数据驱动的磨削过程多尺度目标在线监测及其系统开发

吕黎曙, 邓朝晖, 刘涛, 滕洪钊, 卓荣锦

(1.湖南科技大学 机械工程学院, 湖南 湘潭 411201; 2.难加工材料高效精密加工湖南省重点实验室, 湖南 湘潭 411201;3.华侨大学 制造工程研究院, 福建 厦门 361021; 4.湖南工业大学 机械工程学院, 湖南 株洲 412007)

0 引言

磨削作为国防军工、航空航天、汽车和能源生产等高附加值行业的关键工艺,直接影响工件的精度、性能和表面完整性,实现磨削过程的智能采集及监测对提升产品质量水平、确保安全生产具有重要意义[1]。随着物联网、无线传感、智能制造等技术的发展,现代制造过程能实时采集反映设备运行与制造过程状态的工业数据,已进入数据时代[2]。这些工业数据具有体量大、流速快、类别多和价值密度低等特性,传统过程监测方法难以满足数据制造过程实时监测的需求。

因此,构建面向数据的磨削过程实时智能监测体系框架与系统来实现磨削过程的监测,已成为当前加工制造业亟待解决的现实问题。目前关于磨削加工监测的研究多围绕特定的磨削工艺、特定的监测目标以及特定的监测对象等角度展开。

1)针对特定的磨削加工工艺,例如平面磨削工艺[3-4]、内圆磨削工艺[5]、外圆切入磨削[6-7]、外圆断续磨削[8]、砂轮修整工艺[9]以及柔性砂带磨削工艺[10]等,学者们结合不同磨削工艺的特点已经开展了相应的磨削工艺监测研究。

2)针对特定的磨削监测目标,有学者开发了相应的磨削过程功率与能耗监测系统[11](磨削能耗);研究了磨齿机误差在线监测及补偿方法[12]、磨削表面粗糙度监测模型[13](磨削质量);提出了磨削烧伤监测[14]和磨削颤振监测的方法[5],开发了砂轮表面温度和磨削状态监测系统[15](磨削状态);提出了基于声发射信号的精密外圆切入磨削时间评估监测算法[6](磨削效率)。但目前研究的监测目标还不够全面,多集中在通过单一特定特征提取或建模来实现某些特定功能(质量、磨损、能耗等)的监测。对于不同尺度的监测目标之间的关联性不足,缺少对多重状态信号与监测指标间的关联分析,难以保证在产品有效运行的基础上全面优化加工质量、工艺效能。

3)对于某些特定的磨削监测对象,例如某些特殊材料(金属基复合材料[16])或者某些特殊磨床(精密及超精密机床[17])的监测也开始涉及。目前国内外关于磨削过程监测系统所监测对象的系统性研究还不强。砂轮(砂带)磨损直接影响加工工件的表面质量、磨削效率并最终影响整个零件的制造成本,近几年监测对象开始重点集中在砂轮磨损[13,18-20]和砂带磨损[10,21]上。

加工过程中由于机床、工件的差异,尤其是数控系统与传感器选型上的区别,导致加工过程的实时多维异构数据难以通过单一的通信协议进行采集与监测[22],需要构建面向数控加工的统一实时监测模型与体系框架。Duro等[23]提出了用于数控加工监测的多传感器数据融合框架。Chen等[24]基于车间物联网建立了加工车间能耗监测的体系框架。陈鹏等[25]构建了机械加工自动生产线多目标监测集成模型,并在齿轮加工的自动生产线上实现了应用。李恒等[26]提出了一种基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线动态监测模型。但是,在机械加工领域特别是磨削加工过程中,仍然缺少统一的智能监测体系及框架,在磨削监测系统的开发和应用上仍然有待加强。

本文建立了包含目标层、数据采集层、信号处理与融合层、通信层、功能层及应用层的磨削过程多尺度目标集成监测体系框架;该体系框架是由数据采集、信号处理和过程监测组成的一个有机整体,揭示了不同体系间的相互关联特性,构建了包含质量、效率、状态及绿色的多尺度目标关联监测模型,实现了从监测变量到监测目标的映射。基于该模型确定多传感器融合方法,提取特征信号,建立特征值与处理后信号之间的数学模型,并依此开发了磨削过程智能采集监测系统,实现磨削过程多源数据的采集与监测。最后,应用该系统对零件磨削过程进行实时数据采集与监测,实测结果证明了技术和系统的有效性。

1 磨削过程多尺度目标集成监测系统框架

1.1 需求分析

磨削多尺度目标集成监测需要在保障磨削过程有效运行的基础上实现过程的监测,因此开展监测体系框架及监测系统的需求分析十分必要。本文从监测模型功能的角度出发,其需求可以表示如下:

1)监测对象分析。磨削过程中监测对象的确定是实现可视化监测的基础。磨削过程是一个极其复杂的过程,影响监测目标的因素有磨削工艺参数、砂轮材料、工件材料、磨削液、环境温度等。监测对象应满足不同的磨削参数、工艺、方法和流程等导致的可视化需求侧重点的差异。

2)实时信号数据采集。数据采集是实现可视化监测的关键步骤,磨削过程中需要采集的数据不仅包括磨床外接传感器等手段来获得的振动、温度等实时信号数据,也包含存储在数控系统内部的磨床内部信号数据。

3)数据处理与应用。要求能够对采集的信号进行抗干扰处理、数字滤波处理、标度转换等,并将处理后的数据通过数据挖掘的手段应用于后续的智能分析、预测、决策优化。

4)数据存储与管理。应当包含相关数据库来存储采集和处理后的数据,便于制造企业的设计和管理人员直接查询数据。只有具备合理地存储和管理数据的基本功能,才能更好地实现磨削过程智能监测及后续的决策优化。

5)监测系统可视化。要求在磨削过程中能够以数字或图表的形式显示振动、温度以及功率的示值,并能够同时显示能耗在磨削过程中的动态图形变化及变化趋势。磨削过程的可视化有利于生产人员直观快速地掌握磨削过程的情况,及时发现异常并改进工艺,实现对磨削过程的控制。

1.2 总体体系框架

结合监测对象分析、实时数据采集处理与应用、数据存储与管理及可视化的需求,利用多尺度目标关联监测模型、数据获取与特征提取技术、多信息融合与表征技术及监测系统开发技术,构建包含目标层、数据采集层、信号处理与融合层、通信层、功能层及应用层的磨削过程多尺度目标集成监测体系框架,如图1所示。

图1 智能磨削监测系统总体体系框架

图1中:

1)目标层。该层以实现磨削过程中的多尺度目标,如质量、效率、状态及绿色运行为核心,助力于生产加工企业磨削过程信息化智能化发展。

2)数据采集层。该层主要采集实际磨削过程中的振动、力、声发射等实时外接传感信息数据以及数控系统、电气电路等机床内部信号数据,用于磨削状态分析和多信息融合表征。

3)信号处理与融合层。该层把多源信息数据进行预处理、数字滤波、状态识别、特征融合等处理后,将采集信息映射成磨削监测特征。

4)通信层。该层结合总线协议、串口通信协议以及数据交换协议,实现加工过程现场信息的数字化采集与通信,并将多源传感信息、输入参数信息以及监测结果信息存入数据库。

5)功能层。该层以采集到的磨削数据为基础,提供基础信息数据管理、磨削过程监测、磨削故障管理等功能。

6)应用层。该层是磨削过程监测系统的最终呈现,用户可以通过该系统实时了解磨床加工过程状态信息及获取监测数据。

2 智能磨削监测关键技术

2.1 多尺度目标关联监测模型

磨削加工过程中,多种传感器采集的信号数据会同步或者异步地反映不同的磨削状态特征和监测特征,因此需要对磨削加工过程多尺度数据进行相关关系和关联程度分析,并考虑各个目标要素之间的复杂关联关系。

借鉴广义建模方法,从各个要素之间的关系来建立图2所示磨削加工的多尺度目标集成监测模型,该监测模型主要包含质量(表面粗糙度、波纹度、磨削烧伤等)、状态(砂轮磨损、磨床运行情况、磨床故障等)、绿色(磨削能耗、磨削碳排放)以及效率(磨削时间、磨削进度等)等监测目标,还包含了声发射信号、力信号、温度信号、振动信号、功率信号、检测信号及数控代码等实时信号数据。

图2 磨削加工多尺度目标集成监测模型

这些数据与目标之间都有直接或间接的关联,例如功率信号不仅能够直接反映磨床的能耗与碳排放情况,而且磨床功率信号的变化也间接反映着砂轮磨损情况及磨床的运行情况。同样地,各个监测目标之间也存在互相影响,例如砂轮磨损情况会直接造成磨削表面粗糙度的变化,也会间接地影响磨削能耗。

2.2 磨削数据获取与特征提取

根据磨削多尺度目标关联模型,在不同的磨削工况下,考虑各个信号与监测目标之间的相互作用,来确定所需要采集的磨削过程数据。

加工设备内部数据通过设备通信接口来采集,其加工信息数据则通过以太网(TCP/IP)接口在PC和CNC之间完成数据交换和信息共享,对NC代码进行解析,将NC代码划分为多个代码块如G、M、S、F、XYZ等代码,通过调用函数库中的部分函数来实现磨削工艺参数、时间参数及位置参数的读取。而对于其外部信号数据,如通电状态、设备振动、刀具磨损等信息,需要通过机床等设备电气电路及外接相应传感器等手段来获得。

通过采集的多源原始信息数据中含有众多的信息特征,而在实际应用时不可能建立所有特征与监测结果之间的映射关系。需要采用时域、频域、小波分析、数学建模和直接提取等方式对信息数据进行提取,不同磨削状态特征参数的提取与处理方法如图3所示。

图3 磨削状态特征参数提取与处理方法

2.3 基于核主成分分析的多传感器特征融合

采集的信号特征经过特征提取后,需要对这些特征进行融合。核主成分分析(KPCA)是对主成分分析(PCA)法的扩展,不仅可以处理线性问题还可以处理非线性问题。因此,将这些特征参数作为初始特征,运用基于核函数的PCA法对特征进行融合,选取能够反映所需监测对象的主要成分。

选取某一监测对象其相关特征参数数据集,用输入样本空间X的每一列来表示一个样本,即

X=[x1,x2,…,xN]

(1)

式中:每个样本点xi为K维列向量,X中共有N个样本,KN维矩阵X所在的空间则为输入空间。

通过非线性映射φ将X中的向量映射到特征空间F,得到矩阵φ(X)。

φ(X)=[φ(x1),φ(x2),…,φ(xN)]

(2)

(3)

令对称矩阵K为核矩阵,Kij=φ(xi)T(xj),有

λa=Ka

(4)

选择累计贡献率超过特定阈值的主成分替代原来的变量,作为最终的融合特征向量。

2.4 基于神经网络的磨削结果监测特征映射

利用KPCA与神经网络结合的融合方式,将KPCA提取出的能反映主要特征的特征向量作为神经网络的输入向量,建立神经网络模型,最终输出预测结果。磨削加工过程采集的信号受机床状况和材料去除过程条件的影响,因此当数控磨床运行状态改变时,此时产生的采集信号在各个频带的奇异点(信号突变点)都会随着机床的通断电情况、砂轮磨损、磨削烧伤以及工件表面粗糙度等变化而变化。这些信号每个频带的能量都含有大量的磨削加工状态信息,因此可以根据采集多种信号频带的变化进行分析[27]。

磨床磨削结果预测神经网络模型中,对相同加工环境下同种类型不同信号数据所产生的磨削结果指标进行非线性建模,该模型是包含输入层、隐含层和输出层的网络结构,如图4所示。图4中,ys为第s个输出向量,s为不同的磨削结果。

图4 磨削加工神经网络模型

通过KPCA,将确定影响磨削结果监测特征的主成分(x1,x2,…,xN)作为输入向量,网络输入层使用xN个神经元节点用来输入特征信息,网络输出层共有ys个节点作为输出向量。隐含层的节点单元数目常结合经验进行多次实验,以提高神经网络的识别精度和能力,根据经验公式可以确定隐含层节点数,该经验公式表达如下:

(5)

式中:n为隐含层节点数;ni为输入层节点数;no为输出层节点数;b为1～10中间的整数。

除了确定各层节点之外,神经元的转换函数使用正切函数。隐层神经元的输出用式(6)计算,输出层神经元的输出用式(7)计算。

(6)

(7)

式中:Xi、Xj、Xk分别为输入层、隐层、输出层输入变量的值;wij和wjk为输入层神经元与隐层神经元之间、隐层神经元与输出层神经元之间的连接权重大小;θij和θjk为第j个和第k个神经元的偏置,i、j和k为输入层、隐层、输出层的神经元个数。

网络训练误差根据式(8)计算获得:

(8)

式中:Oi为第i个训练样本或测试样本所对应的期望输出值;Ti为第i个训练样本或测试样本所对应的网络输出值;M表示训练样本集或测试样本集的规模大小。

2.5 监测系统的开发

磨削工艺智能监测系统由数据采集终端与Web端服务监测两大部分组成。

数据采集终端采用客户/服务器(C/S)架构进行通信,并创建服务器监听所需的特定端口,负责接收客户连接请求,同时生成与客户端连接的Socket,最后将采集的磨削加工信息通过消息队列的形式发送至服务器端,实现数据的异步、削峰、解耦。Web服务监测端基于浏览器/服务器(B/S)架构进行开发,使用Vue.js作为前端载体,集成CSS、JS、HTML进行页面渲染与开发,后台基于 Java语言进行逻辑业务编写,通过Springboot框架集成开发,并通过微软公司的ADO数据访问技术实现对后台数据库系统的访问,同时结合Vue. js的axios组件进行异步通信,实现Vue.js前端与Java后端的数据交互。用户提交监测服务请求,通过API网关提供托管服务,帮助用户对外开放其部署在服务器上的监测系统软件,提供完整的数据查询服务、信号处理服务以及实时监测服务等,如图5所示。

图5 智能磨削监测系统技术路线图

3 案例应用

以轴承零件的磨削加工过程的监测为例,进行磨削工艺试验。试验机床为湖南海捷精密工业有限公司开发的CNC8325型数控高速复合外圆磨床,所用试件为洛阳轴承集团有限公司生产的高速电主轴用H7007C型角接触球轴承套圈,选用砂轮为郑州磨料磨具磨削研究所有限公司生产的CBN砂轮。

3.1 轴承套圈磨削多尺度目标关联监测模型建立

根据套圈磨削的特点及所需监测的实际需求,结合多尺度目标关联监测模型,将套圈磨削监测的目标定为:质量(表面粗糙度)、效率(磨削时间)、状态(磨床运行情况)及绿色(磨削能耗)。

由于该磨床属于数控机床,数控系统变量丰富,数控代码可反映机床的运行状态、位置及参数等信息,该信息直接关联磨削状态和磨削的时间与进度。为了判断机床的状态以及能量消耗情况,需要采集磨削过程功率信号,可直接表征磨床的功率消耗状态,建立能耗数学模型,实现磨削能耗监测;同时需要采集时间信号来保证磨削效率;此外,套圈的磨削质量直接影响整个轴承的服役寿命,需要通过振动、温度及功率信号来间接表征磨削烧伤、磨削颤振等表面质量的变化趋势,将多传感器数据进行降维,利用KPCA进行融合表征,并需要采集表面质量检测信号来测量表面粗糙度,以此来实现多目标融合监测,如图6所示。

图6 轴承套圈磨削多尺度目标关联监测模型

3.2 数据采集与处理

根据监测目标,选取的传感器包括:功率传感器、振动传感器和温度传感器,其中通过MIK-AL型非接触式温度传感器采集砂轮与工件接触处温度信号、HJ-1300型电涡流位移传感器至砂轮架采集主轴振动信号、DTSD342功率采集表至机床配电箱采集加工电流电压变化情况,采样频率为10 Hz。试验结束后,使用表面粗糙度仪测量套圈外表面平均取3个点的粗糙度值(探头的行程长度为17.5 mm)。最后利用NX1P2型可编程控制器,结合PLC编程采集多通道传感器数据,通过以太网将实时信号数据传输至数据库,磨削过程采集平台如图7所示,电气系统原理图如图8所示。

图7 磨削过程数据采集与监测平台

图8 采集平台电气原理图

选取砂轮线速度、工件转速、磨削深度作为试验参数的变量开展实验,测量其表面粗糙度、平均功率、平均磨削温度以及磨削能耗,部分试验数据如表1 所示。

表1 部分监测采集数据

3.3 数据融合与表征

3.3.1 磨削特征提取

3.3.1.1 磨削振动特征提取

采集从单次磨削开始到磨削结束的振动信号(磨削参数为:砂轮线速度vs=60 m/s,工件转速nw=90 r/min,磨削深度ap=0.03 mm)以及截取的磨削阶段信号如图9所示。

图9 采集的单次磨削振动信号

利用经验模态分解,对砂轮架箱体上产生的主轴振动信号进行滤波处理,将信号自适应分解成多个本征模态分量,提取均方根、峭度、峰值指标及裕度指标4个主要的时域特征来反映时域上的振动情况。

1)均方根,这是最常用的衡量标准,可以反映设备的振动水平:

(9)

2)峭度,是信号的4阶矩阵,可以反映振动信号的冲击特征:

(10)

3)峰值指标,可以反映波形尖峰度的相对大小:

(11)

式中:Xmax为电流峰值;Xrms为电流均方根值。

4)裕度指标,可以反映信号冲击程度:

(12)

上述实验条件下,时域振动信号统计特征实时情况如图10所示。图10中均方根为0.517 8,峭度为2.887 6,峰值指标为3.713 6,裕度指标为5.449 1。

图10 时域振动信号统计特征实时图

通过快速傅里叶变换将磨削过程中的时域信号转变为频域进行分析,通过小波包降噪进行时频域分析,提取最大幅值频率(该参数下为968.3 Hz)作为频域特征值,如图11所示。

图11 时频域分析及频域振动信号统计特征实时图

3.3.1.2 磨削其他特征提取

1)磨削工艺参数特征提取。在西门子840D系统中,通过Profibus-DP通讯总线功能、网口等进行通讯链接,构建数据采集的通讯协议,获取数控系统内部参数,此处主要采集包括砂轮线速度、工作台进给速度、工件转速、磨削深度等磨削工艺参数及砂轮的位置信息等。数据采集上位机与数控磨床相连,用于提取数控磨床状态数据,状态数据经过数据采集上位机软件处理后通过局域网传输,通信协议为TCP/IP协议。

2)磨削能耗特征提取。对采集的电流电压信号计算三相功率后进行时域特征提取,选取其最大、最小及平均值3个时域特征来表示实际状态。通过计算公式得到磨削能耗,并将其作为磨削过程磨削能耗特征,部分用于去除材料功率和磨削能耗的平均值如表1所示。

3)磨削时间特征提取。通过NC代码读取磨削工艺参数及磨削位置信息,来表征磨削时间及空载运行时间,如式(13)所示:

(13)

式中:W为总的磨削余量;f为进给量;ΔX为磨削过程前后X轴之差的绝对值;vw为砂轮进给速度。

4)磨削温度特征提取。对采集的温度信号进行时域特征提取,选取其最大、最小及平均值3个时域特征来表示实际状态。

3.3.2 主成分分析

利用降维思想,把多个具有一定相关性的指标转化为少数几个综合指标(即主成分)来代替原来的成分,其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息,且所含信息互不重复。

1.4 设备匹配 医院应配备有常规膀胱镜检和等离子电切设备。等离子双极电切系统包括等离子体能量控制器、摄像系统、疝气冷光源，以及工作套件，后者包括电切镜外鞘、电切镜内鞘、鞘芯、操作鞘、工作手件、内窥镜、电切环，以及负压冲洗器。

此处考虑振动的4个时域特征(VAR01-04)、1个频域特征(VAR05)、温度的3个时域特征(VAR06-08)、功率的3个时域特征(VAR09-11)、1个能耗特征(VAR12)、3个磨削工艺参数特征(VAR13-15),特征参数采集结果如表2所示。

表2 特征参数采集结果

通过SPSS对数据进行标准化,将标准化得分另存为变量,进行降维以及因子分析。利用上述因子绘制碎石图(运用特征根来展示因子的个数,以坡度的陡峭与平缓来辅助判断因子的个数),从图12的碎石图中可以看出前面陡峭的部分特征值大,包含的信息多,后面平坦的部分特征值小,包含的信息也小。可以直观地看出,成分1、2、3包含了大部分信息。

图12 主要特征值碎石图

此处选择特征值大于2的成分作为主成分。如图12所示,成分1、2、3的特征值大于2,上述 3个主成分合计能解释81.952%的方差。其余成分包含的信息较少、故弃去,因此选取前3个主要特征作为预测模型的输入特征,各主成分贡献和累计贡献率曲线如图13所示,提取出的主成分如表3所示。

表3 主成分矩阵

图13 各主成分贡献和累计贡献率曲线

3.3.3 磨削质量预测模型与训练

将上述采用KPCA求解出的贡献率高于80%的3个主成分作为输入向量,选取中轴承套圈磨削后的表面粗糙度作为输出向量,部分主成分与表面粗糙度对应结果如表4所示。

表4 部分主成分与表面粗糙度对应结果

基于此,设置其输入层(3)、隐含层(10)和输出层(1)的节点数,如图14(a)所示。从图14(a)中可以看到粗糙度模型训练中,单隐层采用tansig双曲正切S型传递函数,输出层选择purelin线性传输函数,利用Levenberg-Marquardt迭代算法进行优化,训练次数设置为100次,网络经过11次训练就达到了目标精度。训练效果如图14(b)所示,从图14(b)中可以看到训练后的拟合精度较高。图14中Target表示目标值。使用主成分作为输入参数的预测方法对套圈实际磨削过程的表面粗糙度进行预测,得出的表面粗糙度如表5所示。

图14 神经网络的训练过程及训练结果

3.3.4 磨床状态分析

从磨床能耗的理论分析中可以看出,磨床在运行过程中可以分为启动、待机、空载、负载和关机五大类典型状态[29]。图15为该磨床启动后磨削套圈的功率曲线,该曲线实际反映了处在不同磨削运行状态下的功率特性。基于上述功率信息可以在线识别出目前的磨床功率状态。

图15 基于磨削功率的磨床状态监测

1)磨床启动阶段判断:将经过滤波处理后的总电源功率传感器实时功率值存入缓存数组,当数组中出现连续2 s以上大于预设阈值(功率传感器的初始值)时,将磨床状态判断为启动。

2)磨床待机状态判断:磨床状态标志后记录当前时刻为磨床开机时刻。当磨床油泵启动后,磨床达到稳定状态下,功率数据在5%内浮动,此时将缓存数组的稳定功率值记录为磨床待机功率。

3)磨床空载阶段判断:磨床待机状态后,采集的功率值发生突变、大于预设的待机功率阈值时,则判断主轴电机(砂轮转动)与工件进给电机(工件转动)启动,当数组中的数值稳定且连续2 s以上时,可判断当前状态为磨床空载状态。

4)磨床磨削阶段判断:磨床状态达到空载后,所采集的功率值发生突变、超过阈值且与实时功率差至于某一特定范围时,判断为磨削加工状态。当采集的功率值突变、低于阈值,降低到接近于空载功率值时,则判断当前磨床状态为磨削阶段结束。

5)磨床关机阶段判断:当数组中数据为零或小于初始功率传感器的功率值时,磨床为关机阶段。

6)磨削故障状态识别:磨床传动系统发生某些故障或者磨床调整不当以及电机断相运行时,会引起磨床瞬时功率激增或猛烈变化,当其功率远异于上述阶段时,判断磨床为故障阶段。

通过上述方法对轴承实际磨削过程的磨削状态进行提取,得出的磨床实际状态如表5所示。

3.4 轴承套圈磨削过程监测系统开发与应用

利用第2节提出的磨削过程监测智能化技术,基于Java语言进行后端程序开发,并结合vue.js等网页开发技术实现与Web端的信息交互,开发数控磨床远程监测平台,并利用该系统对套圈的磨削过程进行监测。所开发的磨削监测系统的部分监测界面如图16所示。图16(a)为监测系统的登录界面,图16(b)主要展示磨床工作时的振动、功率及温度信号曲线,图16(c)可查看历史信号数据并可生成数据表导出,图16(d)则显示磨削时的磨削工艺参数及能耗、时间等信息。

图16 磨削监测系统部分监测界面

通过与磨床数控系统连接读取磨床的磨削参数与位置信息,利用实时传感器显示目前磨削状态下的振动、功率及温度等信息,结合磨削功率阈值,判断目前磨床所处的运行状态,通过样本学习后的神经网络模型,预测磨削表面粗糙度及能耗。使用该监测系统对数控磨床某次套圈的磨削过程进行监测,磨削完成后使用粗糙度仪记录实际磨削结果,监测界面如表5所示。

从表5中可以看到,本文监测系统可以有效显示当前轴承套圈磨削过程所使用的磨削时间与所消耗的能量,监测的状态对比实际磨床状态准确率达到100%,该系统预测表面粗糙度的误差与实际结果控制在10%以内。

由此可见,本文系统能有效地监测磨削过程的状态(磨床运行状态)、效率(磨削时间)、质量(磨削表面粗糙度)、绿色(磨削能耗)的实时情况,解决磨削过程状态信息难以获取、磨削结果无法预知、监测数据共享与服务欠缺等问题,从而促进磨削过程数字化、网络化、智能化发展,进而为关键零部件的高质量制造提高充足的信息支持。

4 结论

本文建立了包含目标层、数据采集层、信号处理与融合层、通信层、功能层及应用层的磨削过程多尺度目标集成监测体系框架,并依此开发了磨削过程智能采集监测系统,实现了磨削过程多源数据的采集与监测,实时掌握加工过程的质量、状态、绿色及效率等信息。得到主要结论如下:

1)通过建立不同传感器、不同维度数据信号及不同目标之间的关联关系,构建了包含质量、效率、状态及绿色的多尺度目标关联监测模型,有效实现了从监测变量到监测目标的映射。

2)采用时域、频域、小波分析、数学建模和直接提取等方式对信息数据进行提取,通过KPCA来约简多传感器磨削状态参数及其特征值,采用神经网络对磨削监测结果识别进行训练和特征映射,能够较为准确地表征磨削结果。

3)结合上述技术,本文开发的监测系统可以有效监测零件磨削过程所使用的磨削时间(效率)与所消耗的能量(绿色),监测的状态(机床状态)对比实际磨床状态准确率达到100%,该系统预测表面粗糙度(质量)的误差与实际结果控制在10%以内。该系统可推广应用到其他零件的磨削加工,具有较广阔的应用前景。