深孔钻削状况监测与剖析

深孔钻削是在关闭情况下进行的，不能直接调查到刀具的切削情况。现在，只能凭经历，以听声响、看切屑、调查压力表和接触钻杆振荡等外观现象来判别钻削进程是否正常。深孔钻头除正常磨损外，因为所钻孔的长径比大，工艺体系刚性差，钻头易发生振荡，切屑简略形成阻塞，因而常常会使深孔钻发生随机破损。因为深孔钻削进程很不安稳，非常需求一种深孔钻削监测体系，实时监测钻削进程中的情况和有关信息，并实时进行信号处理，识别出加工进程中的反常情况，及时采纳改动钻削用量或替换刀具等办法来扫除反常情况，必要时予以显现报警，以防止发生事端，形成巨大经济损失，然后可大大提高刀具耐用度，确保深孔钻削的正常进行。

因为深孔加工工况杂乱，对引起这些情况改动的物理来历还缺少深化的了解，现在尚无较完善的监测深孔钻削进程的办法和体系。传统的单要素监控和单要素模型剖析办法存在很大的局限性，随机要素的影响太大，很难正确反映体系的实在情况。

本文首要研讨深孔钻削进程监测计划和信号剖析。规划了一种多传感器的深孔钻削力和钻削振荡信号收集设备，选用多信息交融技能对深孔钻削进程中收集到的多种信号进行剖析和处理，得出精确的判别样本，为钻削进程的监测和操控供给判据。

监测计划及设备

切削力中包含了切削进程中的许多信息，简直一切的切削毛病发生时，切削力信号均有相应的改动。可是，不同的切削加工方法所表现出的特征信号也不尽相同，只是依托这种单一判据就判别刀具磨损或破损，会形成必定的误报。因而，本研讨依据深孔钻削体系的特色规划了一种用于深孔钻削的多传感器测力和测振设备，具有通用性强、动态呼应快和设备运用方便等长处。

图1 多传感器测力和测振设备暗示图

多传感器测力和测振设备的原理暗示如图1所示：传感设备里装有应变式传感器和加速度计，连接在深孔钻床尾座上；传感设备是通用的，适用于一切不同直径的钻杆(即适用于一切不同直径的孔)；包箍是紧固在钻杆上的卡箍，其作用是将钻杆上接受的轴向力和扭矩传递到传感设备，包箍不通用，要与钻杆配套。传感设备所收集到的深孔钻削力和振荡信号，经过数据收集器传送到计算机中剖析处理，得到正确的监测成果，并可用于钻削进程的实时操控。

试验研讨

本试验研讨收集了深孔加工进程中正常与失效2种工况信号。选用各种磨损程度不同的钻头以及改动切削用量，然后取得不同试验情况的信号以及对信号的影响程度。数据收集器运用4个通道，别离收集力、扭矩、笔直和水平方向的振荡信号。

正常钻削情况下的数据收集

刀具初期磨损和正常磨损时刀具情况信号的改动规则；
改动转速对刀具情况信号的改动规则；
改动进给量对刀具情况信号的改动规则。

模仿毛病情况下的数据收集

刀具急剧磨损和破损时刀具情况信号的改动规则；
切屑阻塞时刀具情况信号的改动规则；
导向块决裂时刀具情况信号的改动规则。

信号剖析

因为丈量信号不只包含了反映目标作业情况的有用信息，一起也包含了许多无用的背景噪声，反映作业情况的有用信息往往淹没在无用的背景噪声中，一般很难直接发现并提取。在对力、扭矩、笔直方向振荡和水平方向振荡4种信号进行时域波形剖析发现，原始信号在时域内差异很不显着，不能用于钻头的在线监测，为此，应该对原始信号进行处理。

对4种信号进行频域信号剖析时发现，力和扭矩信号在频域中没有显着的谱峰，也无显着的改动规则，只要刀具破损时才有特征频率，所以对力和扭矩信号使用时刻序列剖析。选用AR模型对其进行参数估计，得到力的时序模型的残差方程。

振荡信号在频域信号中的改动显着，经对水平方向和笔直方向的振荡信号的频谱剖析，见图2。

图2 低频段振荡信号功率谱剖析

由上述剖析可得出以下定论：

振荡信号功率谱密度在低频段频谱改动的特色是跟着刀具磨损的添加，主峰幅值添加较快，然后趋向陡峭，而主峰频率方位则由高频向低频方向移动。当刀具急剧磨损近破损时，水平方向主峰频率会集在400Hz左右，且呈现许多新的谱峰；笔直方向主峰频率会集在210Hz左右，也呈现许多新谱峰。这种改动，反映了刀具磨损的发生和开展，经过切削力激发起刀具－工件－机床加工体系的谐波成分，导致体系振荡模态参数发生改动。多谱峰的呈现，使信号能量涣散，因而，谱峰幅值添加缓慢，而刀具与工件接触区条件恶化引起的切削阻尼添加，则使笔直振荡主峰频率方位下降。

高频段功率谱图的改动规则与低频段根本共同，但规则没有低频段杰出，主峰幅值呈现在高频区的频率很小，谱峰少，这是因为切削加工体系的逼迫振源一般都在1,000Hz以内。因而，高频谱能够有效地阻隔或许削弱加工体系的谐波成分。

形式识别

情况分类能否成功，在很大程度上取决于特征剖析和特征量的选取。深孔加工动态体系是随机进程，很难用某一确认性时刻函数来剖析。特征剖析的意图便是将原始信号变换为特征量，并找出它与工况的联系。这种特征量许多，但要反映工况情况规则、敏感性和在形式空间中的聚类型，可分性并不相同，需求在特征剖析的基础上挑选规则性好、敏感性强的特征量作为形式向量，使其具有较好的可分性。

本试验研讨在剖析了振荡、轴向力和扭矩信号别离在时域、频域的特色，在选用时序模型、功率谱及自相关谱等的基础上，挑选水平振荡的特征谱峰和力的时序模型的残差方差作为形式向量，选用感知器算法取得加权向量w=(-4,540，131,090，300)T。因而，得到分类函数：

经过上述分类函数咱们确认了刀具的加工情况，如表1查验样本所示。经屡次试验，正确率达90%以上。

结语

试验证明，所规划的深孔钻削多传感器测力和测振设备，设备简略，运转牢靠，组合信号具有互补性，提高了监测的精确性适用于深孔钻削进程中对钻削刀具的情况进行监测。

振荡信号在频域中有反映刀具磨损情况的明显特征。在不同的钻削条件和钻削用量下。其功率谱改动不一样。但改动趋势共同。

挑选水平振荡主峰幅值和力的残差方差作为特征向量。构成形式向量。能够全面反映深孔加工体系运转的情况。(end)