高速硬車削刀具狀態在線監測研究

王永新

（鐵嶺師范高等專科學校，遼寧鐵嶺 112000）

高速硬車削是指利用高速車床對淬硬鋼進行高速車削的加工方式，這種加工方式是隨著PCBN刀具、陶瓷刀具、涂層硬質合金刀具等超硬材料刀具和高速精密數控車床的大量使用而出現的。淬硬鋼硬度一般在45 HRC以上，延伸率小、塑性低，工件在熱處理淬硬之前一般都已進行了粗加工，只有精加工在淬硬狀態下進行。在硬切削加工工藝出現之前一般都采用精磨加工，但精磨加工投資較大、生產效率不高，車間污染較嚴重。隨著高速硬切削加工技術的成熟，以車代磨已經成為趨勢，由于采用高速車削，效率提高3～10倍，加工精度可達 5 ～10 μm［1］，表面粗糙度可達Ra0.6 μm以上，可以達到磨削加工水平，高速硬車削加工在淬硬鋼加工中越來越多地得到了應用。

在高速硬車削加工過程中，主軸轉速和刀具進給速度都很高，并且采用干切削，不使用切削液，這就使加工過程變得非常復雜，刀具工作環境非常惡劣。根據研究，高速硬切削刀具磨損、破損主要以粘結磨損、化學磨損、微崩刃、脫焊乃至折斷打刀形式出現，刀具磨損、破損對加工質量和加工效率影響較大。因此對高速硬切削加工過程的刀具進行狀態實時在線監測與分析，及時了解刀具狀態，預測刀具剩余工作壽命對加工生產具有重要意義。

1 高速硬車削刀具狀態在線監測系統

本系統結構示意圖如圖1所示。

2 刀具工作狀態監控信號的拾取

經常用到的刀具切削狀態信號有切削力信號、振動信號、機床功率信號、刀具的聲發射信號、切削溫度信號等，考慮到車削加工刀具特點，選取聲發射信號作為刀具切削狀態信號。

所謂聲發射（Acoustic Emission，AE）是指材料內部局部區域在外界（應力或溫度）的影響下，伴隨能量快速釋放而產生的瞬態彈性波現象［2］。利用聲發射傳感器可以把這種由能量變化引起的瞬時應力波轉換為相應的電信號，即聲發射信號（AE信號）。在高速硬車削加工中，將聲發射傳感器布置在刀具上，這樣取得的車刀AE信號就最大限度地包含了加工過程中車刀的狀態信號。由于車刀AE信號中包含的車刀狀態信號與加工中的振動信號和其他干擾信號頻帶有較大距離，在有效頻帶內靈敏度較高，因此受加工條件限制較小，方便檢測。

常用聲發射傳感器是壓電式的，這類傳感器體積較大，信號傳輸損耗較大，是一種接觸式測量方式。光纖聲傳感器是近年來發展起來的一種新型傳感器，它利用光的特性被測量調制，再由光纖將調制光傳輸出來并解調，從而獲得被測物理量。這種傳感器體積小、非接觸式測量、信號傳輸距離遠、損耗小、靈敏度高、不受電磁干擾、耐高溫和腐蝕，應用越來越廣泛。本系統采用常用的非接觸式光纖Fabry－Pero聲發射傳感系統。

非接觸式光纖Fabry－Pero聲發射傳感器的傳感頭結構如圖2所示。

入射光經單模光纖射入F－P諧振腔，一部分光被F－P諧振腔左側端面反射回來作為參考光，另一部分進入F－P諧振腔，到達諧振腔右側刀具表面被反射回來，當刀具發出AE信號時就會調制反射光的相位，形成信號反射光，信號反射光與參考反射光由于存在相位差產生干涉現象，在光纖內合成后形成光強隨被測量變化而變化的光信號，有研究表明［1］，合成光強度變化I與F－P諧振腔腔長變化量ΔL的關系為式中:I0為入射光的光強;r為干涉腔反射面的反射比;λ為入射光的波長;n為光纖的折射率。

由此可見，該信號經光電探測器處理轉換成電信號后就可以表示刀具在加工中發出的聲發射信號了。

本系統采用北京東方普光科技有限公司生產的FOTF－CL型光纖F－P可調濾波系統進行AE信號的拾取。該系統結構如圖3所示，由F－P諧振腔產生的可調激光（Tunable Laser）、可調濾波器（Tunable Filter）、驅動器（Control Circuit）、光探測器（Optical Detector）組成。

系統F－P諧振腔由兩個高反射鍍層的鏡片組成，用壓電陶瓷來控制諧振腔的掃描，壓電陶瓷由磁性材料吸附在車刀上，由光纖連接到可調濾波器上，經光探測器轉換為電信號輸出。

3 刀具工作狀態監控和預測模型的建立

AE信號經FOTF－CL型光纖F－P可調濾波系統輸出電信號，該信號經數據采集卡轉換后輸入進計算機。這里選用USB4616高速數據采集卡對信號進行采集。轉換后輸入計算機的數據包含有高速硬車削刀具的狀態信息，為一組隨時間變化的數據，將其按照時間先后順序排列起來便成為了一組時間序列，即{X1，X2，…，Xn}，只要對這一組時間序列的變化趨勢進行監控和預測就可以實現對刀具運行狀態的實時監控和預測。

3.1 刀具破損和折斷狀態的監測

刀具破損或折斷時，會產生一個較大強度的AE信號，進入計算機后對應的應該是一個較大的數據值，只要將其與給定的一個參考值相比較，就可以判斷車刀是否處于破損狀態。在計算機中首先對輸入的時間序列每一個數據Xa與其前面的數據求出平均值=（X1+X2+…+Xa）/a，將這一平均值作為車刀是否破損的給定值，然后對時間序列下一個數據Xa+1與剛計算出的給定值進行比較，如果比較之后的系數λ=Xa+1/X大于某一固定值，說明此時車刀破損或折斷，程序輸出指令控制機床動作;如系數λ小于固定值，說明車刀正常，繼續計算平均值更新給定值，檢測得到的時間序列的下一個值Xa+2，繼續判斷刀具下一時刻的破損和折斷情況。

3.2 刀具磨損情況監測

高速硬車削刀具磨損情況如圖4所示。

刀具磨損情況監測的關鍵是實現從磨損征兆空間到磨損空間的映射，從而實現對磨損狀態的識別和預測。高速硬切削過程是一個非常復雜的非線性過程，這就要求識別模式具有良好的魯棒性和自適應性。BP神經網絡（BPNN），具有并行分布處理、聯想記憶、自學習、自組織和極強的非線性映射能力［4］，是目前應用最廣的人工神經網絡類型之一，能夠很好地適應和滿足刀具磨損情況的監控和預測要求。

本系統采用的BP神經網絡模型，多輸入、單輸出、隱含層三層結構，如圖5所示。

輸入層數據為數據采集卡采集到的時間序列{X1，X2，…，Xn}經坐標延遲法重構得到的m維相空間矢量［5］，即:

式中:τ為時間延遲，其值利用復自相關法進行選擇。

設復自相關函數為

對m維相空間中每個矢量點X（i）={Xi，Xi+τ，…，Xi+（m－1）τ}，定義:

式中:Xm（i）和Xmnn（i）是m維空間第i個矢量點和它的的鄰近點，Xm+1（i）和Xm+1nn（i）是m+1維空間的第i個矢量點和它的鄰近點。

輸入計算機的時間序列是AE信號經數據采集卡采集到的確定值，因此存在值m0，當嵌入維數m＞m0時，有E1（m）的值不變，此時的m0+1即為最小嵌入維數m的值。

選取高斯函數為輸入層到中間層的激活函數:

式中:x為輸入樣本，μi為中心，σi為徑向基函數的寬度。

中間層到輸出層采用線性傳遞函數f（x）=x。

4 軟件實現

本系統的計算機軟件在LabVIEW8.6基礎上進行設計開發。軟件系統主要包括數據采集模塊、數據處理模塊和顯示輸出模塊。

4.1 數據采集模塊

由于需要采集的數據量較大，在LabvIEW中，采用連續采集方法進行模擬信號的數據采集，框圖如圖6所示。

4.2 數據處理模塊

刀具破損和折斷情況下的數據處理如3.1節所描述。

刀具磨損情況的監測使用了BP神經網絡模型。Matlab軟件中集成了BP神經網絡工具箱，在Matlab中很容易編寫一段程序，利用這一工具進行BP神經網絡的計算和仿真。而在LabVIEW軟件中，提供了Matlab Script節點，可以在節點中編輯Matlab程序，然后在LabVIEW中運行，也可以在LabVIEW程序運行時直接調用Matlab程序，這種LabVIEW程序開發方法不用編寫復雜的程序代碼，簡單而且效率高。唯一需要的是在計算機中安裝Matlab5.0版本以上的軟件。

4.3 顯示輸出模塊

可以在LabvIEW中以圖形界面顯示，也可以利用Matlab軟件進行結果顯示。

5 實例

實驗采用DMCK0640高速數控車床，切削刀具采用復合PCBN車刀，工件材料選用淬火模具鋼，硬度56 HRC，加工進給速度為0.05 mm/min，切削深度為0.1 mm，主軸轉速1 800 r/min。采集5 500個數據，取前5 000個數據用于網絡模型訓練，后500個數據用于預測。

一步預測結果如圖7所示。由圖可以看到，預測誤差數量級為10 ，值很小，達到了很好的預測效果，可以作為監控和短期預測刀具磨損狀態數據使用。

多步預測仍采用上面的原始數據，使用迭代法，每次向前預測一步，然后用預測得到的值代替實測值進行下一步預測，由結果可知，預測步數較小時，預測值與實際值吻合程度較高，預測誤差較小，預測步數增大后，預測誤差隨之增大。這是因為使用迭代法，新的預測值越來越依賴之前的預測值，累積誤差不斷加大造成的，雖然誤差不斷加大，但數據仍然可以作為下一時間段車刀磨損狀態的預估，為刀具的管理提供數據。

6 結語

高速硬車削是對淬硬鋼進行加工的一種先進加工方式，切削刀具狀態對加工效果影響巨大，車刀磨損及破損的狀態監測非常重要。本文設計了一種監控和預測車刀狀態的系統，利用光纖F－P聲發射傳感器采集數據，采用BP基神經網絡建立刀具磨損情況監控和預測模型，利用LabVIEW和Matlab軟件編程進行數據處理和結果顯示，為刀具管理提供依據。實驗證明，該系統對刀具的實時監控和刀具磨損情況預測效果較好。

［1］張燕敏，徐宏海.高速硬車削淬火鋼的實驗研究［J］.中國制造業信息化，2006，35（5）.

［2］楊瑞峰，馬鐵華.聲發射技術研究及應用進展［J］.中北大學學報，2006，27（5）.

［3］劉霞，王三民，單寧.基于光纖聲發射傳感技術的刀具健康監測系統研究［J］.制造技術與機床，2009（6）:81－83.

［4］黃德雙.神經網絡模式識別系統理論［M］.北京:電子工業出版社，1996.

［5］谷子，唐巍.混沌相空間重構參數優選法［J］.中國電機工程學報，2006，26（14）.

［6］廖慎勤，彭良玉，江勇.LabVIEW中BP神經網絡的實現及應用［J］.現代電子技術，2009（4）.