基于聲發(fā)射的高速銑削刀具故障診斷*

陳 萍 王細洋 鮑平平

（南昌航空大學(xué)航空制造工程學(xué)院，江西南昌330063）

在金屬切削加工過程中，一旦出現(xiàn)刀具故障將直 接影響工件表面質(zhì)量和尺寸精度，嚴重時甚至導(dǎo)致刀具失效、工件報廢、機床受損等。因此，在自動化加工過程中為保證產(chǎn)品質(zhì)量和加工設(shè)備安全而對刀具進行實時監(jiān)測是很有必要的。

刀具監(jiān)測的方法很多，如光學(xué)圖象法、放射線法、切削力法、功率法、切削溫度、振動分析法、聲發(fā)射法等。在金屬切削過程中伴隨著豐富的聲發(fā)射（Acoustic Emission，簡稱AE）現(xiàn)象，而AE信號能直接反映金屬材料內(nèi)部晶格的變化，因此包含了與刀具狀態(tài)密切相關(guān)的信息，對于刀具出現(xiàn)異?，F(xiàn)象有較好的預(yù)報特性，AE監(jiān)測技術(shù)被認為是一種很有前途的監(jiān)測方法。

AE監(jiān)測技術(shù)在機械工程領(lǐng)域的應(yīng)用是由刀具的磨損和破損而引入的。上世紀70年代后期，日本首先將AE技術(shù)用于監(jiān)測刀具狀態(tài)，開辟了AE技術(shù)應(yīng)用的新領(lǐng)域。Xiaoli Li［1］等詳細總結(jié)了聲發(fā)射信號產(chǎn)生的機理，信號的特點及處理方法，指出了利用聲發(fā)射信號監(jiān)測刀具磨損的優(yōu)越性。研究結(jié)果表明，在正常磨損狀態(tài)下，聲發(fā)射主要來自第一、二、三變形區(qū)，是典型的連續(xù)信號，而刀具發(fā)生破損時，聲發(fā)射信號是非連續(xù)型突發(fā)信號。Iwata［2］等人基于AE信號成功地應(yīng)用于單刃的車削過程監(jiān)控中。我國一些單位已研制成功了車刀破損監(jiān)測系統(tǒng)（準確率高達99%）和鉆頭折斷報警系統(tǒng)。而應(yīng)用于銑削方面的則研究不多，主要困難在于刀具切入和切離工件時產(chǎn)生負載脈沖，這些負載脈沖幅值有可能與刀具磨損引起的幅值相等［3］。1987年Diei［4］等人首先研究了面銑削聲發(fā)射信號對刀具磨損和切削參數(shù)的敏感度。馬建峰［5］等人研究了一種模式可分性測度的特征優(yōu)選應(yīng)用于銑刀磨損狀態(tài)的識別中。

1 基于AE信號的參數(shù)分析

AE信號處理方法主要包括簡化波形特征參數(shù)分析和對波形進行頻譜分析，其中聲發(fā)射參數(shù)分析是上世紀50年代以來廣泛使用的經(jīng)典方法，在解決工程實踐問題中有其它方法不可比擬的優(yōu)勢。

常用的聲發(fā)射信號特征參數(shù)有事件計數(shù)、振鈴計數(shù)、幅度、能量、持續(xù)時間、上升時間、有效值電壓。聲發(fā)射信號的特征參量分為非統(tǒng)計特征參量和統(tǒng)計特征參量兩種。對于單個聲發(fā)射信號的處理與表征用非統(tǒng)計特征參量，例如，聲發(fā)射信號的事件、幅度、能量、事件計數(shù)、振鈴計數(shù)、峰前計數(shù)、上升時間、持續(xù)時間、下降時間、門檻值等。而多個信號及它們之間的關(guān)系用統(tǒng)計特征參量表征，如總事件計數(shù)、總振鈴計數(shù)、總能量、聲發(fā)射率、有效值電壓等。

AE特征參量的確定，對檢測精度和可靠性影響較大。研究表明，最有效的方法是檢測AE信號包含的能量，電信號轉(zhuǎn)化的能量可直接反映原始AE源產(chǎn)生的能量率?，F(xiàn)初步選定聲發(fā)射事件計數(shù)、振鈴計數(shù)、有效值電壓RMS和能量作為聲發(fā)射故障診斷的特征參量。因為這些參量均能從不同方面反映AE信號的能量變化情況，它們之間具有較敏感的對應(yīng)關(guān)系。

2 診斷實例

2.1 試驗數(shù)據(jù)

試驗在MIKRON UCP 600高速加工中心上進行，工件材料為航空鋁（7050一T7451鋁合金），刀具型號為高速鋼三齒立銑刀HSS（φ10 mm）。選用 SR150A聲發(fā)射傳感器，聲發(fā)射傳感器安裝在加工件的側(cè)邊并盡可能靠近切削點處（如圖1所示）?；贚ABVIEW建立的聲發(fā)射數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（AE信號采集框圖如圖2所示），采用PCI-1714UL數(shù)據(jù)采集卡采集不同銑刀狀態(tài)（新刀、微磨、嚴重磨損）的AE信號。實驗中采樣頻率為2 MHz/s，為便于數(shù)據(jù)處理只取試驗樣本的部分數(shù)據(jù)（102 400點）進行分析。試驗中切削的參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 切削參數(shù)

2．2 驗證聲發(fā)射特征參量法監(jiān)測的有效性

試驗采集了多個聲發(fā)射信號，它們之間的關(guān)系可用統(tǒng)計特征參量表征。基于功能強大的LABVIEW圖形編程語言，調(diào)用LABVIEW軟件里的threshold peak detector、rms等函數(shù)來編程實現(xiàn)AE特征參數(shù)的提?。▓D3）。

表2 銑刀各狀態(tài)聲發(fā)射信號特征參量值

如表2所示，對比不同刀具狀態(tài)的聲發(fā)射信號特征參數(shù)，刀具從新刀到微磨損再到嚴重磨損，其總事件計數(shù)和總振鈴計數(shù)呈下降趨勢，而總能量和有效值電壓隨磨損程度的增加而增大。這是因為在銑削過程中新刀以連續(xù)信號為主，具有信號頻度高、能量小的特點。而磨損刀具在銑削過程中則以突變性信號為主，其信號衰減很快，從而導(dǎo)致信號的事件數(shù)、振鈴數(shù)下降。由于電信號轉(zhuǎn)化的能量可直接反映原始聲發(fā)射源產(chǎn)生的能量率，所以檢測聲發(fā)射信號包含的能量是很有效的方法，銑削過程中磨損的故障刀具較新刀而言其聲發(fā)射產(chǎn)生頻繁，并且能量變化顯著。事件數(shù)、振鈴數(shù)、能量和有效值電壓這些特征參量都從不同的側(cè)面反映了聲發(fā)射信號的能量變化情況，可作為聲發(fā)射故障診斷的特征參量來監(jiān)測刀具狀態(tài)。

4 結(jié)語

（1）基于AE信號的過程監(jiān)測目前主要用于車削，而銑削過程復(fù)雜，尤其是刀具切入切離工件時產(chǎn)生高幅值負載脈沖的影響，給銑削監(jiān)控帶來很大的難度。

（2）實驗表明采取聲發(fā)射參數(shù)分析法，提取總事件記數(shù)、總振鈴記數(shù)、總能量、RMS作為特征參量能有效的監(jiān)測高速銑削過程監(jiān)控，其分析方法簡單、直觀并且經(jīng)濟實用。

［1］Xiaoli Li.A brief review：acoustic emission method for tool wear monitoring during turning［J］.International Journal of Machine Tools&Manufacture，2002，42（2）：157-165.

［2］K.Iwata，T.Moriwaki，Application of acoustic emission measurement to in-process sensing of tool wear［J］.Ann.CIRP，1997，26（1/2）：19-23.

［3］P.W.Prickett，C.Johns，An overview of approaches to end milling tool monitoring［J］.International Journal of Machine Tools&Manufacture，1999，39（1）：105-122.

［4］E.N.Diei.D.A.Dornfeld，Acoustic Emission from the Face Milling Process—the Effects of Process Variables.J.Eng.for Industry，1987，109（2）：92-99.

［5］馬建峰，王信義.銑刀磨損監(jiān)測中的聲發(fā)射信號的特征優(yōu)選［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報，2001，21（2）：185-184.

［6］沈功田，耿榮生，劉時風(fēng).聲發(fā)射信號的參數(shù)分析方法［J］.無損檢測，2002，24（2）：72-77.

［7］龔?fù)P，王細洋.基于聲發(fā)射信號的高速銑削過程監(jiān)測技術(shù)［J］.航空制造技術(shù)，2009，（7）：80-83.