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小波在声发射刀具状况检测中的操纵

宣布日期:2018-02-17 16:50    阅读次数:次

1 媒介
    声发射(Acoustic Emission,简称AE)是资料或布局的某个部分地区或全体受外力或内应力感化发生塑性变形或粉碎之际,将其外部所储备的应变能以瞬态弹性波的情势敏捷开释出的一种物理景象(ANSI/ASTM E 610-77)。声发射研讨任务始于1950 年,德国和美国的学者对此做出了庞大进献。1964 年美国通用能源公司将声发射手艺初次操纵于出产现场。一年后美国的Dunegan 公司推出了声发射商用仪器。这标记着声发射手艺的研讨进入了一个新的六合。
    Grabec 和Leskovar[1]将车削进程中所收回的声响停止了搜集与阐发,发明在人耳能听到的频次内其声波的频谱长短持续的,而在高频段则是持续的。Iwata 和Moriwaki[2]操纵声发射来停止车削进程刀具磨损监测,他们得出了两个论断:一是AE 旌旗灯号的功率谱在350KHz 的之内跟着刀具的磨损而增大;二是AE 的计数总和与刀具磨损具备紧密亲密的接洽。自这些初期的原始文献今后,愈来愈多的研讨职员操纵声发射来停止刀具磨损监测和切削进程监测的研讨。
    本文操纵小波现实,对声发射旌旗灯号停止多分辩阐发,提取各层分化的分化系数的统计量,从而为刀具的磨损判定供给无力的按照。
2 车削进程中的AE旌旗灯号
2.1 AE 旌旗灯号源
    研讨标明,AE 指的是资料变形时由应变能所瞬态开释出来的弹性波。Dornfeld[3]的文献中指出,以下的几点很有能够便是金属切削进程中的AE 旌旗灯号源(如图1 所示):
a)切削进程中工件外表的塑性变形;b)切屑的塑性变形;c)刀具后刀面与工件的磨擦打仗;
d)刀具前刀面与切屑的磨擦打仗;e)切屑与刀具的碰撞;f)切屑的断裂; g)刀具分裂;
2.2 AE 旌旗灯号
    在金属车削进程中,AE 旌旗灯号可分为持续型和渐变型两种。持续型旌旗灯号由主切削区内的剪切变形、车刀的外表与后刀面的磨损所发生,渐变型则是由于刀具分裂与切屑的断裂所形成。是以,对应于上述的AE 旌旗灯号源,能够晓得旌旗灯号源a)至d)发生的是持续型AE 旌旗灯号,而e)到g)则发生渐变型旌旗灯号。车削进程中的旌旗灯号范例如图2 所示。

                          图1  金属切削进程的AE 旌旗灯号源

                                           图2   车削进程中的AE 旌旗灯号范例
    Uehara[4]的研讨标明,AE 旌旗灯号在刀具和工件外表间的反射将会使其幅值大大的减小。为此,能够将工件和刀具间的磨擦和刀具的分裂别离看做是持续型和渐变型旌旗灯号的首要来历。在现实的刀具磨损阐发中,普通操纵安稳型的旌旗灯号幅值来停止相干阐发。
3 AE旌旗灯号数据处置
    AE 旌旗灯号是一种非稳态旌旗灯号,并且傍边常常同化着外界的噪声与渐变型旌旗灯号。声发射传感器输出的电旌旗灯号波形非常庞杂,领受到的旌旗灯号波形已非原始的旌旗灯号波形。为此,对AE 旌旗灯号停止旌旗灯号处置便是为了在时域和频域内提掏出人们所感乐趣的特色量,而后再用这些特色量与人们所感乐趣的物理景象成立起接洽。
    这是一种以多个简化的波形特色参数来表现AE 旌旗灯号的特色,而后对这些波形特色参数停止阐发和处置。该体例合适于用检测仪器停止记实与阐发,所记实的旌旗灯号量大,检测仪器阐发的及时性强,是以成为今朝声发射检测时所操纵的首要体例[5]。经常使用的声发射旌旗灯号特色参数有:事务计数、事务计数率和合计数、振铃计数、幅度和回升时候等。声发射事务是指一个声发射脉冲所激起发生的一个阻尼振荡波形。单元时候内的事务数,称为事务计数率。一段时候内的事务总数,称为事务合计数或总事务数。事务计数反映声发射事务的总量和频度,用于源的勾当性和定位集合度评估。振铃计数为跨越阈值旌旗灯号和振荡次数。振铃计数与事务数的辨别在于不延时,为幅值大于阈值电压的数量。一个事务能够有多少次振铃计数。参数表现图如图3 所示。

                                            图3   声发射参数表现
3.2 时候序列阐发法
    Ravindra[6]等人操纵时候序列模子,对车削进程的AE 旌旗灯号停止特色值提取。他们经由进程自回归(Autoregressive,AR)模子,将所取得的回归参数和自回归残留旌旗灯号(residual signals)作为特色量而用于刀具磨损状况检测。
自回归模子的成立以下:
此中, x(n) 是AE 旌旗灯号值, x(n) 为自回归模子的估量值, 1 2 5 a ,a ,La 为自回归参数,R(n) 为AE 自回归残留旌旗灯号。
    尝试标明,跟着刀具的磨损,自回归残留旌旗灯号的能量也不时增大。能够将回归参数和切削身分(切削速率、进给率、切深)等作为输出参数用于对刀具磨损停止展望。
3.3 傅立叶变更
    对一个能量无限的旌旗灯号f (t) ,能够经由进程傅立叶变更将它分化,

    其反变更加:

    傅立叶变更表现了旌旗灯号在频域上的信息,它不随时候而转变,傅立叶变更已普遍操纵于车削进程的AE 旌旗灯号处置上。在文献[7]中的尝试成果标明,在频域中,旌旗灯号的幅值对刀具的磨损反映比拟敏感。可是,AE 旌旗灯号长短稳态旌旗灯号,若是操纵傅立叶变更来阐发包罗非稳态旌旗灯号的频域信息,成果将会使频域均匀化。是以,对AE 旌旗灯号低频段中的渐变型旌旗灯号,傅立叶变更将没法对它们停止精确的描写。
4 小波变更
    小波阐发(Wavelet Analysis),也称为多分辩阐发(Multiresolution Analysis),是成立在泛函阐发、傅立叶阐发、样条阐发与和谐阐发根本上的新的旌旗灯号阐发处置东西,具备很强的操纵性。
    小波阐发是一种窗口巨细牢固不变,但其外形能够转变,时候窗和频次窗都能够转变的时频部分化阐发体例。即在低频部分具备较高的频次分辩率和较低的时候分辩率,在高频部分具备较高的时候分辩率和较低的频次分辩率,以是被誉为阐发旌旗灯号的显微镜。
    设
 表现平方可积的实数空间。当知足许可前提(Admissible Condition):

时,称ψ (t) 为一个根基小波或母小波。将母函数ψ (t) 经伸缩战争移后,就能够获得一个小波序列。
对持续的环境,小波序列为:

此中a 为伸缩因子,b 为平移因子。
对团圆的环境,小波序列为:

对肆意的函数f (t)∈ L² (R) 的持续小波变更加:

其逆变更加

小波变更的时频窗口特色与短时傅立叶的时频窗口不一样。其窗口外形为两个矩形

窗口中间

时窗和频窗别离为

    此中b 仅仅影响窗口在相立体时候轴上的地位,而a 不只影响窗口在频次轴上的地位,也影响窗口的外形。如许小波变更对不同的频次在时域上的取样步长是调理性的,即在低频时小波变更的时候分辩率较差,而频次分辩率较高;在高频时小波变更时候分辩率较高,而频次分辩率较低,这正合适低频旌旗灯号变更迟缓而高频旌旗灯号变更敏捷的特色。这便是它优于典范的傅立叶变更和短时傅立叶变更的处所。
5 实例研讨
5.1 尝试进程
                                                 图4   AE 旌旗灯号收罗体系布局表现图
    尝试在数控车床上停止,工件资料为45#钢,直径为Φ30mm,刀具主偏角为90o,刀具资料为W18Cr4V。声发射传感器(CAE-150)装置在刀柄上,旌旗灯号颠末前置缩小器(AE-98/R15),高通、低通滤波器落后入主缩小器,最初经由进程数字存储示波器(GDS-815S)停止收罗后保送到电脑中停止旌旗灯号处置与保管,体系布局见图4 所示。
    尝试中,起首用新磨的车刀遵照表1 中的27 组计划各自停止切削与记实。而后经由进程别的切削计划加快刀具的磨损,最初用途于磨损状况的统一把车刀对表1 中的27 组计划再一次各自停止切削与记实。
    为了避免采样旌旗灯号发生混叠,采样频次的设定必须知足香农采样定理,在本尝试中,将采样频次设定为2MHz,这也就象征着在1 毫秒内将采样2000 次。大批的数据对阐发题目并不会带来良多赞助,但数据处置的任务量则急剧增添。如图5 所示,抽取了27 组数据中的一组,截取了此中的500 点数据停止阐发。
尝试中的切削计划以下表所示:
                                                               表1  切削计划
尝试挨次 转速n
r/min
切深t
mm
进给量s
mm/r
尝试挨次 转速n
r/min
切深t
mm
进给量s
mm/r
1 1500 1 0.1 15 1000 0.2 0.05
2 1500 0.5 0.1 16 800 1 0.05
3 1500 0.2 0.1 17 800 0.5 0.05
4 1000 1 0.1 18 800 0.2 0.05
5 1000 0.5 0.1 19 1500 1 0.02
6 1000 0.2 0.1 20 1500 0.5 0.02
7 800 1 0.1 21 1500 0.2 0.02
8 800 0.5 0.1 22 1000 1 0.02
9 800 0.2 0.1 23 1000 0.5 0.02
10 1500 1 0.05 24 1000 0.2 0.02
11 1500 0.5 0.05 25 800 1 0.02
12 1500 0.2 0.05 26 800 0.5 0.02
13 1000 1 0.05 27 800 0.2 0.02
14 1000 0.5 0.05        




 

















5.2 尝试成果阐发
    由于声发射旌旗灯号包罗了持续旌旗灯号和渐变旌旗灯号,在尖锐刀具切削进程中,旌旗灯号以持续旌旗灯号为主,而在磨损刀具的切削进程中则是以渐变型旌旗灯号为主。从原始旌旗灯号图中能够看出尖锐刀具旌旗灯号幅值较小,波形比拟不变;而磨损刀具的波形则靠近于瞬变浪涌旌旗灯号,且幅值较大,波峰到达时候不肯定。
    从图5 的傅立叶变更图中没法看出尖锐刀具与磨损刀具之间的明显不同。尖锐刀具的能量比拟集合,在200KHz 以上的频段中所占的能量缺乏总能量的5%,而磨损刀具主能量所占有的频带较宽,只要到达600KHz 以上的频段时,能量所占的百分比才急剧降落。
    为了在100~2000KHz 的频段带内能加倍清楚的来对旌旗灯号停止阐发,能够操纵具备“阐发旌旗灯号的显微镜”之称的小波现实来停止旌旗灯号阐发。用不同的小波基阐发统一题目会发生不同的结果,以是今朝并不一个公认的准绳来挑选小波函数,现实中接纳定性阐发连系尝试比拟的方式。dbN 小波系是工程上操纵较多的小波函数,这一小波系的特色是跟着序号N 的增添,时域撑持长度变长,时候部分性变差;滤波器长度变长;消逝矩阶数增添;正则性增添,频域部分性变好。本文的操纵对时候部分性请求不是很严酷,而对频域部分性则请求较高,以避免频次混叠。是以,在挑选小波基时须要综合以上各类身分,并经由进程接纳多种小波停止屡次仿真尝试比拟后决议接纳db8 小波作为分化用的小波基。
    从旌旗灯号的频域图中能够看出,旌旗灯号的能量首要集合在100~150KHz 的频段傍边,为此能够对旌旗灯号停止6 层小波分化。如许,详细各频段内的旌旗灯号能够参见图6 和图7。
    对照图6 和图7 中的各层分化旌旗灯号,在第1 层高频段(d1)至第3 层高频段(d3)都比拟靠近于原始的旌旗灯号,磨损刀具原始旌旗灯号的中的瞬变浪涌特色在这3 层分化中更加清楚的被展现出来。并且从第六层低频(a6)中能够看出,磨损刀具与尖锐刀具之间有着实质的不同,尖锐刀具的旌旗灯号均在零以下,而磨损刀具旌旗灯号则是大于零。这一个不同在别的后面所述的三种体例中均没法表现,对刀具的状况判定具备很好的辨别度。

                             图5   对应与切削计划8 的AE 旌旗灯号时域与频域图

                                 图6   磨损刀具AE 旌旗灯号小波6 层分化

                                   图7   尖锐刀具AE 旌旗灯号小波6 层分化
5 论断
    本文在先容声发射旌旗灯号的发生和根基旌旗灯号阐发体例的根本上,提出了一种基于小波分化的刀具磨损状况检测体例,从传感器领受到的旌旗灯号动手,判定出所存眷的某一频次带的旌旗灯号,并对该频带内的旌旗灯号作小波分化,按照分化旌旗灯号的特色判定刀具是不是已处于磨损状况。尝试标明,这类体例比罕见文献中所用到的操纵野生神经搜集体例更具备现实根本,并且操纵性更强,运算时候比经常使用的体例更短,更有益于在及时检测上推行与操纵。
参考文献
[1] P. Grbec, P. Leskovar, Acoustic emission of a cutting process, Ultrasonics 15 (1) (1977) 17-20.
[2] K. Iwata, T. Moriwaki, Application of acoustic emission measurement to in-process sensing of tool wear, Ann. CIRP 26(1-2) (1977) 19-23.
[3] S. Liang, D. Dornfeld, Tool wear detection using time series analysis of acoustic emission, J. Eng. Ind. Trans. ASME 111 (3) (1989) 199-205.
[4] K. Uehara, Identification of chip formation mechanism through acoustic emission measurement, Ann. CIRP 33 (1) (1984) 71-74.
[5] 沈功田等.声发射旌旗灯号的参数阐发体例.无损检测,2002,24(2):72.
[6] H. Ravindra, Y. Srinivasa, R. Krishnamurthy, Acoustic emission for tool condition monitoring in metal cutting, Wear 212 (1) (1997) 78-84.
[7] X. Li, Z. Yuan, Tool wear monitoring with wavelet packet transform-fuzzy clustering method,Wear 219 (2) (1998) 145-154.

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