基于wavelet的铸铝合金ZAlSi5Zn1Mg铣削振动特性对粗糙度影响实验分析研究

谷月　李洋　陈根伟　庞靓婧　李明震

摘 要：文章主要阐述了应用小波分析铣削振动信号特征是如何对ZAlSi5Zn1Mg零件表面粗糙度造成影响的，从而可以根据实验结论来减小甚至消除这种影响，最终达到表面粗糙度预测的目的，以便能够控制铣削表面粗糙度。文章将先应用正交分析对粗糙度数据进行简单分析建模，然后应用小波分析，通过观察频谱和粗糙度之间的相关性得出结论。

关键词：铣削振动；小波分析；粗糙度

中图分类号：TG54 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）04-0071-03

Abstract： This paper mainly describes how wavelet analysis of milling vibration signal features affect the surface roughness of ZAlSi5Zn1Mg parts. According to the experimental results， this influence can be reduced or even eliminated， and finally the prediction of surface roughness can be achieved， so that the milling surface roughness can be controlled. In this paper， we first use orthogonal analysis to analyze and model the roughness data， and then we use wavelet analysis to get a conclusion by observing the correlation between the spectrum and roughness.

Keywords： milling vibration； wavelet analysis； roughness

1 概述

小波分析在信號分析和处理领域很重要，在日常生产实践以及科学研究中的应用也是越来越广泛，因此需要深入理解小波分析以便于应用到实际研究中。小波即是小的波形，将频谱的局部化进行分析，在科学领域，频域分析中，傅里叶变换可以称为是一项革命性的突破，而小波分析是继它以来的又一项重大突破，在科学方法上具有里程碑式的重要意义，它被谬赞为“数学显微镜”，是在许多学科领域中发展非常快速的一个新领域，最重要的就是图像分析处理和信号分析处理。例如，本实验就应用到小波分析，应用小波分析振动信号特点，将之与粗糙度联系，分析得到振动特点对粗糙度的影响。再例如，汽船、机床、飞机等机械在运行时，无论是整机还是零件，当应用小波分析对噪音加以分析后，能够找出故障并进行诊断修复，这样不仅可以排除一般的故障，还可以方便地排除潜在故障，保证机械安全运行[1]。无线应用需要用到小波分析，因为无线应用中无线通信就是各种信号的传播应用，而且小波分析可以对系统进行检测，这样在对设备进行安装调试的时候更加便利，同时也可以应用在维护设备和对设备进行故障分析；在对旋转机械设备进行故障诊断，小波分析都会起到不可忽视的作用，这样，在设备维修时更加便利，也可方便地解决动平衡问题[2]。可见，小波分析的应用非常之广泛。与傅里叶相比，Fourier变换只能告诉我们信号尺度的范围，而无法给出信号的结构以及它蕴含的大小不同尺度的串级过程，即傅里叶变换在时空域中没有任何分辨率。此外，傅立叶分析无法解决信号奇异性的位置。而小波分析能成功地解决这些问题。因此小波分析是Fourier分析发展史上的一个里程碑[3]。

高速铣削技术是机械制造领域典型代表，正逐渐成为切削技术发展领域的主流技术。在航空制造业中，无论零部件大小，很多都是直接从材料整件切削而制成，尤其是一些薄壁件，材料去除率非常高，达到90%以上，高速铣削加工不仅能使加工效率提高，并且还可以使振动得到有效抑制，达到更好的加工质量。由于其诸多优点，在许多领域都有应用[4]。

对零件进行铣削加工时，不同组合的铣削参数对表面粗糙度的影响很大，因此需要选取优异的参数组合或者优化铣削参数，以此保证得到较好的表面粗糙度，从而保证表面加工质量。从第一台数控机床出现至今，铣削技术已经经历了八代改革，每一次改革，对铣削技术的发展都是巨大的推动，如早在1958年已经可以做到自动更换刀具，进行多工序加工，如今早已能够做到无人化了，数控机床的控制和系统性能已经越来越完善和增强了。随着高速铣削技术的快速推广和广泛应用，使高速铣削的表面粗糙度成为人们研究的新方向。

关于表面粗糙度预测的研究大都集中在车削方面，而针对铣削加工的表面粗糙度预测的研究还较少。一些发达国家最先对高速铣削加工中的表面粗糙度进行了较为深入的研究，V.A.Tipnis，S.C.Buescher[5]等人主要研究了影响高速车削和高速球头铣削时被加工件表面粗糙度的主要铣削参数，理论和试验都证明表面粗糙度值随进给速度或径向切深的增大而增大，随切削速度的增大而减小。K. Y. Lee[6]等提出一种模拟表面粗糙度的方法，并考虑在高速铣削过程中主轴变形和振动对表面质量产生的影响，建立精确表面粗糙度预测模型，归纳了主轴的变形及振颤对表面粗糙度的影响规律。B. H. Kim、Noriyuki Koreta等[7]研究了几种具体的铣削参数组合对表面粗糙度及表面残余应力的影响。分析了高速铣削加工中表面粗糙度的生成过程，理论研究了表面加工形貌的形成机理，给出一种更高效方便的预测表面粗糙度方法。

2 实验材料与方法

2.1 实验材料

（1）铸铝合金ZAlSi5Z1Mg 本实验所使用的铝合金材料为铸铝合金ZAlSi5Z1Mg，在淘宝上购买的，大小是200mm*200mm*10mm。该合金代号为ZL115，是一种含有锑、硅、镁和锌等多种金属的合金。既具有良好的铸造性能，也有优良的抗腐蚀性，还拥有较高的强度和塑性。它的抗拉强度超过275兆帕，伸长率大于等于百分之六，硬度也超过80HBS，是一种应用广泛的铝合金。endprint

（2）铣刀本实验所使用的铣刀为平头铣刀，型号为4*4D*3T*50L的铣刀3把，型号为8*8D*3T*50L的铣刀一把，淘宝上可以购买到。（实验过程中，由于切削速度较高，切削速度在1000到4000转每分钟，已绷断3把铣刀）。平头铣刀主要用于粗铣，一般要铣掉大量毛胚材料，铣削比较粗略。一般只能进行小面积的精铣。

（3）数控机床本实验所采用的数控机床为VCM-850立式加工中心。

（4）测振仪本实验所使用的测振仪为便携式测振仪，型号是HV30，内存大，可以记录大量测量数据和频谱图，还可以对频谱图进行分析，同时又有USB接口，配备有专门的计算机软件EDM软件进行分析。

铣削铸铝合金时，首先确定切削方案，铣削方案决定了加工后样品的表面加工质量，因此选择合理优异的加工方案是很重要的。本实验选取加工参数变量为切削深度（mm），主轴转速（r/min），进给量（mm/min）。切削方案采取单因素法，在切削深度，进给量，主轴转速三者之间，控制两个量不变，改变另一个量进行切削实验，得到切削样品，进而进行下一步实验。表1选取的参数。

2.2 测量并记录表面粗糙度

实验的下一步就是测量表面粗糙度，目前实验室中有很多高端表面粗糙度测量仪，但由于本实验中样板被切削后有形状限制，我们使用了手持式接触测量仪。测量之前，需要做好一些准备：首先是开机检查电池电压是否正常；然后便是检测校准仪器精度，与仪器配套的有一块标准样板，标准样板粗糙度是给定的，把标准样板放置在水瓶面，然后把粗糙度测量仪放置在标准样板上，这样粗糙度测量仪的探针便会自动移动进行测量，并在显示器上显示粗糙度值，将测量值与给定值对比，判断仪器精度是否有所损害，若有损害则需要进行校准，若无，则可以直接进行测量步骤，本实验检测校准过程中，发现仪器比较精确，符合精度要求，因此不需要校准过程，直接进行对工件样板的实际测量；第三步是正式测量，这一步需要擦拭工件表面，保证没有异物或者污垢会影响实验测量，同时需要把样板平铺放置在水平度较高的平面上，最后将粗糙度测量仪放置在工件表面需要测量的位置，让触针自动测量，当然，还需要记录粗糙度值数据。以下表2是实验记录的粗糙度值其中的一组，其他三组在此省略：

3 小波分析

转速可以很大程度上提高加工效率。但是也不是转速高就会好，转速的增加会影响铣削力，使其高频冲击力变大，高频分量增大。薄壁零件的加工，一定程度上主轴转速会影响铣削力的大小，又对振动的大小产生影响。下列是几组有明显趋势的参数组合，其中只改变了主轴转速。当切削深度为1mm，进给量为50mm/r时，主轴转速分别是1000，2000，2600和4000r/min时，应用小波工具箱将信号进行4层分解，得到分解后的图像如图1所示。

作出各振动参特征量随主轴转速变化曲线图如图2所示。

可以看出，特征量的总体趋势是呈现先减小后增大趋势，而且有效值与标准差也几乎为同一条曲线，但在主轴转速为2600r/min时出现了跳跃式增加，说明该点可能受到了外部影响造成铣削力过大产生大的振动幅度，也可能由于该工艺参数下振动频率影响较大。有效值和标准差的变化，说明改变主轴转速振动稳定性发生变化，趋于不稳定。平均值数值都在0附近，说明整体振动的范围也不是很大。通过这几组数据分析可以得出结论，振动的特征量受主轴转速影响较大，且主轴转速增大其发展趋势为先减小后增大的趨势。

4 结束语

素分析法分析不同铣削参数组合下粗糙度值得规律特征，并通过绘制了粗糙度值的折线图，更加直观的对比观察出粗糙度值随不同铣削参数变化的走势，得出以下结论：

（1）当切削深度和进给量不变时，当进给量在180mm/min以下时，粗糙度值随主轴转速的增大而先增大后减小（达到3600r/min之后会减小），当进给量在180mm/min以上时，粗糙度值是随之下降的。

（2）当切削深度和主轴转速不变时，当主轴转速在3600r/min以下时，当进给量变大，幅值随着它的增大，表现出先减小后增大的趋势，当主轴转速达到3600r/min以上时，粗糙度的趋势是趋于平稳的或者有轻微下降的趋势。

（3）当主轴转速和进给量不变时，粗糙度值随切深增大而增大，这一条结论是比较稳定的，但是这种增大很微小甚至可以说曲线很平稳，只有当切深大于4时，才变得明显。

参考文献：

[1]肖汉才，张国忠.运用频谱分析诊断汽轮机调速泵组的振动[J].动力工程，2001，21（1）：1059-1061.

[2]张峰，石现峰.汽轮机振动信号频谱分析方法的仿真研究[J].计算机技术与发展，2010，20（9）：209-212.

[3]衡彤.小波分析及其应用现状[D].2003.

[4]张丽娜，李鹏南，唐思文，等.陶瓷刀具高速铣削4Cr13不锈钢铣削力试验研究[J].工具技术，2014（11）：509-517.

[5]Tipnis V A，Buescher S C，Garrison R C.Mathematically Modeled Machining Data for Adaptive Control of End Milling Operations[J].Proe.NAMRC-iv，1976：279-286.

[6]Lee K Y.Simulation of Surface Roughness and Profile in High-speed End Milling[J].J.Mater.Proeess.Technol，2001（113）：410-415.

[7]Kim B H，Chu C N.Texture Prediction of Milled Surfaces Using Texture Superposition Method[J].Computer-Aided Design，1999（31）：485-494.endprint