振动信号监测在刀具磨损故障诊断中的应用❋

吴 迪，黄 民

（北京信息科技大学 机电工程学院，北京 100192）

0 引言

加工中心的刀具系统，在进行切削加工的过程中，不可避免地会出现不同程度的磨损，磨损较轻时会使刀具的几何形状和加工工件尺寸发生改变，严重时将引起刀具磨钝、破损、刀刃塑性变形及热磨损等刀具失效现象，刀具磨损状态的变化直接导致产品质量下降和生产成本增加［1］，所以刀具磨损状态的实时监控对提高产品质量、减低生产成本、提高生产效率具有重要的意义。

1 刀具磨损的监测

刀具状态检测方法可分为直接测量法和间接测量法。目前国内外采用的刀具磨损的间接测量法有：切削力测量法、机械功率测量法、热电压测量法、振动信号及多信息融合检测等［2］。下面主要介绍振动信号监测技术。

刀具在切削过程中，工件与磨损的刀刃部侧面摩擦，会产生不同频率的振动。振动信号是一种对刀具磨损、破损敏感度非常高的征兆信号，因此更能表征刀具磨损信息［3］。我们通过对振动参量（振动位移、速度、加速度）进行分析处理，对机械设备的运行状况正常与否做出判断，从而判明故障发生的部位、程度及原因。

2 刀具磨损的振动监测试验

试验选用DL-20MH车削中心，可对各种回转体零件进行车削、钻削、铣削加工。刀具为YT-15硬质合金刀具。振动检测设备为北京东方振动与噪声技术研究所研制的INV-USB高速数据采集及分析系统。

本次试验采用3个加速度传感器，分别用于监测刀具X，Y，Z轴方向的振动情况。为了更好做比较，我们将工件按照长度分为6段，按照6种不同的切削速度以及是否加切削液进行12组试验，对每段切削进行振动信号监测。具体切削试验方案如表1所示。

3 试验数据的处理

3.1 时域分析与时域特征

本试验中我们对上述12组试验的振动信号进行了均值、均方值的时域分析，成功建立了振动信号与刀具磨损量之间的关系。

表1 切削试验方案

3.1.1 均值

均值表示随机数xi的平均值：

将试验获得的振动信号进行时域上的均值分析，结果如图1所示。

图1 刀具磨损过程中刀具振动信号时域均值变化图

由图1可以得出以下结论：在磨损初期，信号均值快速下降；在正常磨损期，均值平稳小范围波动；在剧烈磨损期，均值快速下降。因此我们可以依据振动信号的均值时域分析判断当前刀具的磨损阶段。

3.1.2 均方值

均方值X表示随机信号xi总能量的平均值：

将试验获得的振动信号进行时域上的均方值分析，结果如图2所示。

同理，我们可以看出根据时域中的均方值分析亦可以判断刀具当前的磨损阶段。

图2 刀具磨损过程中刀具振动信号均方值变化图

3.2 频域分析与频域特征

将信号的时域描述通过数学处理变换为频域的方法称为频域分析。频域分析有幅值谱、相位谱、功率谱、幅值谱密度、能量谱密度、功率谱密度等。下面就频率谱和功率谱进行分析。

3.2.1 频谱

频谱函数x（ω）的模称为振幅频谱，简称频谱。

本试验采得的振动信号经过数学处理得到的刀具磨损不同阶段的频谱如图3～图5所示。

图3 初期磨损阶段频谱图

图4 正常工作阶段刀具频谱图

图5 严重磨损阶段刀具频谱图

3.2.2 功率谱

自功率谱密度函数决定时域信号的能量分布规律表示为：

其中：Rxx（τ）为信号x（t）的自相关函数。

由于功率谱密度函数无法提供信号相位信息，因而无法分辩同频率的不同信号，因此引入互功率谱密度函数：

其中：Rxy（τ）为两组信号x（t），y（t）的互相关函数。

本试验采得的振动信号经过数学处理得到刀具磨损不同阶段的功率谱，如图6～图8所示。

图6 初期磨损阶段互功率谱

图7 正常工作阶段刀具互功率谱

从振动信号的频谱图和信号的功率谱图可以看出，不同刀具状态下其振动信号的频谱和功率谱也是不同的，可以求出几个特征频段，随着刀具的磨损，峰值在逐渐的增大，并且增大越明显，说明在刀具磨损越剧烈，测得的振动幅值和振动信号功率越大。

图8 严重磨损阶段刀具互功率谱

4 结束语

综上所述，振动信号能非常有效地反映了刀具在不同磨损状态下的振动情况，通过信号的时域分析、频域分析可以进行刀具磨损状态的诊断和预测，从而解决了由于刀具磨损造成的生产效率下降和加工质量降低问题。

［1］马旭.数控机床刀具磨损监测数据处理方法［J］.控制与检测，2009（2）：69-71.

［2］吴学忠，李圣怡.基于多传感器的刀具状态监测系统［J］.数据采集与处理，1999（2）：200-203.

［3］刘贵杰，巩亚东，王宛山.磨削过程在线监测系统［J］.机床与液压，2002（4）：18-24.