基于多信息融合技术的刀具故障诊断1

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1、基于多信息融合技术的刀具故障诊断1第一章绪论1刀具监控的目的和意义加工状态监控是保证口动化加工顺利进行的重耍技术，在先进制造技术中占据重要地位，自从上世纪50年代，各个国家都开始研究该课题。在自动化加工中，最为常见的故障便是刀具状态的变化，因此刀具状态监测是加工过程监控最为重要最为关键的技术之一。金属切削加工过程是一个复杂的过程。其中影响加工质量的因素是多方面的，包括毛坯材料与质量、机床、刀具和夹具等。在口动化加工屮，由于广泛采用数控技术，机床的精度高、可靠性好，而且夹具少，因此工件的加工质量受机床、夹具的影响较小。而刀具状态对加工质量的影响存在于整个切削过程中，对保

2、证加工质量和提高生产率至关重要。金属切削过程中的刀具磨损和破损是不可避免的现象，它给自动化加工带來了诸多不良影响，特别是刀具的磨损直接影响工件的加工精度和表面粗糙度，刀具破损时不仅影响工件质量、生产效率，严重时甚至会影响整个加工系统的运行和操作人员的安全，造成难以估量的损失，因此刀具状态是影响加工质量的主要因素之一，而刀具状态是有可能通过在线监控来实现实时识别和做岀适当反应的。根据德国著名学者W.K。ening和H.K.Tonshoff教授统计，利用刀具监测系统可使口动化加工系统提高生产率100k—600k,减少故障停机时间的75%,提高机床利用率50%以上;美国Ke

3、nnametal公司的研究表明，刀具监测系统不仅提高了刀具本身的利用率，而且可避免刀具失效所导致的工件报废及机床故障，能节约费用达30%o刀具状态监控技术的解决必将带来多方面的巨大经济和社会效益，所以刀具监测技术已成为各国公认的重大关键技术，受到极大的重视。可以说，刀具状态监测技术为制造系统现代化、自动化、柔性化奠定了基础。目前自动化加工系统上采用刀具寿命管理的方法来防止刀具的蘑损:即当刀具达到平均寿命时就换刀，无论刀具损坏与否。因刀具寿命的随机性，其实山东大学工程硕士学位论文际寿命极限估计往往过于保守，造成资源浪费，同时对加工中随机发生的刀具破损现象无法及时做出反映

4、，不能充分发挥刀具的切削能力。采用刀具状态监测系统可以最大限度地延长刀具的使用寿命，有助于确定最优的切削参数，使生产.率和加工成本得到最佳协调。由此可见研究刀具状态监测具有重大的实际意义。刀具状态监测技术的目的和意义在于：(1)实时监测刀具状态，刀具不可靠时，加工系统对刀具磨损量进行补偿，或更换刀具；(2)降低废品率和工件加工成本，提高工件加工质量；(3)减少设备的停机时间，提高设备利用率和生产率，延长刀具使用寿命；(4)防止机床事故，最大限度地保证机床加工系统的安全性；(5)实现工厂自动化，最大限度地减少人对机床的干预；(6)使加工系统在最优的参数下运行。2刀具监控

5、系统的组成刀具监控系统一般由信号监测、特征提取，状态识别三部分组成，如图所示:2.1信号监测在加工过程中有许多种状态信号从不同角度反映刀具状态的变化，监测信号选择的好坏往往是决定监控系统成败的关键因素。监测信号应具备对刀具状态的变化反应灵敏和迅速，便于在线测量，不改变加工系统结构，信号受环境干扰小，具有较高的信噪比等特点。常用的刀具状态监测信号有切削力、功率/扭矩、声发射信号（AE）、振动、温度、切削参数、电流等。监测信号用相应的传感器获得并进行预处理，信号预处理的内容包括隔离、放大、滤波、A/D转换等。2.2特征提取特征提取是对监测信号的进一步加工处理，从大量信号中

6、提取出与刀具状态变化相关的参数，一方面可以提高信号的信噪比，另一方面可以减少后期数据的处理量，提高运算速度。目前广泛使用的特征提取方法主要有时域分析方法（均值、差值、相关系数、导数值等）、频域分析方法（快速傅立叶变换、功率谱等）和时频分析方法（短时FFT、小波分析）。特征提取后可获得反映信号本质的特征数据，它的品质对监测系统的性能和可靠性具有很重要的影响作用。2.3状态识别状态识别是根据所获得的刀具状态特征参数通过识别模型对加工过程的刀具状态进行分类判断，其核心是所采用的模型。模型的功能是实现从特征空间到状态空间的映射，模型可由物理关系或者根据经验公式建立。根据模型的

7、特点可以分为固定参数模型、适应性模型和自学习模型等。多模型系统的思路是对加工过程刀具状态的检测信号通过多个模型进行分析，以获得更多的监测信息，这种系统在不增加设备成本的情况下，通过软件处理获得更多的刀具状态信息，使监测更准确更可靠。当前采用建模的主要方法有统计方法、模式识别专家系统、模糊推理判断、神经网络等。3状态监测关键技术3.1信号处理技术信号处理技术是刀具状态监测的核心技术，通过对传感器检测信号进行分析处理，提取信号的特征值，进而对特征值进行智能识别，以实现状态检测的目的。早期刀具状态监测所采用的信号处理技术多集中在时域、频域，近年来信号处理技