□ 王嗣陽 □ 范 灝 □ 賴小平 □ 許黎明

1.上海交通大學 機械與動力工程學院 上海 200240

2.上海第三機床廠 上海 201699

磨削過程中防碰撞與消空程的信號特征提取

□ 王嗣陽1□ 范 灝2□ 賴小平1□ 許黎明1

1.上海交通大學 機械與動力工程學院 上海 200240

2.上海第三機床廠 上海 201699

在磨削加工領域，消空程與防碰撞是磨削過程監(jiān)控中的兩大難點?；趯ι拜喣ハ鬟^程中聲發(fā)射信號的采集，分別對消空程與防碰撞提出了相應的特征提取方法。通過選擇合適的采樣率與處理間隔，基于敏感度、穩(wěn)定性和處理效率，試驗分析了所提取的特征量對防碰撞與消空程的應用效果。結(jié)果表明，提出的信噪能量比方法可以有效識別砂輪與工件的初始接觸點并應用于消空程；提出的時域方差信噪比方法可以對碰撞點實現(xiàn)預知判斷，有效應用于防碰撞。

消空程 防碰撞 信號處理 聲發(fā)射 特征提取

消空程與防碰撞是磨削過程監(jiān)控中的兩大難點，防碰撞要求能夠快速識別砂輪與工件的碰撞事件，關系到磨削加工的安全；消空程要求能夠準確快速地識別砂輪與工件的初始接觸，影響到磨削效率。

為了能夠快速、準確判斷磨削過程是否接觸或碰撞，需要確定合適的狀態(tài)監(jiān)測信號，本文采用目前在磨削方面應用最廣泛的AE聲發(fā)射信號作為研究對象。當前，基于這類監(jiān)測方法進行產(chǎn)品研發(fā)的企業(yè)主要有意大利MARPOSS和美國SBS公司，然而目前相關技術的研究文獻報道還較少，國內(nèi)市場也沒有相關產(chǎn)品。但國內(nèi)外針對砂輪磨削過程監(jiān)控和砂輪鈍化識別已經(jīng)開展了廣泛深入的研究。T Warren Liao等［1］通過對聲發(fā)射信號進行分析、特征提取及建立增強分類實現(xiàn)在線監(jiān)測砂輪的磨損；Xu Liming等［2］基于能量百分比對砂輪磨損信號進行識別，通過提取不同磨削狀態(tài)下的能量變化特征來識別砂輪的磨損；鞏亞東等［3］研究采用RMS電壓、包絡信號的微分值與振鈴計數(shù)相結(jié)合作為聲發(fā)射磨削接觸檢測的特征參量進行了磨削接觸檢測系統(tǒng)的研制。上述對磨削狀態(tài)和砂輪鈍化的研究都針對砂輪的工作狀態(tài)分析，而對砂輪與工件是否發(fā)生碰撞及消空程是初始接觸點的研究卻少涉及。

本文結(jié)合時頻域信號分析方法，針對消空程和防碰撞需求對磨削聲發(fā)射信號分別進行了特征量的提取研究，并基于敏感度、穩(wěn)定性和處理效率等指標對所提取的特征量進行了評估，提出有效的消空程和防碰撞特征提取方法。

1 試驗裝置與方法

磨削試驗在MKA1620數(shù)控端面外圓磨床上進行（見圖1）。選用日本富士公司的1045S聲發(fā)射傳感器，帶寬為100 kHz～1.5 MHz，靈敏度為51 dB，聲發(fā)射寬帶前置放大器的帶寬為15 kHz～1.5 MHz，增益40 dB；數(shù)據(jù)采集卡選用美國NI公司的USB6259；磨削用砂輪采用白剛玉大氣孔砂輪，型號為PSX1，中軟80目；工件材料為45號鋼，硬度51HRC，直徑50 mm，磨削長度為25 mm的圓柱體。數(shù)據(jù)采集采用NI公司的LabVIEW平臺，數(shù)據(jù)處理通過MATLAB實現(xiàn)。

磨削試驗開始前，使砂輪和冷卻液開啟達到正常磨削時所處的狀態(tài)，保持砂輪與工件未接觸，由此建立正常的工作環(huán)境，同時采集1 s的環(huán)境信號作為背景噪聲。試驗中砂輪轉(zhuǎn)速為1 900 r/min，磨削量為50 μm，砂輪線速度為50 m/s。分別采用6種不同的進給速度 （0.5、1、1.5、2、2.5、3 mm/min）對工件進行磨削試驗。記錄每次試驗砂輪和工件從分離、接觸到穩(wěn)定的過程信號。隨所取進給速度的不斷遞增，當進給速度為3 mm/min時，砂輪和工件接觸到一定程度時發(fā)生了異常，以此作為碰撞現(xiàn)象予以記錄。采樣率根據(jù)分析選取400 MHz，選取的信號處理間隔為5 ms，處理長度為10 ms。每次試驗前由操作工檢查砂輪是否鈍化，如鈍化則對砂輪進行修整。

▲圖1 防碰撞和消空程的試驗裝置

2 信號特征提取

為了選取合適的特征量以快速有效地反映砂輪與工件的接觸和碰撞，針對消空程和防碰撞目標，分別提出了基于傅里葉變換的信噪能量比和原始信號的時域方差信噪比兩種特征提取方法。

（1）基于傅里葉變換的信噪能量比。對信號進行快速傅里葉變換，求得信號功率譜，將信號頻率平均分成8組，求得工作信號與環(huán)境噪聲信號各分頻段對應能量占總能量的百分比，它們的比值就是基于傅里葉變換的信噪能量比。

設信號x（t）經(jīng)過FFT變換后按頻率由小到大均分為m組信號F1（t）、F2（t）、...、Fm（t），由Fi表示。i=1，2，..，m，向量V=［EF1，EF2，...，EFm］。

總能量E為：

將向量V標準化為Vp：

各頻率段能量占比Ep為：

設工作信號為x1（t），環(huán)境噪聲信號為x2（t），由式（4）可求得工作信號各頻段能量占比ef1i，環(huán)境噪聲各頻段能量占比ef2i，則原始信號FFT的信噪能量比Vp′為：

（2）原始信號的時域方差信噪比：首先求得工作信號和環(huán)境噪聲的時域方差，其中環(huán)境噪聲的特征量通過學習預先獲得，而工作信號的時域方差為實時處理結(jié)果，原始信號的時域方差信噪比即為工作信號與環(huán)境噪聲時域方差之比。

假設x（t）表示信號樣本，m為x（t）中樣本容量。其中時域方差σ2為：

假設工作信號x1（t）和環(huán)境噪聲x2（t）的時域方差分別為，則時域方差信號特征比閾值σ2′為：

3 試驗結(jié)果

3.1 消空程

采用基于傅里葉變換的信噪能量比方法，對試驗1中砂輪從離開到接觸工件過程的原始信號 （見圖2）分析（見表1）發(fā)現(xiàn)，50～75 kHz頻率段信號對砂輪工件接觸的敏感度最高，將其確定為特征段頻率。

表1 基于傅里葉變換的信噪能量比（試驗1）

從圖2可知，接觸處于第1×105個采集點附近的一小段區(qū)間內(nèi)，從原始數(shù)據(jù)上無法準確判斷。而從50～ 75 kHz頻段信號處理的結(jié)果來看，如圖3所示，對應于原始信號的這段區(qū)域，從第9個特征點開始特征值波動式增加，這應該是聲發(fā)射信號在切削液中傳播的結(jié)果，到第16個特征點的特征值為66，相較于未接觸時增加明顯，可以比較顯著地區(qū)分未接觸狀態(tài)，可將其確定為砂輪與工件的初始接觸點。當砂輪與工件開始接觸后信噪能量比隨著接觸深度的增加逐漸變大，穩(wěn)定接觸后信噪能量比數(shù)值隨著時間的增加圍繞接觸點附近小幅波動。根據(jù)試驗1的分析，設置信噪能量比閾值為60。采用同樣方法對其余5組試驗進行分析，均能發(fā)現(xiàn)同樣的規(guī)律，說明該方法魯棒性好，能很好地識別工件與砂輪的初始接觸，同時接觸處特征信號無階躍現(xiàn)象，為接觸判斷留下了預判的空間。

▲圖2 采集的原始信號（試驗1）

▲圖3 接觸點區(qū)域提取的信噪能量比特征量變化趨勢

▲圖4 正常磨削原始信號（試驗5）

▲圖5 正常磨削時信號的時域方差信噪比（試驗5）

▲圖6 包含碰撞點區(qū)間的原始信號（試驗6）

▲圖7 碰撞點附近的時域方差信噪比（試驗6）

3.2 防碰撞

采用時域方差信噪比特征提取方法對6組試驗進行防碰撞的信號處理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，前5組試驗屬于正常磨削（原始信號見圖4），信號時域方差信噪比由小到大，最后趨于某一固定值附近小范圍波動，選取其中進給速度最大的試驗5進行信號分析，其信號時域方差信噪比的變化見圖5，從第80個特征點開始平穩(wěn)波動。試驗6中出現(xiàn)碰撞現(xiàn)象，圖6為試驗6原始信號，基于時域方差信噪比的特征量對碰撞現(xiàn)象反應敏感，信噪比的變化見圖7。

由圖5可看出，正常磨削時時域方差信噪比不超過40。由圖7可以明顯看出，第19個點為碰撞點，但在圖7的第18個特征點處，時域方差特征比達到9 212，其值顯著超出正常磨削范圍，已經(jīng)發(fā)生碰撞，對應圖6中3.3×104個采集點附近。研究發(fā)現(xiàn)，圖7中13特征點處的時域方差特征比值為210.9，相比于正常磨削已有明顯增加，通過設定合適的碰撞閾值可以判斷接觸異常，由此，可以提前6個特征點在發(fā)生較強烈碰撞前預判碰撞的發(fā)生。

3.3 處理效率

把兩種試驗方案的特征量在MATLAB平臺上進行算法效率比較，處理電腦配置為Intel（R）Core（TM）i5-3210M處理器、2.5GHz雙核、4GB內(nèi)存、64位操作系統(tǒng)的MacBook Pro筆記本，計算4 000個點時消空程與防碰撞所消耗的時間分別為1 ms和4 ms，結(jié)果表明，這兩種方法的數(shù)據(jù)處理效率能滿足要求。

4 結(jié)論

本文針對消空程和防碰撞分別提出了兩種不同的特征提取方法，并進行了理論分析和試驗研究。

（1）通過合理選擇采樣間隔、處理樣本容量和采樣頻率，使采樣信號滿足消空程和防碰撞對實時性和分辨率的要求，同時，通過試驗研究確定了在本文試驗條件下的特征敏感頻率段范圍為50～75 kHz。

（2）將工作信號與環(huán)境噪聲的特征值之比作為最終特征量，將工作信號的實時處理和環(huán)境信號的自學習相結(jié)合，提高了特征量的魯棒性。

（3）基于信噪能量比的特征提取方法可以有效識別砂輪與工件的初始接觸點并應用于消空程，提出的時域方差信噪比方法可以對碰撞點實現(xiàn)有效判別，并能實現(xiàn)一定時間的提前判斷，可有效應用于防碰撞。

［1］T Warren Liao，F(xiàn)engming Tang，J Qu，et al.Grinding Wheel Condition Monitoring with Boosted Minimumdistance Classifiers［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2008，22：217-232.

［2］Xu Liming，Xu Kaizhou，Chai Yundong.Identification of Grinding Wheel Wear Signature by a Wavelet Packet Decomposition Method ［J］.Journal of Shanghai Jiaotong University（Science），2010，15（3）：323-328.

［3］鞏亞東，王宛山.聲發(fā)射磨削接觸檢測系統(tǒng)的研制［J］.東北大學學報，1997，18（6）：667-670.

（編輯 功 成）

TH165+.3；TG580

A

1000-4998（2015）04-0076-03

2014年9月