一種基于聲發(fā)射的磨削狀態(tài)測控方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于精密機(jī)械加工領(lǐng)域，涉及聲發(fā)射技術(shù)、高速數(shù)據(jù)采集與處理、模式識別 領(lǐng)域，涉及一種屬于磨床加工中消空程、防碰撞實時在線監(jiān)控裝置，具體涉及基于聲發(fā)射的 磨削狀態(tài)測控方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 磨床狀態(tài)測控系統(tǒng)的實現(xiàn)方法現(xiàn)狀是：用于砂輪與工件的磨削狀態(tài)的間接檢測 法，是通過傳感器檢測磨削過程中能反應(yīng)砂輪與工件接觸狀態(tài)的某些參數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)磨削 狀態(tài)的在線實時監(jiān)測。
[0003] (1)振動信號檢測技術(shù)
[0004] 磨削過程產(chǎn)生的振動信號包含豐富的磨削振動狀態(tài)信息，通過分析振動信號在時 域和頻域的特點(diǎn)，提取信號特征判斷磨削工作狀態(tài)。但各種因素造成的異常震動不容易排 除，振動信號受磨削過程中顫振現(xiàn)象影響大，受外界低頻干擾大使磨削狀態(tài)檢測精度低，在 高精度的磨削加工中應(yīng)用受到限制。
[0005] (2)電機(jī)功率檢測技術(shù)
[0006] 在磨削加工過程中，隨著砂輪與工件的接觸程度加大，磨削力逐漸變大，驅(qū)動砂輪 電機(jī)的工作電流也隨之發(fā)生變化，使之可以采用檢測電機(jī)工作的實時功率判斷砂輪與工件 的接觸狀態(tài)。但在線監(jiān)測時受電網(wǎng)的波動影響大，且對磨削狀態(tài)檢測靈敏度低、精度低，判 斷的延遲時間長，在粗磨加工中廣泛應(yīng)用，在高精度磨削中無法使用。
[0007] (3)聲發(fā)射信號檢測技術(shù)
[0008] 聲發(fā)射信號具有頻率高、頻帶范圍寬、靈敏度高、信噪?yún)^(qū)分能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，包含了 豐富的與磨削狀態(tài)直接相關(guān)的特征信息，而且在不同的磨削階段聲發(fā)射信號的幅值差別也 非常明顯，利用AE傳感器將聲發(fā)射信號轉(zhuǎn)換成電壓信號，通過濾波器可以直接除去機(jī)械振 動和周圍環(huán)境噪聲的低頻干擾，容易得到較純凈的AE信號。
[0009] 在聲發(fā)射信號處理技術(shù)方面，主要有以下的方法：
[0010] 1、特征參數(shù)分析法:主要在時域中分析和處理聲發(fā)射信號，AE傳感器檢測到的聲 發(fā)射信號經(jīng)過信號調(diào)理電路預(yù)處理后，由聲發(fā)射處理儀器提取聲發(fā)射信號的特征(主要包 括幅度值、振鈴計數(shù)、持續(xù)時間、門檻閥值和能量等），見文獻(xiàn)"袁哲.DSP在聲發(fā)射信號模式 識別中的應(yīng)用研究[D].南京林業(yè)大學(xué)，2009."。為了更精確的描述聲發(fā)射信號在時域的數(shù) 字特征，又引入了幅值域(均值、均方值、方差等)來表示聲發(fā)射信號的平均能量強(qiáng)度。
[0011] (1)計數(shù)分析法:通過記錄單位時間內(nèi)聲發(fā)射信號超過預(yù)先設(shè)定閾值的次數(shù)，用來 判斷事件狀態(tài)。缺點(diǎn)是易受放大器、濾波器和閾值電壓工作狀況的影響，見文獻(xiàn)"劉磊.高溫 高壓下金剛石生長的聲發(fā)射實時動態(tài)檢測與長大機(jī)制研究[D].山東大學(xué)，2011."
[0012] (2)幅度分析法:通過分析信號峰值幅度和幅度分布來判斷聲發(fā)射強(qiáng)度。通過應(yīng)用 對數(shù)放大器，可以消除傳感器的響應(yīng)頻率、阻尼特性等對其的影響，實現(xiàn)對聲發(fā)射信號的峰 值幅度精確測量。
[0013] (3)能量分析法:能量與聲發(fā)射信號波形包絡(luò)線下的面積成正比，通常用均方根電 壓Vrms表示。聲發(fā)射信號的能量與材料的物理參數(shù)有關(guān)，不需要建立數(shù)學(xué)模型就可直接計 算。
[0014] 2、波形分析方法
[0015] 把記錄的時域波形、頻譜特征和相關(guān)函數(shù)與測試材料的聲發(fā)射機(jī)理對應(yīng)起來，通 過分析頻譜特征獲取有關(guān)聲發(fā)射源信息。波形分析方法對聲發(fā)射信號易于識別和區(qū)分，其 更好的去噪能力和對聲發(fā)射源更精確的定位能力，但利用波形分析方法分析的信號應(yīng)是周 期性的平穩(wěn)信號，而AE信號往往是非平穩(wěn)隨機(jī)信號。在實際工程應(yīng)用中，對真實存在的環(huán)境 噪聲沒有考慮，同時該方法計算量大、實時性差，仍處于實驗室研究階段，難以做到在線監(jiān) 測。
[0016] 3、將建立在硬件基礎(chǔ)上的各種檢測手段同現(xiàn)代信號處理方法相結(jié)合，運(yùn)用頻譜分 析、分形理論、統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法對聲發(fā)射信號進(jìn)行處理，提取隱含信息。見文獻(xiàn)"劉國華.聲發(fā) 射信號處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D].浙江大學(xué)，2008
[0017] (1)小波分析法：用一個適當(dāng)?shù)臅r間-頻率窗，使信號在這個窗內(nèi)能夠體現(xiàn)頻率信 息，而窗和窗之間則反映頻率隨時間的變化，提供了一種自適應(yīng)的時域和頻域同時局部化 的方法。但此方法需要有較高的時域、頻域精度，且大多數(shù)研究仍處于在實驗室條件下，在 工程應(yīng)用中對聲發(fā)射信號的檢測處理還有很多困難。
[0018] (2)盲源分離:在源信號與傳輸信道參數(shù)均未知的條件下，僅通過聲發(fā)射傳感器米 集到的觀測信號來估計原信號和傳輸信道參數(shù)。通過該方法可以得到聲發(fā)射信號、振動和 噪聲等源信號，從而可以準(zhǔn)確的分析不同信源的特征，使磨削加工等故障診斷的準(zhǔn)確性大 大提尚。
[0019] (3)信息融合:通過融合算法對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，達(dá)到更優(yōu)的處理結(jié)果，常 用的融合算法包括:加權(quán)平均法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法、證據(jù)理論推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
[0020] 基于聲發(fā)射的磨床狀態(tài)測控系統(tǒng)的現(xiàn)狀：
[0021] 國內(nèi)一些學(xué)者對將聲發(fā)射技術(shù)應(yīng)用于磨削狀態(tài)測控系統(tǒng)的實現(xiàn)方面進(jìn)行了探索 和研究：（1)王丹提出了一種用DSP和CPLD設(shè)計高速數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)的方法，用于聲發(fā)射 源的定位研究，設(shè)計了一個以DSP為核心處理器、CPLD為系統(tǒng)控制器的脫機(jī)發(fā)射信號采集處 理系統(tǒng)，見文獻(xiàn)"王丹.基于DSP的光纖聲發(fā)射傳感系統(tǒng)研究[D]. 2007. "；（2)采用LabVIEW編 制圖形化界面，利用串口通信進(jìn)行現(xiàn)場數(shù)據(jù)的采集，采用跨平臺的多數(shù)據(jù)庫訪問工具包 LabSQL技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的訪問，建立了系統(tǒng)的實現(xiàn)模型，見文獻(xiàn)"滕家緒，胡仲翔，時小軍. 基于LabVIEW的磨削加工聲發(fā)射監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J].電子質(zhì)量，2004，11:3-7. " ；（3)基于 LabVIEW軟件設(shè)計和ARM+DSP硬件平臺的磨削監(jiān)測系統(tǒng)，DSP軟件模塊包括HPI通信設(shè)計、采 樣、濾波、參數(shù)計算等函數(shù)的設(shè)計，見文獻(xiàn)"盛煒佳.磨床AEMS系統(tǒng)的LabVIEW仿真與DSP實現(xiàn) [D].浙江大學(xué)，2010；（4)基于WinCE的磨床AEMS監(jiān)控系統(tǒng)，采用DSP和ARM組成的雙處理器 實現(xiàn)，通過HPI接口進(jìn)行通信，ARM中采用嵌入式WinCE操作系統(tǒng)作為軟件運(yùn)行的平臺，實現(xiàn) 了 AEMS系統(tǒng)的整體邏輯功能，見文獻(xiàn)"趙勅波.基于WinCE的磨床AEMS監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與實 現(xiàn)[D].浙江大學(xué)，2010."。
[0022] 現(xiàn)有技術(shù)的缺陷：國外現(xiàn)已研制的AEMS系統(tǒng)銷價昂貴，投入使用成本高，返修費(fèi)用 昂貴，針對某些特定無損檢測方面的使用缺乏專用性。國內(nèi)磨床狀態(tài)測控系統(tǒng)中，部分基于 LabVIEW、ARM和DSP的實現(xiàn)平臺對于高速數(shù)據(jù)采集存在缺陷，聲發(fā)射信號的采集和處理不能 實時同步進(jìn)行，對高速數(shù)據(jù)的連續(xù)采集存儲和遠(yuǎn)程管理存在不足，且大多數(shù)磨床監(jiān)控系統(tǒng) 屬于專用系統(tǒng)，其開放性較差，對磨削狀態(tài)檢測精度低、存在誤判現(xiàn)象，系統(tǒng)的狀態(tài)響應(yīng)靈 敏度低、時延長。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0023]要解決的技術(shù)問題
[0024] 為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種基于聲發(fā)射的磨削狀態(tài)測控方法 及裝置。
[0025] 技術(shù)方案
[0026] -種基于聲發(fā)射的磨削狀態(tài)測控方法，其特征在于:將聲發(fā)射AE傳感器安裝到磨 床上，安裝地點(diǎn)不會受到切肩以及外界物質(zhì)的影響，測控步驟如下：
[0027]步驟1:將AE傳感器檢測的磨削加工過程中的聲發(fā)射信號，進(jìn)行信號調(diào)理對AE信號 放大和濾波處理得到磨削加工AE信號所處的頻段信號50Khz-450Khz，再經(jīng)過A/D數(shù)據(jù)變換 后輸入到FPGA，并在FPGA中采用雙乒乓緩存的異步FIFO保證數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐竭M(jìn) 行；
[0028]步驟2:將50Khz-450Khz的磨削加工AE信號均分為四個不同頻段信號，分別采用帶 通濾波器濾除信號的直流分量和部分干擾噪聲；
[0029]步驟3:對四個不同濾波頻段信號分別進(jìn)行特征參數(shù)RMS的提取，方法為:采用寬度 為N的滑動窗口，對四個不同濾波頻段信號，采用離散型均方根電壓值的計算方式分別進(jìn)行 RMS值的并行計算：
[0034] 其中：￥[?151、￥[?[52、￥[?[53和￥[?[54為四個不同濾波頻段的特征參數(shù)冊3;1表；^；聲發(fā)射信 號米樣值，N表不滑動窗口的寬度；
[0035] 步驟4:以四個不同濾波頻段信號的RMS值作為待檢測模式的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行去均 值、歸一化處理得到特征向量q(〇)，根據(jù)
（〇)求出序參量的初始值lk(0)，利用 學(xué)習(xí)階段得到原型模式向量和伴隨向量，且按照序參量的動力學(xué)方程：
[0036] |k(n+l)-|k(n)= γ [Ak_D+B|k2(n)]|k(n)
[0037] 演化后最終只會有一個序參量的值達(dá)到穩(wěn)定，SRk=l;其余隨著迭代步數(shù)的增加 逐漸趨于〇;那么h=l時的k值為當(dāng)前磨削的工作狀態(tài)，k為1是空程，k為2是正常磨削，k為3 是碰撞
[0038] 其中
[0039] $是三種狀態(tài)的原型模式向量Vk的伴隨向量Vk+，原型模式向量Vk所對應(yīng)的:Vi為 空程的原型模式向量、％為正常磨削