基于多信息融合技術(shù)的刀具故障診斷1

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1、基于多信息融合技術(shù)的刀具故障診斷1第一章緒論1刀具監(jiān)控的目的和意義加工狀態(tài)監(jiān)控是保證口動化加工順利進行的重耍技術(shù)，在先進制造技術(shù)中占據(jù)重要地位，自從上世紀50年代，各個國家都開始研究該課題。在自動化加工中，最為常見的故障便是刀具狀態(tài)的變化，因此刀具狀態(tài)監(jiān)測是加工過程監(jiān)控最為重要最為關鍵的技術(shù)之一。金屬切削加工過程是一個復雜的過程。其中影響加工質(zhì)量的因素是多方面的，包括毛坯材料與質(zhì)量、機床、刀具和夾具等。在口動化加工屮，由于廣泛采用數(shù)控技術(shù)，機床的精度高、可靠性好，而且夾具少，因此工件的加工質(zhì)量受機床、夾具的影響較小。而刀具狀態(tài)對加工質(zhì)量的影響存在于整個切削過程中，對保

2、證加工質(zhì)量和提高生產(chǎn)率至關重要。金屬切削過程中的刀具磨損和破損是不可避免的現(xiàn)象，它給自動化加工帶來了諸多不良影響，特別是刀具的磨損直接影響工件的加工精度和表面粗糙度，刀具破損時不僅影響工件質(zhì)量、生產(chǎn)效率，嚴重時甚至會影響整個加工系統(tǒng)的運行和操作人員的安全，造成難以估量的損失，因此刀具狀態(tài)是影響加工質(zhì)量的主要因素之一，而刀具狀態(tài)是有可能通過在線監(jiān)控來實現(xiàn)實時識別和做岀適當反應的。根據(jù)德國著名學者W.K。ening和H.K.Tonshoff教授統(tǒng)計，利用刀具監(jiān)測系統(tǒng)可使口動化加工系統(tǒng)提高生產(chǎn)率100k—600k,減少故障停機時間的75%,提高機床利用率50%以上;美國Ke

3、nnametal公司的研究表明，刀具監(jiān)測系統(tǒng)不僅提高了刀具本身的利用率，而且可避免刀具失效所導致的工件報廢及機床故障，能節(jié)約費用達30%o刀具狀態(tài)監(jiān)控技術(shù)的解決必將帶來多方面的巨大經(jīng)濟和社會效益，所以刀具監(jiān)測技術(shù)已成為各國公認的重大關鍵技術(shù)，受到極大的重視?？梢哉f，刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)為制造系統(tǒng)現(xiàn)代化、自動化、柔性化奠定了基礎。目前自動化加工系統(tǒng)上采用刀具壽命管理的方法來防止刀具的蘑損:即當?shù)毒哌_到平均壽命時就換刀，無論刀具損壞與否。因刀具壽命的隨機性，其實山東大學工程碩士學位論文際壽命極限估計往往過于保守，造成資源浪費，同時對加工中隨機發(fā)生的刀具破損現(xiàn)象無法及時做出反映

4、，不能充分發(fā)揮刀具的切削能力。采用刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)可以最大限度地延長刀具的使用壽命，有助于確定最優(yōu)的切削參數(shù)，使生產(chǎn).率和加工成本得到最佳協(xié)調(diào)。由此可見研究刀具狀態(tài)監(jiān)測具有重大的實際意義。刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的目的和意義在于：(1)實時監(jiān)測刀具狀態(tài)，刀具不可靠時，加工系統(tǒng)對刀具磨損量進行補償，或更換刀具；(2)降低廢品率和工件加工成本，提高工件加工質(zhì)量；(3)減少設備的停機時間，提高設備利用率和生產(chǎn)率，延長刀具使用壽命；(4)防止機床事故，最大限度地保證機床加工系統(tǒng)的安全性；(5)實現(xiàn)工廠自動化，最大限度地減少人對機床的干預；(6)使加工系統(tǒng)在最優(yōu)的參數(shù)下運行。2刀具監(jiān)控

5、系統(tǒng)的組成刀具監(jiān)控系統(tǒng)一般由信號監(jiān)測、特征提取，狀態(tài)識別三部分組成，如圖所示:2.1信號監(jiān)測在加工過程中有許多種狀態(tài)信號從不同角度反映刀具狀態(tài)的變化，監(jiān)測信號選擇的好壞往往是決定監(jiān)控系統(tǒng)成敗的關鍵因素。監(jiān)測信號應具備對刀具狀態(tài)的變化反應靈敏和迅速，便于在線測量，不改變加工系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，信號受環(huán)境干擾小，具有較高的信噪比等特點。常用的刀具狀態(tài)監(jiān)測信號有切削力、功率/扭矩、聲發(fā)射信號（AE）、振動、溫度、切削參數(shù)、電流等。監(jiān)測信號用相應的傳感器獲得并進行預處理，信號預處理的內(nèi)容包括隔離、放大、濾波、A/D轉(zhuǎn)換等。2.2特征提取特征提取是對監(jiān)測信號的進一步加工處理，從大量信號中

6、提取出與刀具狀態(tài)變化相關的參數(shù)，一方面可以提高信號的信噪比，另一方面可以減少后期數(shù)據(jù)的處理量，提高運算速度。目前廣泛使用的特征提取方法主要有時域分析方法（均值、差值、相關系數(shù)、導數(shù)值等）、頻域分析方法（快速傅立葉變換、功率譜等）和時頻分析方法（短時FFT、小波分析）。特征提取后可獲得反映信號本質(zhì)的特征數(shù)據(jù)，它的品質(zhì)對監(jiān)測系統(tǒng)的性能和可靠性具有很重要的影響作用。2.3狀態(tài)識別狀態(tài)識別是根據(jù)所獲得的刀具狀態(tài)特征參數(shù)通過識別模型對加工過程的刀具狀態(tài)進行分類判斷，其核心是所采用的模型。模型的功能是實現(xiàn)從特征空間到狀態(tài)空間的映射，模型可由物理關系或者根據(jù)經(jīng)驗公式建立。根據(jù)模型的

7、特點可以分為固定參數(shù)模型、適應性模型和自學習模型等。多模型系統(tǒng)的思路是對加工過程刀具狀態(tài)的檢測信號通過多個模型進行分析，以獲得更多的監(jiān)測信息，這種系統(tǒng)在不增加設備成本的情況下，通過軟件處理獲得更多的刀具狀態(tài)信息，使監(jiān)測更準確更可靠。當前采用建模的主要方法有統(tǒng)計方法、模式識別專家系統(tǒng)、模糊推理判斷、神經(jīng)網(wǎng)絡等。3狀態(tài)監(jiān)測關鍵技術(shù)3.1信號處理技術(shù)信號處理技術(shù)是刀具狀態(tài)監(jiān)測的核心技術(shù)，通過對傳感器檢測信號進行分析處理，提取信號的特征值，進而對特征值進行智能識別，以實現(xiàn)狀態(tài)檢測的目的。早期刀具狀態(tài)監(jiān)測所采用的信號處理技術(shù)多集中在時域、頻域，近年來信號處理技