CN1015093B - 一种声发射刀具综合监视方法与装置 - Google Patents

Abstract

一种声发射刀具综合监视方法，其特征是用声发射信号的振铃记数，一次包络信号幅值的均值，一次包络信号的峰值，一次包络信号的微分峰峰值，二次包络信号的峰值，一次包络信号峰值记数，二次包络信号波延续时间等七个特征参数作为判断刀具工况的指标，按此法制成的声发射刀具综合监视仪其漏报率及误报率低，抗现场机、电、声、磁等瞬态干扰能力强，并可用于多种机床、多工种，能自动适应多刀具，多工种阀值设定及增益调整。

Description

本发明涉及切削过程刀具破损、磨损及其它工况的实时监视方法与装置。

本发明是中国专利申请号为89100419.X的继续申请。

切削过程刀具的在线实时监视是现代制造系统和重型机械制造及大型贵重工件切削设备与工件安全，提高设备利用率和产品质量，减轻劳动强度，降低成本和废品率，减少物质消耗，实现无人化全自动加工的关键技术之一。

刀具切削过程工况实时监视系统与装置的主要技术要求有：①以足够的工作精度（漏报与误报率均应＜5～10%）实现破损、异常磨损（或磨损）和其它刀具工况监视功能;②能稳定地在数控车间及普通机加工车间条件下正常工作，有强的抗现场机、电、磁、声干扰，特别是瞬态强干抗的能力;③对瞬态刀具工况如破损响应速度快，实时性强;④有良好的应用性能-适应机型和工种多，装调简单可靠，不影响正常切削条件（包括切削用量、冷却润滑液条件等）的选用，使用经济效益好，而装置成本适中（≤1/10设备价格）。但在近二十年，无论是直接还是间接方法还没有一个广泛应用的系统具有上述全部功能要求。基于光学图象，接触与放射线法的监视系统难于实用化，功率或电流识别法灵敏度低;切削力或力矩法受阻于识别阈值的确定;振动与声发射法虽有应用前景，但仍难完全满足上述要求。中国发明专利，申请号86104652利用模糊判断查询表完成多通路、多层次获取的AE信号的微电脑实时识别系统技术单元装置的研究与开发，达到了较高的工作精度。该专利由AE传感器、对AE信号进行放大和选频检波的声发射波形处理装置，接口电路和对刀具异常进行判断的微型计算机和显示器所组成。其工作原理为用AE传感器获取切削过程AE声源的AE信号，经放大与选频滤波后进行声发射波形变换处理，获取快检波、慢检波、低频脉冲和高频脉冲的多通路、多层次的综合信息，根据这些信息再由微型计算机基于模糊判断模型来进行比较，对这些信息进行识别，以确定刀具的异常工况。但按柔性制造单元（FMC）、柔性制造系统（FMS）与计算机集成制造系统（CIM）对自动加工机床的实用化刀具监视技术要求，该申请尚有下列不足之处：（1）工作精度还不够高，即要提高报警成功率，减少误报率;（2）报警响应时间还 较长;（3）抗瞬态强干扰能力较差;（4）主要适用于单工序工况监视。

本发明的目的在于提供一种适于对多工序（种），多刀具变换的自动化机床连续工作中刀具工况实时监视的、响应速度快、工作精度高、抗瞬态干扰能力强的声发射刀具综合监视方法和使用该方法的监视装置。

本发明的技术解决方案是提供一种用刀具破损，磨损时的声发射信号来监视刀具工况的方法，其具体内容为由声波发射，声波信号的传感、放大、选频、滤波，声发射信号形成综合信息和微型计算机利用综合信息进行刀具异常判断的步骤所组成，其特征是综合信息是由声发射信号的“振铃记数”、“一次包络信号幅值的均值”、“一次包络信号的峰值”、“一次包络信号的微分峰峰值”、“二次包络信号的峰值”、“一次包络信号峰值记数”、“二次包络信号波延续时间”所组成。

本发明的声发射刀具综合监视装置由声发射信号检测与予处理单元，其中包括声发射传感器、前置放大器、高通滤波器、主放大器、带通滤波器，信号与通用微处理机接口单元，微处理机，显示器，交联传输与报警输出单元以及抗干扰电源所组成，其特征是信号检测与予处理单元中包括振铃形成电路，包络形成电路，可编程放大器，二次包络形成电路，可编程阈值比较器，微分信号形成电路所组成，该微处理机是对“振铃记数”、“一次包络信号幅值的均值”、“一次包络信号的峰值”、“一次包络信号的微分峰峰值”、“二次包络信号峰值”、“一次包络信号峰值记数”、“二次包络信号的波延续时间”进行智能化识别的微型计算机。

刀具切削过程中产生声发射信号的因素很多，且其信号又有多种特征，所有单独一种声发射信号特征很难作为断定刀具的工况，必须对AE信号的多种特征加以综合分析，才能较好地反映刀具的工作状况，减少漏报率误报率。AE信号的特征有以下几种：

1.振铃记数：即单位时间内超过预置阈值AE信号的个数。AE信号的波形见附图1a。该信号经放大、滤波、削去其低于阈值电平值的信号，再经过整形后即成振铃信号波形图，如图1b。

2.一次包络信号：是对AE信号进行包络检波所得信号。如图1c。

3.一次包络信号幅值的均值：是单位时间间隔内，一次包络信号幅值的均值。

4.一次包络信号的峰值：如图1c中的Ap₁、Ap₂……

5.一次包络信号的微分峰峰值：即将一次包络信号用微分电路进行微分，即得图1g中的Ad₁，Ad₂，Ad₃，Ad₄……

6.二次包络信号：即将一次包络信号经低通滤波而成，如图1d。

7.二次包络信号的峰值：即如图1d中的SA₁，SA₂……

8.一次包络峰值记数：图1f即为一次包络峰值记数信号，其产生过程为将图1d的二次包络信号值加一常数k值后与图1c中的一次包络信号相比（如图1e）当一次包络信号的峰值超过已叠加一常数k值后的二次包络信号的幅值时，即得一个一次包络峰值记数，k值为按不同切削工况而定的值。

9.二次包络信号波延续时间：由预置阈值所截取的一个二次包络信号波的时间长度，如图1d之t_A2，按工况确定预置的阈值。

上述几种AE信号的特征都在某个方面反映刀具切削过程中的工作状况，当几种特征参数的综合达到某一值时，即表明刀具的破损或工况异常。

说明附图如下：

图1为波形图。

a为声发射（AE）波形图    b为振铃记数波形图

c为一次包络波形图    d为二次包络波形图

e为一次包络峰值记数形成图    f为一次包络峰值记数波形图

g为一次包络微分峰峰值波形图

图2为特征平面图。

图3为声发射刀具综合监视仪工作原理图。

图4为声发射刀具综合监视仪软件框图。

图5为声发射刀具综合监视仪系统框图。

图6为前置放大器电路原理图。

图7为主放大器电路原理图。

图8为带通滤波电路原理图。

图9为振铃形成电路原理图。

图10为一次包络形成电路原理图。

图11为信号处理单元电路原理图。其中

Ⅰ-为可编程放大器电路原理图。

Ⅱ-为二次包络形成电路原理图。

Ⅲ-为微分电路原理图。

Ⅳ-为一次包络峰值记数电路原理图。

结合附图说明本发明的工作原理如下：

Y＝a₁l₁+a₂l₂+a₃（区域Ⅰ）

Y＝b₁l₁+b₂l₂+b₃（区域Ⅱ）来表示（图2）。

对不同的L₁，L₂都可以在特征平面上组成不同的Y值。为了表示刀具工况正常和异常，Y值应分为两类。由大量的切削实验统计数据，可以得到一条Y-Y折线作为识别分界线，在Y-Y折线以右的为异常区，在Y-Y折线左面的为正常区。因此对某一特定的L₁，L₂值，即可计算出其Y值，然后检查其Y值是在Y-Y折线的右面还是左面，如在右面则表示异常（即刀具破损），如在左面则表示正常。Y-Y折线称为决策线。

假如有三个特征信号L₁，L₂，L₃（三维）则相当于二维时的特征平面即为特征空间。且也可按线性方程计算出不同L₁，L₂，L₃时的Y值。同样也可以把不同的Y值分为二类（正常的和异常的），而且也可由一折平面（折面）来划分。在平面一边的为正常区，在另一边的为异常区，该平面即叫做决策面（相当于二维时的决策线）。

进一步把特征信号扩大到七个（L₁，L₂，…L₇）则该七个特征值也可按线性方程Y＝f（

）计算出Y值，且分布在一个广义的空间中（七维空间）。且也可由一个决策面（折面）来将各个不同的Y值分成两组（正常区和异常区）。

本发明中采用的线性方程Y＝f（

）具体为：

其中：a₁…a₈，b₁…b₈系数，按不同的工况决定。

例如：对于n＝255rpm机攻丝监视时，L₁为振铃记数，L₂为一次包络信号幅值的均值，L₃为一次包络信号的峰值，L₄为一次包络信号的微分峰峰值，L₅为二次包络信号峰值，L₆为一次包络峰值记数，L₇为二次包络信号波延续时间，方程Y的系数分别为：

a₁＝b₁＝1 a₂＝b₂＝-5 a₃＝b₃＝1

a₄＝b₄＝0.8 a₅＝b₅＝4 a₆＝b₆＝64

a₇＝b₇＝0.5 a₈＝b₈＝-213

表    在XH754加工中心上实测值

工况正常    工况异常

L    0    39

L    7    7

L    8    60

L    4    82

L    8    13

L    0    1

L    0    15

Y    -205.2    +39.7

识别结果    正常    异常

特征信号（L₁…L₇）即“振铃记数”、“一次包络信号幅值的均值”、“一次包络信号的峰值”、“一次包络信号的微分峰峰值”、“二次包络信号峰值”、“一次包络信号峰值记数”、“二次包络信号的波延续时间”。

按本发明的上述原理制成的声发射刀具综合监视仪的工作原理图如图3。

该仪器由硬件、软件来完成各项处理。

由传感器接收AE信号经过放大，带通滤波由硬件进行预处理，得到振铃记数，一次包络信号，二次包络信号，一次包络信号的微分。然后进行特征提取，由软件采样，得到振铃记数值，一次包络信号，二次包络信号，一次包络信号的微分。然后进行特征提取，由软件采样，得到振铃记数值，一次包络微分峰峰值，一次包络峰值记数值（即七个特征值）。参数估计部分即从工序信息取得加工方法信息（即车、铣、钻等的代码）从特征提取部分取得一次包络幅值均值以确定加工状况信息K（高速或低速），从而估计出a₁，a₂，a₃…a₈，b₁，b₂…b₈及K值等参数的数值（由专家知识库先验知识中得知），然后结合先验知识确定所用Y＝f（

）的方程。在分类器中按所提取的特征参数值用由先验知识所确定的Y＝f（

）方程进行运算得出Y值，进行比较，如Y＜0则为正常，Y≥0则为异常，如为异常则启动报警器报警，如为正常则重复监测。

完成上述功能的软件框图见图4。

主程序初始化后开中断1延时准备接受中断，而后中断1即做数据采样，采取振铃记数，一次包络，二次包络，一次包络微分，一次包络峰值记数等五个参数，并重新启动采样口，以使之不断进行采样。延时结束后在主程序中进行参数估计，以确定b₁，b₂…b₈，a₁，a₂…b₈和K值等的参数及确定Y＝f（ ）的形式，然后开启中断1并等待，中断2对采样所得的五个参数进行参数特征提取得到七个上述特征参数。按Y＝f（

）的具体方程式进行计算然后进行Y＜0或Y≥0的比较以作出是否报警的判断，如为异常则启动报警器报警，如为正常则检查切削状态是否改变（即切削速度是否改变，加工方法是否改变）。如切削状态改变则置切削状态改变标志。然后返回主程序，主程序检查切削状态标志，如标志不变则等待下次中断，如标志改变，则要重新估计参数，Y＝f（ ）方程，然后返回重复监测程序。

为完成上述功能，本声发射综合刀具监视仪的系统框图如图5。

该仪器共分五大部分：（Ⅰ）信号检测与预处理单元（1～11）;（Ⅱ）信号与通用微型计算机接口单元（12）;（Ⅲ）通用微型计算系统（13）;（Ⅳ）交联传输I/O与报警输出单元（14，15）;（Ⅴ）抗干扰电源系统（16，17）。

[1]为宽带压电晶体AE传感器频带为100KHZ～1MHZ（≤±10dB）

[2][3]为前置放大器，[2]为放大器，增益为20dB或40dB，[3]为高通滤波器其截止频率为100KHZ，衰减斜度为10dB/ocT。[2][3]组成的前置放大器输入换算噪音小于4.5μV（RMS），其电路原理图为图6。

[4]主放大器，增益为10～40dB。（图7）

[5]为带通滤波截止频率高通300KHZ，低通1MHZ，衰减斜率24dB/ocT（图8）。

[6]振铃形成电路（图9）。

[7]包络形成电路（图10）。

由[4][5][6][7]组成信号预处理电路如图11。

[8]可编程放大器（图11中的Ⅰ），目的在于保证信号在A/D的合适量程之中。

[9]二次包络形成电路（图11中Ⅱ）。

[10]微分信号形成电路（图11中Ⅲ）。

[11]可编程阈值比较器，形成包络计数（图11中Ⅳ）。

[12]含A/D，D/A，CTC等信号与微机接口。

[13]微机系统。

[14]与机床交换信息的交联口，可选RS232或继电器。

[15]报警输出，把报警信号送到仪器面板的报警灯与峰鸣器。

[8]～[15]组成的微型计算机为基础的特征选择与信号处理电路单元，电路图如图6。

[16]交流抗干扰电源（市售）

[17]直流稳压电源（市售）

按本发明对AE信号的多种特征加以综合分析的方法来判断刀具工况的方法制成的声发射刀具监测仪可以减少漏报率和误报率。本发明的声发射刀具综合监视仪漏报率、误报率低，抗现场的机、电、磁、声等瞬态干扰能力强，并可用于多种机床及多工种，能自动适应多刀具多工种阈值设定及增益调整。

Claims (2)

1、一种声发射刀具综合监视方法，由声波发射，声波信号的传感、放大、选频、滤波，声发射信号形成综合信息和微型计算机利用综合信息进行刀具异常判断的步骤所组成，其特征是综合信息是由声发射信号的“振铃记数”、“一次包络信号幅值的均值”、“一次包络信号的峰值”、“一次包络信号的微分峰峰值”、“二次包络信号的峰值”、“一次包络信号峰值记数”、“一次包络信号波延续时间”所构成。

2、一种声发射刀具综合监视装置，由声发射信号检测与予处理单元，其中包括声发射传感器、前置放大器、高通滤波器、主放大器、带通滤波器，信号与通用微处理机接口单元，微处理机，显示器，交联传输与报警输出单元，以及抗干扰电源所组成，其特征是信号检测与予处理单元中包括振铃形成电路（6），包络形成电路（7），可编程放大器（8），二次包络形成电路（9），微分信号形成电路（10），可编程阈值比较器（11）所组成，该微处理机是对“振铃记数”、“一次包络信号幅值的均值”、“一次包络信号的峰值”、“一次包络信号的微分峰峰值”、“二次包络信号峰值”、“一次包络信号峰值记数”、“二次包络信号的波延续时间”进行智能化识别的微型计算机。

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