基于双信号融合的超声振动钻削钻头磨损状态监测研究*

唐武生 魏志远 尹春梅 史尧臣

(长春大学机械与车辆工程学院，吉林 长春 130022)

振动钻削加工相对普通钻削加工具有温度低、加工过程稳定和加工精度高等优点，但是在振动钻削加工过程中，钻头的磨损状态会影响加工的质量[1]。由于振动钻削加工的过程是半封闭状态，所以在钻削过程中无法直接观察到钻头的磨损状态。为了监测钻头的磨损状态，提高加工质量，国内外学者采取了不同的方法来进行刀具或钻头磨损状态的监测。库祥臣[2]等将单一的AE信号输入至BP神经网络中，实现了刀具磨损状态的识别。Soufiane L[3]等人通过对声发射信号进行提取，将节点的能量系数作为相关特征，来识别刀具的磨损状态。王二化[4]等通过小波包分解振动信号，将各节点的能量系数作为神经网络的输入，对齿轮的故障类型进行了识别。但是单一信号识别钻头磨损状态的精度较低。因此，本文提出一种振动信号与AE信号融合的振动钻削钻头的磨损状态监测方法。

本文通过分析超声振动钻削过程中钻头的3种磨损状态(正常磨损、严重磨损以及一个横刃崩刃)对振动信号以及AE信号的影响，运用小波分解提取振动信号和AE信号在不同频带的能量系数作为BP神经网络的输入，通过建立双信号融合的12-10-3BP神经网络来实现对钻头磨损状态的识别。

1 超声振动钻头磨损状态识别方法

1.1 磨损状态识别流程

钻头在钻削过程中，随着切削刃与工件的相互作用难免会出现磨损甚至崩刃的情况[5]。为了研究钻头在不同磨损状态下的振动和AE信号通过神经网络计算后输出的结果能否作为识别钻头磨损状态的特征。所以，采集钻头在不同磨损状态下的振动信号和AE信号并对信号进行滤波降噪，通过小波分解提取不同频段的能量特征值输入至神经网络中，利用BP神经网络能够良好的构建输入与输出非线性映射关系来进行钻头磨损状态的识别[6]。其基本流程如图1所示。

1.2 小波分解

小波分解能够良好地处理非平稳信号，能够将频域信号中低频部分依次分解，具有高分辨率的特点[6]。首先通过加速度传感器以及AE传感器采集原始信号，选取db4的小波基函，对信号进行5层小波分解，则原始信号S可表示为：

S=a5+d5+d4+…+d1

(1)

记各个子频带的能量信号值为Ei，则有：

(2)

式中：xk(k=1,2，…，6)为各个频带能量的幅值。

将所得出的各个频带的能量组合形成向量T，则所得特征向量记为：

T=[E1,E2，…，E6]

(3)

其中，小波分解的流程如图2所示。

1.3 BP神经网络

BP神经网络是一个多层复合结构型网络，通常由输入层，隐含层以及输出层组成，各层之间通过权重进行连接，神经网络的运算过程分为信号的正向传播与误差的反向传播[7]。通过误差值来反向对各级权值以及阈值进行调整，使输出结果逼近期望输出，其误差函数可表示为：

(4)

其中：d(k)为期望输出，y(k)为实际输出。

神经网络中隐含层个数的选取影响神经网络的学习的精度以及速度，适当的隐含层个数，可以提升网络预测的精度。本文构建振动与AE融合信号的12-10-3神经网络识别模型，通过小波分解提取的特征值组成的特征向量融入神经网络模型中进行训练。神经网络的拓扑结构如图3所示。

其中，xi(i=1,2,3，…，12)组成神经网络的输入向量，x1至x6为振动信号的输入节点，x7至x12为AE信号的输入节点：

(5)

yi=(1,2,3,…,m)组成神经网络的输出向量:

(6)

神经网络的输入向量由各个频段的能量组成，通过权重和阈值的调整，通过输出层的输出向量来判定刀具的状态。通常隐含层的确定由经验函数[8]来确定：

(7)

式中：P为隐含层中节点的个数；m输出层节点的个数；n为输入层节点的个数；a取6。

2 试验装置及材料

超声振动钻削中钻头状态的检测系统主要由超声波发生器、数控微孔台钻、40 kHz轴向振动系统，AE传感器、加速度传感器以及计算机等组成[9]。试验中采用CA-YD-152A加速度传感器采集轴向振动信号，加速度传感器量程20 mV/g，频率范围0.5～4 kHz；通过SR150M声发射传感器采集钻削过程中的AE信号。声发射传感器量程70～1 100 kHz，灵敏度峰值大于75 dB。装置结构以及传感器安装位置如图4所示。

试验中所使用的的钻头是直径为2 mm的YG8型钨钢定柄钻头，每钻削2个孔，通过超景深电子显微镜对钻头的磨损状况进行测量并记录磨损数据，在钻削至第78个孔时钻头磨损严重已不能再继续加工，结合钻削试验中钻头磨损的情况，根据磨损量VB对钻头磨损状态进行了划分：初期磨损VB为0～0.1 mm，正常磨损VB为0.1～0.35 mm，严重磨损VB为0.35～0.7 mm[10]。为了保证试验的完整性，对崩刃钻头采用人工植入故障的方式，对完整钻头的一个横刃做掰刃处理。其中3种钻头的对比如图5所示。取用长80 mm，宽50 mm，厚5 mm的45钢板作为试验工件，振动钻的主轴转速设定为3 000 r/min，进给量为2 μm/r，振动频率为40 kHz，振幅为10 μm。钻头材料与工件对比如表1所示。

表1 YG8与45钢板的材料特性

3 试验结果及分析

3.1 振动信号的采集与分析

在钻头钻削过程中振动信号有较高的非平稳性[9，11]，故本文截取轴向钻削过程中0.4～0.6 s内的振动信号进行处理以降低非平稳信号结果的影响。通过小波分解后3种不同状态下钻头的振动时域信号和不同频段中能量系数占比如图6、图7所示。

由图7可看出，不同的状态下钻头的能量系数在d2、d3频段较为集中。正常磨损状态钻头在d3频段能量系数占比约为0.37，在d2频段能量系数占比约为0.56。严重磨损状态钻头在d3频段能量系数占比约为0.60，在d2频段能量系数占比约为0.35。崩刃钻头在d3频段能量系数占比约为0.83，在d2频段能量系数占比约为0.13。钻头的振动信号在d3频段能量之所以逐渐向低频移动，是因为随着钻头的磨损或者崩刃，材料的去除率降低，去除材料产生的能量相对减少。

3.2 AE信号的采集与分析

试验中，AE传感器的采样频率设置为200 kHz，通过小波分解后3种不同状态下钻头的AE时域信号和不同频带中的能量系数占比如图8、图9所示。

由图9可知，正常磨损状态钻头的能量系数在d3频段较为集中，而严重磨损状态钻头和崩刃钻头的能量系数在d2，d3频段较为集中。正常磨损状态钻头在d2频段的能量系数占比约为0.09，在d3频段约为0.78。随着钻头的磨损或者崩刃，能量逐渐向高频段d2移动，其中严重磨损状态钻头在d2频段的能量系数占比约为0.27,在d3频段能量系数占比约为0.61。崩刃钻头在d2频带的能量系数占比达到0.68，而d3频带的能量系数占比达到0.22。能量之所以逐渐向高频段移动，是因为随着钻头横刃磨损，钻削时横刃与工件表面接触面积逐渐增大，产生了高频的摩擦。在横刃发生崩刃时，切削过程中排屑性能差，导致钻头裂纹扩展速度增加，释放的弹性应力波也逐渐增强，所以高频能量占比逐渐增加[12]。

3.3 BP神经网络的训练及识别

3.3.1 神经网络参数设置

将振动信号和AE信号分解为6个频段的能量系数，作为神经网络的输入向量。输入至所建12-10-3的BP神经网络中，设定钻头状态为输出结果，神经网络的输出层节点数设置为3，如表2所示。在神经网络计算过程中，隐含层传递函数选用tansig，输出层选用purelin，网络训练时学习速率为0.01，收敛误差为0.000 1，当误差收敛至目标值时，该神经网络可用于钻头状态的识别[13]。神经网络参数设置如表3所示。

表2 钻头状态识别方式

表3 神经网络参数设置

3.3.2 神经网络的训练

在进行神经网络计算之前首先对输入向量通过归一化函数premnmx进行归一化处理，选取500组数据作为神经网络的训练集。结果显示，所构建BP神经网络在对振动和AE的融合信号经过1 475次计算使得误差收敛至设置的精度值即最优值，如图10所示。

3.3.3 神经网络识别结果

对神经网络训练完成后，对每种钻头状态取相对应测试样本进行神经网络的泛化能力测试共计12个样本，其中融合信号的神经网络输出结果如表4所示。在相同条件下分别通过单一振动信号、单一AE信号以及融合信号对3种刀具磨损状态识别结果对比如图11所示：

表4 神经网络输出结果

由表4和图11可知，在使用单一振动信号进行识别时有1组正常磨损状态钻头被错误判定为严重磨损状态，有2组严重磨损状态钻头被错误判定为正常磨损状态，识别准确率为75%。在使用单一AE信号进行识别时有2组严重磨损状态钻头被错误判定为崩刃状态钻头，识别准确率为83.3%。在使用融合信号进行识别时只有1组崩刃状态的钻头被误判为严重磨损状态，神经网络的识别准确率达91.7%。

可以看出，在使用振动和AE融合信号通过神经网络对钻头磨损状态进行识别时，相比较单一的振动和AE信号，神经网络识别结果的准确率分别增加了16.7%和8.4%。故使用振动和AE的融合信号进行神经网络识别时较单一信号有着更高的识别准确率。

4 结语

本文通过采集钻头不同磨损状态下的振动和AE信号，通过小波分解对融合信号进行处理，将提取的不同频段的能量特征值组成输入向量输入至构建的12-10-3三层神经网络模型中进行训练，通过对融合信号的识别结果分析得出神经网络对钻头状态的识别率达91.7%。所构建的神经网络模型能够有效地对钻头的状态进行识别。