皮智謀 李 強 任成高

(湖南工業(yè)職業(yè)技術學院，湖南長沙 410208)

數(shù)控機床是高精度、高效率的自動化加工設備。切削過程中，潤滑、密封失效，或過載切削、撞刀、主軸碰撞等異常狀況均可能引起主軸軸承變形、磨損、疲勞點蝕。主軸單元裝配時軸承間隙過大、預緊不當或潤滑脂加入過多也影響軸承正常運轉(zhuǎn)。主軸軸承運轉(zhuǎn)狀態(tài)直接影響主軸運轉(zhuǎn)精度和機床正常加工，特別是大型工件持續(xù)加工過程中更不能出現(xiàn)因軸承故障而停機檢修主軸的現(xiàn)象。因此，做好主軸軸承工作狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是保證整臺機床加工精度的重要環(huán)節(jié)［1］。

1 監(jiān)測方法概述

軸承健康狀態(tài)的監(jiān)測方法可分為直接檢測法和間接檢測法兩大類。直接檢測法是直接檢測軸承磨損量大小，變形量，滾道和滾動體表面是否點蝕、剝落，潤滑是否有效等。這種方法準確有效，但需要拆卸主軸部件，通常是在發(fā)現(xiàn)主軸軸承運轉(zhuǎn)異常后才進行。間接檢測法則通過檢測振動、運轉(zhuǎn)噪聲、溫升或潤滑油中磨損顆粒情況來判斷軸承運轉(zhuǎn)正常與否。與直接檢測法相比，間接檢測方法的最大優(yōu)點是能夠?qū)崿F(xiàn)在線檢測，通過檢測系統(tǒng)實時收集的信號與正?；蜃顑?yōu)運轉(zhuǎn)狀態(tài)的參考信號的比較，一旦實際信號的改變超過閾值，就發(fā)出報警，以提示維修者注意或進行檢修。這種間接檢測有利于及早發(fā)現(xiàn)設備異常，預測檢修周期，減少加工過程中出現(xiàn)停機檢修造成的損失。

在數(shù)控機床主軸軸承間接檢測中，最常用的方法是振動檢測法，但其傳感器的安裝以及故障特征頻率的提取都很繁瑣［2］。溫度監(jiān)測分析法對軸承早期點蝕與剝落、輕微磨損等故障識別效果不明顯，只有當軸承故障累積到一定程度才能夠有效監(jiān)測。聲發(fā)射檢測也因傳感器比較昂貴，需要專門的數(shù)據(jù)采集卡進行A/D轉(zhuǎn)換，因此獲得檢測信號的成本較高。油樣鐵譜檢測方法則難實現(xiàn)對脂潤滑軸承的檢測，且易受來自其他零件損傷、脫落顆粒干擾，而影響識別準確性。

相比而言，主軸運轉(zhuǎn)過程中的噪聲信號則比較容易采集，所需設備也相對簡單。并且現(xiàn)代數(shù)控機床，特別是數(shù)控銑床和加工中心從電動機到主軸一般較少用齒輪傳動，而采用同步齒形帶傳動，電動機也安裝在主軸單元末端，只要信號采樣位置選擇得當，主軸運轉(zhuǎn)噪聲主要源自軸承運轉(zhuǎn)。相關研究表明，不同的軸承磨損狀態(tài)，其聲輻射也有所不同［3］。因此可選定主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號來對主軸軸承工況進行監(jiān)測。

2 實驗裝置

以數(shù)控銑床主軸軸承為研究對象，通過檢測主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號來研究主軸軸承運轉(zhuǎn)狀態(tài)，實驗裝置如圖1所示。

傳聲器置于主軸前端，在垂直方向上與主軸承處于同一高度，距離主軸單元殼體150 mm，用磁性表座固定。采集信號時只開動待測的數(shù)控銑床，并盡量保持周圍環(huán)境的安靜。主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號經(jīng)電容傳聲器轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘枺ㄟ^聲級計放大后進入A/D采樣轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號并保存在計算機上。本實驗采用計算機自帶的聲卡作為A/D轉(zhuǎn)換裝置，用WINDOWS操作系統(tǒng)自帶的錄音機軟件即可獲得主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號。

3 實驗條件

實驗場地:數(shù)控設備裝調(diào)實驗室。

銑床類型:床身式數(shù)控銑床MV59，主軸軸承為滾動球軸承。

采樣頻率:考慮主軸的最高轉(zhuǎn)速一般在 8 000 r/min以內(nèi)，且機械加工過程中最大的固有頻率多在2～8 kHz之間。根據(jù)奈奎斯特采樣定律，本研究的采樣頻率至少要達到16 kHz，另外考慮到采樣效果，實際采用的采樣頻率為44.1 kHz。

采樣條件:經(jīng)確診為軸承磨損過大，主軸回轉(zhuǎn)精度修復前代表故障狀態(tài);經(jīng)更換軸承，調(diào)整并恢復正常加工精度后代表正常狀態(tài)。兩種狀態(tài)下，主軸在 30 r/min到3 000 r/min范圍內(nèi)，在低、中、高3個轉(zhuǎn)速段內(nèi)各取3種轉(zhuǎn)速進行實驗，共采集正常和故障狀態(tài)各9組主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號。

4 數(shù)據(jù)分析

首先從獲得的主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號中提取能夠反映軸承工況的特征參數(shù)，然后建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為識別主軸軸承健康狀態(tài)的識別器。從主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號中提取的特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入矢量，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出為主軸軸承健康狀態(tài)。其識別流程如圖2所示。

軸承在正常狀態(tài)和處于磨損狀態(tài)時用傳聲器采集到的主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號(即原始信號)所包含的功率有較大差別，因而可以把原始信號的功率作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入的特征量。同時還選取原始信號中能反映信號本身特性的參數(shù):信號的絕對值均值、方差一并作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入特征量。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入特征向量可表示為:［信號的絕對值均值、功率、方差］3個值。

多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型由于采用誤差反傳的BP學習算法，被稱為 BP網(wǎng)絡，因其有高度非線性映射能力，被大量應用于模式識別、分類等問題。本研究也采用BP網(wǎng)絡作為模式識別分類器，它由輸入層、隱含層和輸出層3層構成，其結構如圖3所示。

利用MATLAB環(huán)境，可方便地完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建立、輸入?yún)?shù)的訓練和主軸工況的識別任務。其輸入層節(jié)點數(shù)為3，輸入矢量為主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號的絕對值均值、功率和方差3個特征值。輸出層節(jié)點數(shù)為1，目標輸出矢量含有1個元素，其值為0或1，0代表正常狀態(tài)，1代表故障狀態(tài)。網(wǎng)絡學習速度為0.01，誤差函數(shù)采用誤差平方和函數(shù)，目標誤差為0.001。隱含層激活函數(shù)為雙曲正切函數(shù)，節(jié)點數(shù)的確定沒有成熟算法，只能根據(jù)試驗結果選取。隱含層節(jié)點數(shù)太多會導致學習時間過長、誤差不一定最佳，也會導致容錯性差、不能識別以前沒有看到的樣本，因此一定存在一個最佳的隱含層節(jié)點數(shù)［4］。實際應用中，常用以下兩公式之一來確定隱含層節(jié)點數(shù)L的初始值，然后逐步增加隱含層節(jié)點數(shù)到合適為止［5］。

式中:m、n分別為輸入層節(jié)點數(shù)和輸出層節(jié)點數(shù)。

本研究共取網(wǎng)絡訓練樣本12個，正常和故障狀態(tài)各6個，如下變量P。測試仿真樣本6個，正常和故障狀態(tài)各3個，如下變量PNEW。

用測試樣本對已經(jīng)訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡分類器進行仿真，得出表1所示不同網(wǎng)絡結構下測試樣本的識別準確率。從表1結果對比可知，隱含層節(jié)點數(shù)為5時，訓練次數(shù)較少，且識別準確率高。

利用3－5－1結構的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的仿真測試結果如表2。比較表中樣本實際狀態(tài)和預測結果，可以看出以BP神經(jīng)網(wǎng)絡仿真預測值和樣本的實際值是一致的，實驗收到了較好的效果。

表1 不同網(wǎng)絡結構識別率

表2 識別結果比較

5 結語

主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號可以作為監(jiān)測主軸軸承健康狀態(tài)的途徑之一。由實驗可知，通過提取主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號的特征參數(shù)，建立、訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，可有效識別主軸軸承工作狀態(tài)。可在主軸轉(zhuǎn)速上下限值內(nèi)以更多的主軸轉(zhuǎn)速值進行采樣，以獲得更多樣本信號，將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，并驗證其識別結果。此外，還應從主軸運轉(zhuǎn)噪聲信號中提取更為有效的特征參數(shù)，建立更為有效的神經(jīng)網(wǎng)絡，從而提高識別效果。

［1］馮冬芳，鄭鵬，滕立波.用故障診斷方法判斷機床主軸軸承的工作狀態(tài)［J］.組合機床與自動化加工技術，2005(11):33－35.

［2］鄧三鵬，徐小力，張建新，等.基于噪聲小波包絡譜的數(shù)控機床主軸故障診斷研究［J］.機床與液壓，2009，37(12):219 －221.

［3］呂琛，王桂增，葉昊，等.基于噪聲小波包絡譜的主軸承磨損故障診斷［J］.中南工業(yè)大學學報:自然科學版，2003，34(4):489 －492.

［4］飛思科技研發(fā)中心.神經(jīng)網(wǎng)絡理論與MATLAB7實現(xiàn)［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2005.

［5］桂現(xiàn)才.BP神經(jīng)網(wǎng)絡在MATLAB上的實現(xiàn)與應用［J］.湛江師范學院學報，2004(3):79－83.