的原型模式向量、V3為碰撞的原型模式向量。
[0040] 所述學習階段得到原型模式向量和伴隨向量的過程為:在同一工件、同一設備進 行，在空程、正常磨削和碰撞三種狀態(tài)下分別進行以下步驟：
[0041] 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，進行信號調理對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;
[0042]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；
[0043]步驟(3):對四個不同濾波頻段信號分別進行特征參數(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 行RMS值的并行計算：
[0048] 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；
[0049] 步驟(4):對序參量動力學方程|k(n+l)-|k(n)= γ [Xk-D+B|k2(n)Kk(n)中的B、C、 注意參數(shù)11{和迭代步長γ進行初始化。一般取B = C= 1，選擇合適的λ0Ρ γ使|1{趨于穩(wěn)定，且 達到快速收斂，式中下標k代表二種狀態(tài):值為1是空程，值為2是正常磨削，值為3是碰撞；
[0050] 步驟(5):對三種狀態(tài)的數(shù)據(jù)分別選擇300個4個頻段的RMS值組成協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡訓 練的模式樣本，分別去均值、歸一化處理，獲得三種狀態(tài)的原型模式向量Vk，再利用偽逆法 求出滿足正交性關系的Vk的伴隨向量Vk+，最后對計算獲得的Vk和Vk+進行存儲。
[0051] 所述N取51
[0052] 一種實現(xiàn)所述基于聲發(fā)射的磨削狀態(tài)測控方法的裝置，其特征在于包括AE傳感 器、信號調理電路、AD7622數(shù)據(jù)采集卡、AE信號處理模塊FPGA、GPI0模塊和ARM控制器;安裝 在數(shù)控磨床上的AE傳感器檢測磨削加工過程中的聲發(fā)射信號，輸出至與其連接的信號調理 電路對AE信號進行放大和濾波;然后通過AD7622數(shù)據(jù)采集卡采集十六位數(shù)字信號和轉換控 制信號輸入至AE信號處理模塊FPGA的A/D接口； AE信號處理模塊FPGA對AE信號進行處理，計 算AE信號的RMS值，利用學習階段訓練好的分類器檢測磨削狀態(tài)，并通過DMA接口將狀態(tài)信 號以DMA方式的數(shù)據(jù)傳輸至ARM控制器，通過并口把狀態(tài)反饋信號輸出至數(shù)控磨床CNC; ARM 處理器在linux操作系統(tǒng)中完成TCP/IP協(xié)議的移植和DM9000網(wǎng)卡的驅動編寫，通過以太網(wǎng) 將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇C機，在PC機上設計SOCKET網(wǎng)絡接口，完成數(shù)據(jù)的遠程存儲管理。
[0053] 所述AD7622為2MSPS*16bit的并行轉換模式。
[0054]所述AE信號處理模塊FPGA系統(tǒng)時鐘是外部50Mhz晶振時鐘經(jīng)過內部PLL倍頻之后 得到的lOOMhz，時鐘周期為10ns。這樣滿足每50個時鐘周期500ns完成一次采樣數(shù)據(jù)轉換。 [0055]所述AE信號處理模塊FPGA內部采用雙乒乓緩存的異步FIFO解決數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù) 傳輸?shù)耐竭M行，將每次轉換完成的16位數(shù)字量存在預先定義的16bit*512的FIF01，直到 FIF01存滿了之后開始讀，同時實時采集的數(shù)據(jù)存到另一個16bit*512的FIF02,使得數(shù)據(jù)采 集能實時連續(xù)進行。
[0056]所述AE信號處理模塊通過IXD接口連接IXD液晶顯示單元。
[0057] 所述AE信號處理模塊通過LED接口連接LED顯示單元。
[0058] 所述AE信號處理模塊通過GPI0擴展口連接GPI0模塊。
[0059]有益效果
[0060]本發(fā)明提出的一種基于聲發(fā)射的磨削狀態(tài)測控方法及裝置，采用Altera公司的 Cyclone IV系列FPGA，充足的硬件資源，高達百兆級的系統(tǒng)時鐘，實現(xiàn)AE信號的高速采集和 實時并行處理。該系統(tǒng)在學習階段計算不同濾波頻段的特征參數(shù)，獲取工作階段所需的最 佳濾波頻段，在工作階段與學習階段存儲的特征參數(shù)實時對比，精確判斷磨削加工狀態(tài)，并 把狀態(tài)反饋信號輸出給數(shù)控系統(tǒng)，使磨削加工中砂輪或工件采用分段磨削逐次完成，即完 成單個工件的加工數(shù)控系統(tǒng)控制砂輪有多次進刀和退刀；空程階段采用快速進給，磨削階 段采用慢速進給，從而縮短空程時間達到消空程的目的；同時檢測磨削過程中的異常情況， 防止造成設備損壞達到防碰撞目的。該系統(tǒng)實現(xiàn)了消空程、防碰撞的在線監(jiān)測，提高磨削加 工效率，實現(xiàn)磨削加工的自動化、智能化。
【附圖說明】
[0061] 圖1:本發(fā)明方法流程圖
[0062] 圖2:本發(fā)明方法中學習階段得到原型模式向量和伴隨向量的過程流程圖 [0063]圖3:本發(fā)明裝置方框示意圖
[0064]圖4:本發(fā)明裝置數(shù)據(jù)采集存儲數(shù)據(jù)系統(tǒng)硬件接口圖
[0065] 圖5: FPGA和ARM的DMA傳輸流程圖
[0066] 圖6 :FPGA與ARM9的DMA通信測試時序圖 [0067]圖7:濾波及RMS計算的Modelsim時序仿真結果 [0068]圖8:特征提取時各功能模塊延時的Mode 1 s im時序設計 [0069]圖9:磨削狀態(tài)測控系統(tǒng)的Mode 1 s im時序仿真結果
【具體實施方式】
[0070]現(xiàn)結合實施例、附圖對本發(fā)明作進一步描述：
[0071]本發(fā)明實施例包括AE傳感器、信號調理電路、AD7622數(shù)據(jù)采集卡、AE信號處理模塊 FPGA、GPI0模塊和ARM控制器;安裝在數(shù)控磨床上的AE傳感器檢測磨削加工過程中的聲發(fā)射 信號，輸出至與其連接的信號調理電路對AE信號進行放大和濾波;然后通過AD7622數(shù)據(jù)采 集卡采集十六位數(shù)字信號和轉換控制信號輸入至AE信號處理模塊FPGA的A/D接口；AE信號 處理模塊FPGA對AE信號進行處理，計算AE信號的RMS值，利用學習階段訓練好的分類器檢測 磨削狀態(tài)，并通過DMA接口將狀態(tài)信號以DMA方式的數(shù)據(jù)傳輸至ARM控制器，通過并口把狀態(tài) 反饋信號輸出至數(shù)控磨床CNC; ARM處理器在linux操作系統(tǒng)中完成TCP/IP協(xié)議的移植和 DM9000網(wǎng)卡的驅動編寫，通過以太網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇C機，在PC機上設計SOCKET網(wǎng)絡接口，完 成數(shù)據(jù)的遠程存儲管理。見圖3。
[0072] (1)高速數(shù)據(jù)采集存儲模塊
[0073]高速數(shù)據(jù)采集存儲模塊主要完成把AE傳感器輸出的模擬信號轉換成數(shù)字信號，利 用FPGA和片外SDRAM對數(shù)字信號進行采集和緩存，與ARM9的AMBA系統(tǒng)總線進行DMA方式的數(shù) 據(jù)傳輸，ARM9處理器在linux操作系統(tǒng)中完成TCP/IP協(xié)議的移植和DM9000網(wǎng)卡的驅動編寫， 通過以太網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絇C機，在PC機上設計SOCKET網(wǎng)絡接口，完成數(shù)據(jù)的遠程存儲管理。 其硬件結構主要包括AE信號調理電路和AD7622高速數(shù)據(jù)采集電路，F(xiàn)PGA信號采集和SDRAM 數(shù)據(jù)緩存模塊，ARM9的DMA控制器模塊和以太網(wǎng)傳輸模塊，以及PC機的網(wǎng)絡接口模塊。設計 該模塊主要考慮AE傳感器信號輸出的頻帶范圍是50Khz-950Khz，所以選擇Analog Devices 公司高轉換率高精度的AD7622,保證采集信號不失真。因此，ARM9處理器上采用DMA方式實 現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸，與FPGA的數(shù)據(jù)采集保持同步，保證數(shù)據(jù)實時采集與傳輸。選用三星公司的 S3C2440A處理器以及10/100M自適應的DM9000網(wǎng)卡，在PC機上編寫SOCKET網(wǎng)絡接口，實現(xiàn)與 ARM9處理器的網(wǎng)絡通信，最終實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)的實時采集和遠程存儲管理，使工作人員可以 實時遠程掌控磨削加工現(xiàn)場狀況。
[0074] (2)AE信號處理模塊
[0075] AE信號處理模塊是磨削狀態(tài)測控系統(tǒng)的核心，以FPGA為核心處理器實現(xiàn)軟硬件設 計，主要功能是對采集的AE數(shù)字信號進行分析與處理。信號處理模塊分為學習階段和工作 階段，利用Verilog HDL硬件描述語言進行模塊化設計，學習階段提取AE信號的特征參數(shù) RMS值，計算最佳濾波頻段，訓練磨削狀態(tài)分類器;工作階段實時計算AE信號的RMS值，利用 學習階段訓練好的分類器檢測磨削狀態(tài)，并把狀態(tài)反饋信號輸出給數(shù)控系統(tǒng)，使其控制磨 床運行，提高磨削加工效率，實現(xiàn)磨削監(jiān)控的智能化。
[0076] (3)人機交互模塊
[0077]人機交互模塊主要實現(xiàn)操作人員對儀器的輸入控制和顯示觀察，獲取必要信息， 輔助設置儀器的參數(shù)。主要包括按鍵輸入單元、LCD液晶顯示單元、LED顯示單元以及狀態(tài)輸 出標準接口等。其中，按鍵輸入單元有控制系統(tǒng)啟動開始數(shù)據(jù)采集，啟動空程階段和磨削階 段的學習，計算最佳頻段和特征對比參數(shù)，啟動工作階段開始磨床加工等功能;LED顯示單 元對應于按鍵單元，保證工作人員能清楚的掌握系統(tǒng)所處的運行階段;LCD液晶顯示單元實 時顯示四個不同濾波頻段的AE信號的強度，隨著磨削強度大小的變化而實時動態(tài)的顯示， 并且顯示空程和碰撞門限，與實時計算的RMS值進行對比