條鋸切至第15 刀時，工件鋸切表面質量嚴重下降，且單刀鋸切時間為第一刀的2倍以上，業內判定失效。

圖4 鋸切聲發射信號采集系統Fig.4 Sawing acoustic emission signal acquisition system

2.2 鋸切聲發射信號的來源

聲發射是固體材料或構件在變形時以應力波形式快速釋放能量的一種常見物理現象。帶鋸條鋸切加工是一種每齒進給量少且材料去除不連續的金屬切割工藝。金屬在鋸切過程中會發生剪切和滑移，圖5表示了金屬滑移過程，其中滑移線和流動軌跡線基本相互正交，橫向線是金屬流動軌跡線，縱向線是金屬剪切滑移曲線［16］。切削加工金屬材料過程中AE 信號源主要來自以下幾個方面：刀具與工件的摩擦碰撞、材料去除的彈塑性變形、鋸切過程中切屑的形成、鋸齒的磨損及切屑的斷裂等［17］。因此，鋸切中聲發射信號源主要來自于：（1）材料在第一變形區的剪切變形；（2）切屑在第二變形區的二次變形和與前刀面的摩擦碰撞；（3）材料在第三變形區與后刀面的擠壓和摩擦；（4）鋸齒的崩刃和磨損。圖5 中的淺色箭頭顯示了鋸切過程中聲發射信號的來源，圖5 中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ分別為第一、二、三變形區。

圖5 鋸切聲發射的來源Fig.5 Source of sawing acoustic emission

3 聲發射信號分析

3.1 原始聲發射信號分析

圖6 為試制的FTCUT 帶鋸條鋸切第3、4、10、11、14 和15 刀的原始聲發射信號。由圖6 可知，每刀的鋸切原始聲發射信號基本均主要包括5個階段：①鋸切前空程階段；②鋸切加工第1 階段；③鋸切加工第2 階段；④鋸切加工第3 階段；⑤退出鋸切階段。以第10 刀為例，在鋸切空程階段（約前10 s）信號幅值特別小，小于0.1 V；隨著帶鋸條向下移動，鋸齒與工件接觸進入鋸切加工第1 階段，信號幅值增大到0.6 V，持續10 s 左右，這是因為鋸齒與工件剛接觸時振動沖擊較大，產生了較大的應力波；隨著穩定鋸切和振動沖擊的消除信號幅值逐漸減小至最小0.4 V 左右后，再緩慢增大直至第1 階段結束，這是由于隨著鋸切深入，參與切削齒數逐漸增加，鋸齒去除材料行為增強，導致信號的幅值增大；然而，從第1階段進入第2 階段時，信號由0.5 V 左右突變增大至3.2 V 左右，推測其原因有兩個：一是由于如圖2 所示參與鋸切齒數變化率曲線第一個拐點處引起的，此時參與鋸切齒數變化率由急劇減少突變為緩慢減少；二是由于如圖3 所示的背帶由工件不完全約束突變為全部約束，使得帶鋸條的振動行為發生突變，兩個原因的復合作用使信號發生突變。進入第2階段后，信號在長時間內保持在3.2 V 左右，這同樣是由兩個原因引起的：一是由于如圖2所示的參與鋸切齒數變化率在第一個拐點后變為緩慢減少；二是由于如圖3所示的背帶進入工件后被完全約束而未發生變化，兩個原因的復合作用使信號幅值在長時間內幾乎不變。進入第3 階段時，信號由3.2 V 左右突變減小至0.7 V 左右，推測其原因是如圖2 所示的參與鋸切齒數變化率第二個拐點引起的，此時參與鋸切齒數變化率由緩慢減少突變為急劇減少，使得信號在此處發生突變。進入第3 階段后，信號由0.7 V 左右減小至0.1 V 左右，這是由于隨著鋸切進行，參與切削齒數逐漸減少，鋸齒去除材料行為減弱，導致信號的幅值降低。此外，第3 階段時間小于第1 階段時間，推測這是由于第3 階段背帶被工件完全約束，而第1 階段未被工件完全約束，因而第3階段帶鋸條的振動行為比第1 階段更為穩定，去除材料效率更高。此外，縱觀帶鋸條整個生命周期，發現信號在鋸切時間最長的第2階段的占比隨著鋸切刀數的增大而減小，單刀鋸切時間隨著鋸切刀數的增加而增加。同時，信號在第3 和4 刀每個鋸切加工階段的波動均較大，這是由于鋸齒在制造過程中齒高不一致，使得去除材料行為不穩定引起的；然而，信號在第10 和第11 刀的每個鋸切加工階段具備一定的規律性和穩定性，這是由于經過前幾刀的鋸切加工使得鋸齒高度相對一致，因而去除材料行為逐漸穩定；最后，相比第10 和第11 刀，信號在第14 和第15 刀的鋸切加工第2 階段存在一定的波動，這是由于隨著鋸切刀數的增加，鋸齒逐漸被磨損，因而齒部剪切作用減弱而擠壓與摩擦作用增強，使得去除材料行為不穩定。

圖6 第3、4、10、11、14、15刀完整聲發射原始信號Fig.6 The original signal of complete acoustic emission for the 3rd，4th，10th，11th，14th and 15th sweeps

3.2 聲發射信號時域分析

由圖6可以看出，聲發射原始信號中③鋸切加工第2階段占據了單刀鋸切時間的大部分，決定了最終的工件表面質量。因此，為了減少信號處理時間，提高處理效率，先提取每刀中此階段其中1 s 的聲發射原始信號求得均方根值，并與每刀所用鋸切時間作出隨著加工刀數變化的折線圖，如圖7 所示。由圖7可知，聲發射均方根值和單刀鋸切時間均隨加工刀數的增多逐漸增大，同時單刀加工時間的變化趨勢與聲發射均方根值變化趨勢大致相同，均表現為第1～4 刀幅值較為平穩，在第4～7 刀之間幅值快速增加，第7 刀之后幅值緩慢增加。因此，可以推測鋸齒全生命周期的磨損過程經歷了磨合磨損、快速磨損和穩定磨損三個過程。

圖7 每刀加工時間、均方根值變化曲線Fig.7 The change curve of processing time per cut and root mean square value

圖8 為提取的第1 刀和第15 刀鋸切后帶鋸條鋸齒在電子顯微鏡下的形貌及其磨損量。由圖8可知，雙金屬帶鋸條左分齒和右分齒上分齒側的磨損量均大于非分齒側的磨損量；直齒上兩側位置的磨損量相近且大于中間位置的磨損量，同時幾乎關于中心線對稱。此外，左、右分齒的磨損量總體上大于直齒的磨損量，表明左、右分齒參與鋸切材料去除量大于直齒，且切縫壁表面分別由左、右分齒去除材料形成，而直齒主要去除切縫底面的材料。

圖8 帶鋸條鋸齒電子顯微形貌Fig.8 Electron micrograph of saw teeth of bandsaw blade

綜上所述，本次鋸切實驗共15刀，在1～4刀時鋸齒處于磨合磨損階段，其特點是從不一致的鋸齒高度開始磨合，單刀鋸切過程聲發射信號幅值相對小且不穩定，聲發射信號來源以材料的剪切去除為主，單刀鋸切時間較短；在4～7刀，鋸齒處于快速磨損階段，其特點是從不一致的鋸齒高度快速磨合成相對一致的鋸齒高度，聲發射信號來源仍以材料的剪切去除為主，單刀鋸切時間快速增加；第10刀鋸齒處于穩定磨損階段，其特點是鋸齒高度相對一致，相比磨合磨損和快速磨損階段，聲發射原始信號幅值再次增大但鋸切過程相對穩定，在此階段聲發射信號來源從材料的剪切去除和鋸齒與工件的摩擦并存逐漸過渡為以鋸齒與工件的摩擦為主。

3.3 聲發射信號頻域分析

從頻域的角度分析，為了降低計算量，提取第3、4、10、11、14、15刀的聲發射原始信號中③鋸切加工第2階段的1 s進行快速傅里葉變換得到圖9。由圖9可知，第3、4、10、11、14刀聲發射信號來源主要集中在80～90 kHz頻段之間，其余頻段的幅值較低。此外，第3、4刀聲發射信號的第一主頻幅值較小（約為0.3 V左右），第10、11、14刀聲發射信號的第一主頻幅值較大（約為0.7 V左右）；與其他刀數相比，第15刀的FFT圖聲發射信號頻率則更為分散，20～10 kHz之間的頻段有多個聲發射信號主頻，其中第一主頻也在80～90 kHz之間，但其幅值小于其他刀數的幅值，表明聲發射信號來源比較分散，其中來源于材料剪切去除的高頻信號占比降低，而鋸齒與工件的摩擦信號等占比突然增大，預示著磨損將加劇。因此，基于FFT頻域分析的信號特征可以獲取帶鋸條是否存在劇烈磨損的狀態，進而認定失效。

圖9 第3、4、10、11、14、15刀1 s的FFT圖Fig.9 1s FFT graph of the 3rd，4th，10th，11th，14th and 15th knife

圖10 所示為第10 刀和第15 刀鋸切后的工件表面形貌。由圖10 可知，工件表面質量可分為3 個區域，分別對應鋸切加工第1 階段、鋸切加工第2 階段和鋸切加工第3階段；工件鋸切表面質量均呈現鋸切加工第1階段好于第2階段，好于第3階段，即工件鋸切表面質量自上而下逐漸變差，由于切縫壁主要由左、右分齒去除材料形成，所以其表面質量主要受鋸齒側運動情況的影響，包括橫向振動和縱向進給運動，橫向振動主要受帶鋸條被約束情況影響，縱向進給速度則隨著工件直徑的增大而減小。鋸切加工第1 階段時帶鋸條未被完全約束且進給速度較快；第2階段時被完全約束且進給速度較慢；第3階段時被完全約束且進給速度較快。因此，可以推測鋸齒側橫向振動對表面質量的影響大于進給速度的影響；當帶鋸條被約束在切縫壁后，背帶振動受限導致鋸齒側承受更多鋸切過程中產生的能量，導致鋸齒側振動更不穩定，降低了表面質量。此外，如圖10（a）第10 刀的鋸切加工第2 階段下半部分和第3 階段工件表面上出現了一些較淺的微紋，而如圖10（b）第15刀從進入第2 階段至第3 階段結束工件表面上均出現了大量的深而寬波紋，表明第15 刀的工件表面質量大幅差于第10 刀。因此，工件表面上的波紋是降低表面質量的主要因素，若能通過聲發射信號反映出工件表面的波紋情況，即可判斷鋸切表面質量。

圖10 鋸切后工件表面照片Fig.10 The surface photo of the workpiece after sawing

通過對上述鋸切聲發射的原始信號、均方根值和單刀鋸切時間等時域信息以及FFT 頻域分析均難以與鋸切表面的波紋狀況直接建立聯系。但是通過FFT頻域分析可以看出，每個頻段的信號峰值隨著帶鋸條的磨損會發生變化，進而影響鋸切表面質量。小波包分解是將信號分解成不同頻段的一種分析方法。為了建立聲發射信號與鋸切表面波紋狀況之間的聯系，采用小波包分解對一刀的聲發射原始信號逐秒分解成各頻段，再將各對應頻段的能量譜百分占比繪制成曲線觀察變化趨勢。小波包分解時一般根據信號具體特點選擇小波基，本文選擇不同的小波基函數對圖9所示信號使用小波包分解，發現使用db2小波基分解后的信號更加貼近原始信號，分解效果最佳且其各頻段能量百分比大小和FFT 頻譜上各主頻峰值大小最為接近，因此選擇db2小波基。同時小波包分解層數的選擇也十分重要，分解層數過多需要耗費更多的時間計算，影響計算和判別速度；分解層數過少則不能獲取與表面質量有對應關系的聲發射信號特征，因此，選擇的原則是在保證具有信號特征的前提下，盡量選擇少的分解層數。嘗試了小波包分解2-4 層，發現進行兩層小波包分解時，各頻段能量百分比曲線與表面波紋狀況之間尚不能建立聯系，但在三層分解時發現某一頻段可滿足能量百分比曲線與表面波紋狀況建立聯系的要求。如圖11所示為對一個信號進行3層小波包分解的原理圖，第1 層是將原始信號分解成高頻部分和低頻部分兩個子信號，依次往下，第2 層可以得到四個不同頻段的子信號，第3 層可以得到八個不同頻段的子信號［18］。首先基于db2小波基函數對第10和15刀聲發射信號進 行3 層小波包分解，分為0～12.5 kHz、12.5～25 kHz、25～37.5 kHz、37.5～50 kHz、50～62.5 kHz、62.5～75 kHz、75～87.5 kHz 和87.5～100 kHz 的8 個頻段，再提取各頻段的能量譜百分比作為特征值。

圖11 小波包分解原理圖Fig.11 Schematic diagram of wavelet packet decomposition

圖12為將上述特征值按時間序列繪制的曲線圖。由圖12可知，各頻段能量變化趨勢仍表現為3個階段，與圖6所示的鋸切加工三個階段分別對應，其中均為第7頻段75～87.5 kHz的聲發射信號占比最高。對比第10和15刀，發現每個頻段都發生了一定變化，但第7頻段變化最大，尤其是鋸切加工第2階段的對比更為明顯。如圖12（a）所示，第10刀時，第7頻段鋸切加工第2階段的信號特征為幅度較小、周期較短、不規律性的小幅波動，對應的工件表面是深度較淺的微紋，此外，表面上兩個略深的微紋仍能基于第7頻段信號的變化對應上。然而，如圖12（b）所示，第15刀時，第7頻段鋸切加工第2階段的信號特征為出現周期較大、幅度變化較大、不規律性的大幅波動，且大幅波動內還含有與圖12（a）中相似的小幅波動，其中信號的大幅波動對應的是工件表面比較明顯的波紋，且與信號變化特征有一一對應的關系，此外，在波紋內和波紋間仍存在如圖12（a）中的微紋，與信號的小幅波動存在對應關系。綜上所述，第7頻段鋸切加工第2階段的聲發射信號特征與鋸切工件表面的波紋狀況建立了一定的聯系，可用來監測工件表面波紋狀況。

圖12 第10、15刀信號各頻段能量變化趨勢與表面波紋的聯系Fig.12 The relationship between the energy change trend of the 10th and 15th knife signals in each frequency band and the surface ripples

4 結論

（1）分析了帶鋸條鋸切圓柱體材料時，帶鋸條參與切削齒數的變化及振動約束變化情況。參與鋸切齒數隨鋸切加工深度的增加由急劇增加變為緩慢增加，切至圓柱工件下半段后由緩慢減小變為急劇減少，且原始聲發射信號的幅值隨著參與齒數的增加而增加，且在參與齒數變化率拐點位置處發生突變；隨著鋸切深度的增加，帶鋸條背帶由側面無約束逐漸變化至完全被約束直至鋸切結束，當被完全約束后原始聲發射信號幅值發生突變。因此，鋸切過程中參與鋸切齒數的變化狀況和帶鋸條的約束狀態是影響鋸切聲發射信號和工件表面質量的兩個主要因素，下一步的主要研究工作是通過有限元仿真分析和實驗，定量揭示這兩個因素對聲發射信號的影響規律。

（2）雙金屬帶鋸條鋸切加工全生命周期中，根據聲發射信號的均方根值和單刀鋸切加工時間可以得到其磨損過程為磨合磨損、快速磨損、穩定磨損三個階段。

（3）基于聲發射信號時域分析，發現單刀鋸切加工過程聲發射原始信號幅值隨加工刀數逐漸增大，且單刀鋸切時間隨加工刀數增加至磨合磨損階段單刀鋸切時間的2倍左右。而基于FFT頻域分析，發現當聲發射頻域信號出現多個峰值，且第一峰值的幅值下降時，表明聲發射信號來源比較分散，預示著帶鋸條磨損將加劇，即可認定帶鋸條失效。

（4）基于小波包分解的聲發射信號頻域分析，發現分解后的第7 頻段75～87.5 kHz 聲發射信號能量占比最高，最能反映工件表面質量變化。第7頻段鋸切加工第2 階段的聲發射信號波動情況與鋸切后工件表面的微紋和波紋情況可建立一定的聯系，并用于判斷鋸切加工表面波紋情況和質量。

（5）通過本文研究發現聲發射信號某一頻段的波動情況與鋸切表面質量有一定的聯系，因此下一步的研究工作將建立聲發射信號特征與鋸切表面質量的定量映射模型，并開發一套基于聲發射信號的帶鋸條磨損和鋸切表面形貌的在線監測系統。