CN109635847A - 一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，属于先进制造技术领域。本发明通过分析各种监测信号的优缺点，选择灵敏度高及易于安装的振动和声发射信号作为监测信号，通过完成信号采集和分析、特征提取、最优特征选择，最终实现刀具磨损状态识别，输出初期磨损、正常磨损和严重磨损三个阶段的刀具磨损状态。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，属于先进制造技术领域。
背景技术
刀具状态监测技术是在传感器技术、信号分析技术、模式识别技术和计算机技术基础上发展起来的一种关键技术。通过对刀具磨损状态进行实时监测，可以提高产品的加工质量，降低生产成本，并提高生产效率。它是真正实现自动化、智能化生产不可或缺的关键技术。但是目前刀具状态监测技术还不够成熟，不能够应用于实际加工中。
发明内容
本发明提供了一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，以用于切削加工中刀具磨损状态的识别问题。
本发明的技术方案是：一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，所述方法步骤如下：
所述方法步骤如下：
S1、通过振动信号采集设备采集切削加工中的振动信号，通过声发射信号采集设备采集切削加工中的声发射信号；
S2、振动信号、声发射信号分别根据切削三要素用量、刀具磨损状态组成一个4因素m水平的切削用量表进行全因素试验得到m4组原始数据；对m4组原始数据进行分析处理，提取振动信号、声发射信号对应的均值、方差、均方根值作为特征参数；对振动信号进行4层小波包分解，对声发射信号进行8层多分辨率分解，并提取各分解频段的能量占比；共得到31个特征参数；
S3、采用Relief-F算法对31个特征参数进行特征选择，选取出8个与刀具状态最相关的特征参数组成一个8维特征向量，最后选出的特征频段为：振动信号均方根、振动信号经4层小波包分解后的A4、A6、A11、A15频段和声发射信号经8层多分辨率分解后的D2、D4、D6 频段，得到一个8维的训练样本集；
S4、将对试验数据信号分析和特征选择后得到的m4组样本划分为训练样本和测试样本；将训练样本输入建立的BP神经网络模型进行训练，得到刀具状态识别模型；然后将测试样本输入刀具状态识别模型识别刀具磨损状态。
所述振动信号采集设备包括振动传感器、电荷放大器和低速数据采集卡，振动传感器与电荷放大器连接、电荷放大器与低速数据采集卡连接、低速数据采集卡通过USB数据线连接计算机，振动传感器安装在刀具上采集切削加工中的振动信号，经电荷放大器对信号进行放大后传入低速数据采集卡。
所述声发射信号采集设备包括声发射传感器、前置放大器和高速数据采集卡，声发射传感器与前置放大器连接、前置放大器与高速数据采集卡连接、高速数据采集卡插在计算机PCI卡槽内，声发射传感器安装在刀具上采集切削加工中的声发射信号，通过前置放大器对信号放大后传入高速数据采集卡。
本发明的有益效果是：本发明通过分析各种监测信号的优缺点，选择灵敏度高及易于安装的振动和声发射信号作为监测信号，通过完成信号采集和分析、特征提取、最优特征选择，最终实现刀具磨损状态识别，输出初期磨损、正常磨损和严重磨损三个阶段的刀具磨损状态。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
实施例1：如图1所示，一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，所述方法步骤如下：
所述方法步骤如下：
S1、通过振动信号采集设备采集切削加工中的振动信号，通过声发射信号采集设备采集切削加工中的声发射信号（振动信号采集设备、声发射信号采集设备需要设置采样参数：如采样时间、采样频率、采样点数）；
S2、振动信号、声发射信号分别根据切削三要素用量、刀具磨损状态（根据加工的需要将刀具磨损状态划分为三个阶段：新刀的初期磨损、正常磨损、严重磨损。为了得到这三种不同磨损程度的刀具，根据机床性能和刀具与材料的特性尽可能选取较大的切削参数，进行了大量的切削加工试验，直到获得这三种不同磨损程度的刀具各1把）组成一个4因素3水平的切削用量表，如表1所示（即切削速度、进给速度、切削深度、刀具磨损状态四个因素，每个因素三种状态为三个水平），进行全因素试验得到81组原始数据；对81组原始数据进行分析处理，提取振动信号、声发射信号对应的均值、方差、均方根值作为特征参数（每种信号各三个，共计6个特征参数）；对振动信号进行4层小波包分解（24个特征参数），对声发射信号进行8层多分辨率分解（9个特征参数），并提取各分解频段的能量占比；共得到31个特征参数；
表1 实验因素与水平
| 水平 | 切削速度<i>v</i><sub><i>c</i></sub>（m/min） | 进给速度<i>f </i>(mm/r) | 切削深度<i>a</i><sub><i>p </i></sub>(mm) | 刀具磨损<i>VB</i>(mm) |
| 1 | 64.6 | 0.11 | 0.8 | 0 |
| 2 | 80 | 0.13 | 1.0 | 0.2 |
| 3 | 98.5 | 0.15 | 1.2 | 0.4 |
S3、采用Relief-F算法对31个特征参数进行特征选择，选取出8个与刀具状态最相关的特征参数组成一个8维特征向量，最后选出的特征频段为：振动信号均方根、振动信号经4层小波包分解后的A4、A6、A11、A15频段和声发射信号经8层多分辨率分解后的D2、D4、D6 频段，得到一个8维的训练样本集；
S4、将对试验数据信号分析和特征选择后得到的81组样本划分为训练样本（54组，即2/3）和测试样本（27组，即1/3）；将训练样本输入建立的BP神经网络模型进行训练，得到刀具状态识别模型；然后将测试样本输入刀具状态识别模型识别刀具磨损状态。采用LabVIEW与MATLAB混合编程，开发了基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法的刀具磨损状态监测系统，该系统能够完成信号采集和分析、特征提取、最优特征选择与刀具磨损状态识别，输出初期磨损、正常磨损和严重磨损三个阶段的刀具磨损状态，并在严重磨损阶段采用红色信号灯及声音进行报警；经过测试该测试样本的识别正确率达到92.5%。
进一步地，可以设置所述振动信号采集设备包括振动传感器（型号DH112）、电荷放大器（型号2635）和低速数据采集卡(NI9215)，振动传感器与电荷放大器连接、电荷放大器与低速数据采集卡连接、低速数据采集卡通过USB数据线连接计算机，振动传感器安装在刀具上采集切削加工中的振动信号（振动传感器安装在刀具的刀柄靠近刀片一端的底面），经电荷放大器对信号进行放大后传入低速数据采集卡，低速采集卡对信号调理后输入计算机。
进一步地，可以设置所述声发射信号采集设备包括声发射传感器(PAC WD US)、前置放大器(PAC WD US)和高速数据采集卡（PCI-9846H），声发射传感器与前置放大器连接、前置放大器与高速数据采集卡连接、高速数据采集卡插在计算机PCI卡槽内，声发射传感器安装在刀具上采集切削加工中的声发射信号（声发射传感器安装在刀具的刀柄的侧面且位于刀片的对侧面），通过前置放大器对信号放大后传入高速数据采集卡，高速数据采集卡对信号调理后输入计算机。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (3)
1.一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，其特征在于：所述方法步骤如下：
S1、通过振动信号采集设备采集切削加工中的振动信号，通过声发射信号采集设备采集切削加工中的声发射信号；
S2、振动信号、声发射信号分别根据切削三要素用量、刀具磨损状态组成一个4因素m水平的切削用量表进行全因素试验得到m4组原始数据；对m4组原始数据进行分析处理，提取振动信号、声发射信号对应的均值、方差、均方根值作为特征参数；对振动信号进行4层小波包分解，对声发射信号进行8层多分辨率分解，并提取各分解频段的能量占比；共得到31个特征参数；
S3、采用Relief-F算法对31个特征参数进行特征选择，选取出8个与刀具状态最相关的特征参数组成一个8维特征向量，最后选出的特征频段为：振动信号均方根、振动信号经4层小波包分解后的A4、A6、A11、A15频段和声发射信号经8层多分辨率分解后的D2、D4、D6 频段，得到一个8维的训练样本集；
S4、将对试验数据信号分析和特征选择后得到的m4组样本划分为训练样本和测试样本；将训练样本输入建立的BP神经网络模型进行训练，得到刀具状态识别模型；然后将测试样本输入刀具状态识别模型识别刀具磨损状态。
2.根据权利要求1所述的基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，其特征在于：所述振动信号采集设备包括振动传感器、电荷放大器和低速数据采集卡，振动传感器与电荷放大器连接、电荷放大器与低速数据采集卡连接、低速数据采集卡通过USB数据线连接计算机，振动传感器安装在刀具上采集切削加工中的振动信号，经电荷放大器对信号进行放大后传入低速数据采集卡。
3.根据权利要求1所述的基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法，其特征在于：所述声发射信号采集设备包括声发射传感器、前置放大器和高速数据采集卡，声发射传感器与前置放大器连接、前置放大器与高速数据采集卡连接、高速数据采集卡插在计算机PCI卡槽内，声发射传感器安装在刀具上采集切削加工中的声发射信号，通过前置放大器对信号放大后传入高速数据采集卡。
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