胡鴻志，覃 暢，管 芳*，張洪波，安晟佳

(1.桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院，桂林 541004；2.廣西自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，桂林 541004)

制造業(yè)在中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)著不可替代的位置，機(jī)械制造業(yè)更是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)。微小深孔加工系統(tǒng)正在快速地朝自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展，但由于其工作在封閉或半封閉的狀態(tài)中，排屑困難、溫度過高，難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)加工狀態(tài)。刀具磨損會(huì)影響加工效率，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)p壞加工工件，實(shí)現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的在線識(shí)別，有利于及時(shí)更換刀具，保護(hù)待加工工件，提高生產(chǎn)效率。因此，實(shí)現(xiàn)微小深孔鉆削刀具的在線辨識(shí)，具有重要意義。

對(duì)于磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)的選擇，文獻(xiàn)[1]通過監(jiān)測(cè)力信號(hào)實(shí)現(xiàn)刀具的磨損程度識(shí)別。文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]分別利用振動(dòng)信號(hào)和電機(jī)電流信號(hào)實(shí)現(xiàn)了對(duì)齒輪裂紋故障診斷。文獻(xiàn)[4]對(duì)鉆削過程中聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和使用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)進(jìn)行磨損程度識(shí)別。但力、振動(dòng)信號(hào)與聲發(fā)射信號(hào)的采集都需將傳感器安裝在機(jī)床加工區(qū)域內(nèi)，影響正常加工過程，且聲發(fā)射儀器價(jià)格較貴。文獻(xiàn)[5]對(duì)鉆削聲信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻域分析，結(jié)果表明聲信號(hào)可以反映刀具的磨損情況。文獻(xiàn)[6]采集聲信號(hào)，并將信號(hào)進(jìn)行小波分解，再使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識(shí)別。聲音傳感器具有安裝方便，價(jià)格便宜等優(yōu)點(diǎn)，因此選用聲音作為監(jiān)測(cè)信號(hào)。

針對(duì)SVM模型參數(shù)優(yōu)化的問題，文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]分別使用遺傳優(yōu)化算法(genetic algorithm，GA)和粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法對(duì)SVM懲罰因子c和核函數(shù)半徑g進(jìn)行優(yōu)化，并用于刀具磨損識(shí)別。優(yōu)化后的SVM模型比傳統(tǒng)SVM具有更高的識(shí)別正確率。

綜合上述刀具磨損識(shí)別方法，為了提高刀具磨損識(shí)別正確率，現(xiàn)提出基于聲信號(hào)，通過麻雀搜索算法(sparrow search algorithm，SSA)優(yōu)化SVM的麻花鉆鉆頭磨損狀態(tài)的檢測(cè)方法。以微小深孔鉆削過程中的聲信號(hào)作為原始信號(hào)，經(jīng)過EMD分解成若干個(gè)固有模態(tài)分量(intrinsic mode functions，IMFs)，分析鉆削聲信號(hào)與刀具磨損間的關(guān)系，并通過SSA優(yōu)化SVM的懲罰因子c和核函數(shù)半徑g，最后使用優(yōu)化后的SVM進(jìn)行刀具磨損分類，并與所提的其他三種算法進(jìn)行對(duì)比分析。

1 基于EMD的特征提取

由于EMD能避免小波分析中小波基選取難度大的問題，且能較好地提取信號(hào)的特征，故選用EMD算法對(duì)微小深孔鉆削的聲信號(hào)進(jìn)行特征提取。

EMD最顯著的優(yōu)點(diǎn)是克服了基函數(shù)無(wú)自適應(yīng)的問題，從本質(zhì)上解決了傅里葉變換的局限性和小波變換對(duì)小波基選取的問題。EMD對(duì)于一段未知信號(hào)，不需提前進(jìn)行分析與研究，可直接分解，并自動(dòng)按照固定模式按層次分好，產(chǎn)生一系列具有不同特征的數(shù)據(jù)序列[9]，每一個(gè)序列即為IMF，該方法不需要人為設(shè)置和干預(yù)。經(jīng)過EMD分解后的IMF必須滿足兩個(gè)條件[10]：一是在整個(gè)時(shí)間軸內(nèi)，過零點(diǎn)的數(shù)目和極值點(diǎn)的數(shù)目必須相一致；二是在任何時(shí)間段內(nèi)，上包絡(luò)線和下包絡(luò)線相對(duì)于時(shí)間軸局部對(duì)稱，即分別由局部極大值和極小值形成的上包絡(luò)線和下包絡(luò)線的平均值為零。具體步驟如下。

(1)找出原始信號(hào)x(t)的極值點(diǎn)，畫出上包絡(luò)線a(t)和下包絡(luò)線b(t)，求出平均值v(t)，并畫出均值包絡(luò)線，公式為

(1)

(2)將原始信號(hào)與均值包絡(luò)線作差記為m1(t)，得到中間信號(hào)，公式為

m1(t)=x(t)-v(t)

(2)

(3)判斷m1(t)是否滿足IMF分量的兩個(gè)條件，若滿足，判定m1(t)為IMF，若不滿足，將該信號(hào)作為新的x(t)重新做步驟(1)～步驟(3)的分析。

(4)得到第一個(gè)IMF后，通過式(3)計(jì)算x(t)作為新的原始信號(hào)，通過步驟(1)～步驟(3)分析依次得到其他IMF分量值，公式為

x(t)=x(t)-IMF1

(3)

經(jīng)過EMD分解，原始信號(hào)x(t)表示為

(4)

式(4)中：ci(t)為各個(gè)不同頻率段的頻率成分，突出原信號(hào)的局部特征；rn(t)為殘余項(xiàng)。

為了獲取鉆削時(shí)的聲信號(hào)，使用直徑為5.5 mm含鈷合金微小深孔麻花鉆在50 mm×50 mm×30 mm的45#鋼四方鐵上鉆削，分別使用三種磨損程度的麻花鉆固定打28 mm深度，鉆削在安靜的環(huán)境下進(jìn)行，主軸轉(zhuǎn)速為1 040 r/min；利用丹麥B&K公司的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)采集聲信號(hào)；麥克風(fēng)型號(hào)為4966，靈敏度為51.4 mV/Pa，采集卡型號(hào)為L(zhǎng)AN-XI 3052-A-030。采樣頻率為65 536 Hz。如圖1所示為自主搭建的鉆削實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，麥克風(fēng)距離鉆頭約10 cm，當(dāng)鉆頭鉆進(jìn)工件時(shí)，開始采集聲音，完成28 mm深度的鉆削，停止采集聲音。

圖1 鉆頭鉆削聲信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.1 Experimental platform for acoustic signal acquisition of drilling

為研究磨損度與鉆削聲音信號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)鉆削聲音信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，正常和嚴(yán)重磨損的麻花鉆鉆削時(shí)域如圖2所示。

從時(shí)域圖中可以看出，嚴(yán)重磨損的鉆頭鉆削的聲壓比正常大，從時(shí)域圖中難以分辨鉆頭的磨損程度，這是由于當(dāng)鉆頭磨損嚴(yán)重時(shí)，使用同樣的鉆削條件鉆削，摩擦力增大，從而導(dǎo)致鉆削聲音變大。

圖2 不同磨損程度時(shí)域圖Fig.2 Time domain diagram of different wear levels

正常和嚴(yán)重磨損的麻花鉆鉆削聲信號(hào)的頻譜如圖3所示，將圖中紅框放大分析，嚴(yán)重磨損的麻花鉆鉆削聲信號(hào)的頻譜在高頻表現(xiàn)得更為明顯。

為進(jìn)一步分析高頻成分對(duì)刀具磨損識(shí)別的影響，用EMD對(duì)正常和嚴(yán)重磨損麻花鉆的聲音信進(jìn)行處理，EMD分解結(jié)果如圖4和圖5所示，IMF1～I(xiàn)MF6頻率逐漸降低。

從圖5中可以看出，在頻率大于21 330 Hz后，隨著磨損程度的加深，不同磨損程度的特征越明顯，尤其是嚴(yán)重磨損的刀具，出現(xiàn)了兩個(gè)波峰?？梢娔p程度與鉆削聲信號(hào)特征之間存在非線性耦合關(guān)系。刀具的磨損使特征向高頻移動(dòng)，不同磨損程度的刀具取前6個(gè)IMF作為特征。

為分析鉆削系統(tǒng)的特征，對(duì)空轉(zhuǎn)時(shí)所采集的聲音信號(hào)做EMD分解并進(jìn)行FFT，如圖6所示，21 330 Hz是本鉆削系統(tǒng)的固有頻率。

圖3 不同磨損程度頻域圖Fig.3 Frequency domain diagram of different degrees of wear

圖4 正常鉆頭聲信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)果Fig.4 EMD result of normal bit acoustic signals

圖5 嚴(yán)重磨損鉆頭聲信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)果Fig.5 EMD result of acoustic signal of serious wear bit

圖6 空轉(zhuǎn)聲信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)果Fig.6 EMD result of sound signal during idling

2 基于SSA-SVM磨損狀態(tài)識(shí)別

2.1 SVM分類算法

支持向量機(jī)(SVM)為由模式識(shí)別中廣義肖像算法發(fā)展而來(lái)的分類方法[10]。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，SVM是在分類與回歸分析中分析數(shù)據(jù)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型與相關(guān)學(xué)習(xí)算法[11]。SVM的基本原理[12]就是尋找最優(yōu)分類超平面對(duì)樣本分類，其方程為式(5)，其目標(biāo)函數(shù)為式(6)，分類模型為式(7)。

ωTx+b=0

(5)

(6)

(7)

式中：ω為權(quán)重向量；x為樣本特征；b為偏置項(xiàng)；ξi為松弛因子；c為懲罰因子，其作用是權(quán)衡樣本的擬合和測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)能力；K(xi,x)為核函數(shù)，其中的g為核函數(shù)半徑，影響著模型的訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)速度。優(yōu)化參數(shù)懲罰因子c和核函數(shù)半徑能建立更好的SVM模型。

2.2 麻雀搜索算法

2020年薛和沈受麻雀覓食行為的啟發(fā)，提出麻雀搜索算法[13]。麻雀算法將麻雀群分為發(fā)現(xiàn)者和加入者。發(fā)現(xiàn)者的作用是引導(dǎo)整個(gè)麻雀群搜索和捕食。其位置公式為

(8)

加入者的作用是跟隨發(fā)現(xiàn)者，獲取更好的適應(yīng)能力，其位置公式為

(9)

部分加入者會(huì)作為預(yù)警麻雀幫助發(fā)現(xiàn)者進(jìn)行覓食，當(dāng)面臨危險(xiǎn)時(shí)，會(huì)進(jìn)行反捕或撤回靠近其他麻雀。其位置更新公式為

(10)

為提高SVM的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，采用SSA算法對(duì)SVM的懲罰因子c和核函數(shù)半徑g進(jìn)行優(yōu)化。

2.3 SSA優(yōu)化SVM模型

使用SSA優(yōu)化SVM參數(shù)的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別過程如圖7所示。通過SSA優(yōu)化SVM的參數(shù)，并訓(xùn)練SSA-SVM分類器，直到參數(shù)最優(yōu)化。最后將測(cè)試樣本輸入訓(xùn)練好的SVM，獲取測(cè)試樣本的分類結(jié)果。

圖7 EMD-SSA-SVM刀具識(shí)別過程Fig.7 EMD-SSA-SVM tool recognition process

2.4 刀具磨損狀態(tài)的識(shí)別

將3種不同磨損程度的鉆頭41 s聲音數(shù)據(jù)按1 s間隔分解為41組樣本，共123組樣本。經(jīng)EMD后提取特征，將IMF分量映射到0～1范圍內(nèi)，即進(jìn)行歸一化處理，每個(gè)IMF分量進(jìn)行歸一化處理，IMF分量表示為ci(t),能量Ei計(jì)算公式為

Ei=|ci(t)|2

(11)

求出所有IMF能量E，計(jì)算公式為

(12)

最后構(gòu)造特征向量S，計(jì)算公式為

(13)

每種磨損程度的刀具鉆削聲信號(hào)獲得6個(gè)特征向量，各取其中22組作為SVM的訓(xùn)練樣本，19組作為SVM的測(cè)試樣本，如表1和表2所示分別為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

表1 訓(xùn)練樣本Table 1 Training samples

SSA-SVM模型識(shí)別鉆頭磨損狀態(tài)結(jié)果如圖8所示。在57組測(cè)試數(shù)據(jù)中，只有1組正常的鉆頭1被錯(cuò)誤地識(shí)別為輕度磨損鉆頭2，整體識(shí)別正確率為98.246%。

將SSA-SVM算法與GS-SVM算法、GA-SVM和PSO-SVM算法做比較，使用相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行刀具磨損程度識(shí)別，對(duì)比結(jié)果如表3所示。可以看出，優(yōu)化后的算法識(shí)別正確率優(yōu)于其他兩種算法，且所得c和g的解更優(yōu)。

表2 測(cè)試樣本Table 2 Testing samples

圖8 磨損狀態(tài)分類結(jié)果Fig.8 Wear state classification results

表3 分類方法的比較Table 3 Comparison of classification methods

3 結(jié)論

針對(duì)微小深孔鉆削刀具狀態(tài)難以監(jiān)測(cè)的問題，為了提高識(shí)別正確率，提出了基于鉆削聲信號(hào)的EMD-SSA-SVM的鉆頭磨損在線識(shí)別方法，得出以下結(jié)論。

(1)對(duì)不同磨損程度的刀具鉆削聲信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析，分析結(jié)果表明在人耳聽覺范圍外的鉆削聲信號(hào)更能表征刀具的磨損程度。

(2)通過對(duì)鉆削聲信號(hào)進(jìn)行EMD分解，對(duì)IMF頻域的分析，21 330 Hz為本系統(tǒng)的固有頻率，并隨著刀具磨損程度的加深，在21 330 Hz頻段后特征更能表征刀具磨損狀態(tài)，選用前6個(gè)IMF作為特征向量。

(3)提出了使用SSA算法優(yōu)化SVM的懲罰因子c與核函數(shù)半徑g。最優(yōu)懲罰因子為3.360，最優(yōu)核參數(shù)半徑為10.766。

(4)建立基于SSA-SVM的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型，通過與傳統(tǒng)SVM模型、GA-SVM模型和PSO-SVM模型作比較，該模型具有更優(yōu)的懲罰因子、核函數(shù)半徑和識(shí)別率，且識(shí)別正確率為98.246%，為微小深孔鉆削刀具磨損狀態(tài)識(shí)別提供了一種新方法。