硕士论文——基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究

分类号： 密级：UDC ：编号： 学位论文基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究 指导教师姓名： 申请学位级别：硕士论文提交日期： 学科、专业名称： 仪器科学与技术论文答辩日期： 学位授予单位：河北工业大学答辩委员会主席：评阅人： 基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究摘要高速数控加工中心是国民经济支撑行业普遍应用的关键设备，为保障生产安全，实现加工效能，提高产品质量，保证生产安全，拓展装备工艺，提出一种混合型高速 CNC 加工中心集成监控方法，采用多传感器数据融合技术，实现柔性化工艺系统及工作过程的在线监控。针对高速数控加工中心的结构和工作特点，构建面向物理样机的多传感器监控系统及虚拟测试系统，给出多传感器特征筛选及数据融合方法及应用技术。给出了基于 ANSYS Workbench 的离线特征筛选和清洗方法，比较精准的确定传感器安装位置，整理得到传感器特征数据库。解决了基于 LabviewMatlab 的在线数据快速处理及监控信息表征问题，结合神经网络模型，从影响加工条件的高速加工中心的动静态及热态性能的传感器信号入手，完成集信号采集、信号处理、监控于一体的监控系统，从而实现了高速数控加工中心集成监控探索了一条新路。关键词：高速数控加工中心，集成监控，多传感器数据融合iBASED ON MULTI-SENSOR DATA FUSION TECHNOLOGYHIGH SPEED NC MACHINING CENTER INTEGRATED MONITORING METHOD AND APPLICATION RESEARCHABSTRACTHigh speed CNC machining center is a national economy to support the industry universal application of key equipment, to ensure production safety, realize the processing efficiency, improve product quality, ensure safety in production, development of equipment technology, this paper presents a hybrid type high-speed CNC machining center integrated monitoring method, based on multi-sensor data fusion technology, to realize the flexible process system and working process on line monitoring system.High speed CNC machining center s structure and working characteristic, construction of the physical prototype of multi sensor monitoring system and virtual test system, gives the multi sensor feature selection and data fusion method and application technology.Based on ANSYS Workbench offline feature selection and cleaning method, a more accurate to determine the sensor position, finishing get sensor characteristic database. Solution based on Labview - Matlab online data quick processing and monitoring information representation problem, combined with the neural network model, the effects of processing conditions on the high speed machining center of static and dynamic and thermal performance of the sensor signal to start, complete set of signal acquisition, signal processing, control of integrated monitoring system, thereby realizing high speed CNC machining center integrated monitoring to explore a new way.KEY WORDS：High speed CNC machining center, Integrated monitoring, Multi sensor data fusionii目录摘要iABSTRACTii目录iii符号说明v第一章 绪论11-1 课题的研究背景及意义11-2 国内外相关技术研究进展21-2-1 高速切削加工过程监控研究现状21-2-2 多传感数据融合技术在系统监控中的应用现状31-3 课题的主要研究内容4第二章 高速数控加工制造的复杂工况及传感器搭建62-1 高速数控加工中心的特点62-1 高速数控加工系统的工况分析62-2 高速数控加工集成监控的基本结构72-3 传感器系统搭建102-3-1 监控系统传感器的选用原则102-3-2 基于 ANSYS-Workbench 有限元分析方法的传感器位置确定102-4 本章小结13第三章 高速数控加工中心集成监控系统信号特征提取技术143-1 监测信号分析基础143-1-1 信号时域分析方法143-1-2 信号的频域分析方法153-1-3 信号的频域分析方法163-2 监测信号特征提取实例分析253-2-1 振动信号特征提取253-2-2 功率信号特征提取323-2-3 特征信息归一化处理353-3 本章小结35第四章 基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控研究354-1 集成监控系统的设计思想354-2 集成监控系统的实现方案364-3 基于不同融合算法的集成监控方法394-3-1 基于 BP 神经网络集成监控实现方法394-3-2 基于 RBF 神经网络集成监控实现方法45iii4-3-3 基于模糊综合决策模型的集成监控实现方法464-4 本章小结53第五章 基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控应用实例545-1 基于 Labview 软件平台的高速数控加工中心集成监控系统545-1-1 高速数控加工中心集成监控系统软件平台介绍545-1-2 高速数控加工中心集成监控系统启动模块555-1-3 高速数控加工中心集成监控系统参数设置模块575-1-4 高速数控加工中心集成监控系统监测功能模块585-2 本章小结61第六章 结论与展望626-1 主要工作内容及研究结论626-2 下一步工作展望63参考文献64致谢67iv符号说明缩写词：CNCComputer Numerical Control，计算机数字控制。PLCProgrammable Logic Controller,可编程逻辑控制器。NCNetwork computer，网络计算机。BPBack-Progagation，误差反向传播。RBFRadical Basis Function,径向基函数。AEAcoustic Emission，声发射。STFTShort Time Fourier Transform，短时傅立叶变换。MRAMulti-resolution Analysis，多分辨率分析。LABVIEWLaboratory Virtual Instrument Engineering Workbench，虚拟仪器。MATLABMatrix Laboratory，矩阵实验室。v河北工业大学硕士学位论文第一章 绪论1-1 课题的研究背景及意义在现代经济发展热潮中，机械制造业是国民经济持续发展的基础，是工业现代化建设、生产高速自动化的发动机和动力源。随着现代科学技术迅猛快速的发展，机械制造业的竞争趋势也与日俱增，产品加工周期日渐缩短，低成本、高效率、高质量已经变成现代企业提高利润、抢占市场的重要方式。由于高速加工技术拥有可以大力提高生产效率、提高成产效率，从而降低生产成本，增强市场竞争力的优势。所以，在机械制造行业对高速加工中心的需求也与日俱增。高速切削加工技术得到重用失载飞机制造业，飞机上很多重要部件是由一个完整的铝合金铣削完成的，这样做避免了解封，同时增加了零件的强度和抗震能力。但是一般的铣削加工有生产效率低、生产成本高的缺点。与普通的切削加工相比，高速切削加工有效的提高了成产率，成为最优技术。在其他的行业，如国防工业、汽车、电子产品、家用电器等机械制造业需要的绝大部分的模具制造中，生产周期也直接影响产品的更新换代的速度和在市场中的竞争力的强弱。在这些领域引进高速切削加工技术，满足了缩短模具生产周期的要求，加快产品的更新换代。在汽车行业中，汽车发动机和传动部件的铝合金和铸铁的整体与零件的加工也大力应用高速切削加工技术。近年来，数控高速加工技术已广泛应用在航空航天、模具制造、轻工电子、汽车和摩托车和其它产品制造中，并且获得了特别大的经济效益和高度的社会影响力。由于数控加工中心在生产过程中是在高速加工机床的密封工作间中进行的，在加工生产零件时，操作人员不能直观的观看、控制、操作。因此，对在机床加工过程中的加工状态、机床的运行状态以及刀具的工作状态（磨损程度、崩刃等）实时监控是非常必要的。对数控高速加工的实时在线监控有利于提高加工零件的生产效率和生产质量，延长机床的使用时间，有利于保证操作人员的人身安全和设备安全1。数控机床的工况监控技术是通过对数控机床及其工作过程的信息检测、分析与辨识来判断数控机床及其加工过程的状态，进一步找出故障的具体部位和原因，预测故障的发展和潜在危险2。数控机床监控不但是对预防加工事故，保障操作人员安全和维护设备安全，同时可以加快数控设备维修制度的改变，可以防止诸如由于失修引起的故障，还可以避免过度的修理造成的浪费。数控机床监控最后要达到防止事故，特别是重大故障的生成，保护机床各个部分的使用寿命，使维修周期延长，降低修理的维修费，同时提高修理的质量和速度，提升加工效率，获得最优的经济效益。1基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究1-2 国内外相关技术研究进展1-2-1 高速切削加工过程监控研究现状在高速加工过程中，监控的目标是通过采集反应加工状态的不正常的信号来识别加工状态，已达到保障加工过程的正常进行。优质的监控过程能够帮助生产车间的工作同志能够第一时间的认知机床的加工状态，第一时间的识别加工状态，同时第一时间采用弥补故障的措施，保障生产机床降低停车的次数，增加机床生产中的安全性，尽可能的降低加工中的成本。所以，在加工制造行业中，早在本世纪 40 年代对监控的要求就已经十分迫切了。第一高速切削加工理论的提出上，自从 20 世纪 30 年代 Salomon 理论提出后，直到 50 年代后期，高速切削加工理论基础的研究开始在世界范围内展开。美国、日本、法国、苏联、英国、和澳大利亚等进行了研究，其中以美国最多。由于当时没有高速加工机床，不能进行很高速度的切削加工试验，于是采用了弹射实验方法。美国洛克希德飞机公司在 1958 年-1960 年间进行了高速切削加工的切削力、切削温度、刀具磨损、切削振动以及切屑形成机理等的实验研究3,4。研究表明：如果使用的刀具材料能承受被加工工件熔点温度，就够实现高速切削，同时提高切削速度有助于改善表面加工质量。法国机床研究中心、法国机械研究中心以及 Forest-Line 公司于 1964 年对钢和铸铁进行了数控高速切削加工试验，试验结果证明对铸铁进行数控高速切削加工是可行的，而数控高速切削加工钢件很困难，这是由于当时的刀具材料不适合于高速切削钢件。第二从高速切削的应用上看，从 20 世纪 90 年代，各工业发达国家陆续进行高速切削加工技术开发和应用的研究，特别是对高速切削机床和刀具技术的研究、开发。同时与之相关的技术也得到快速发展，进一步提高了进给技术。1993 年直线电机的出现实现了高速进给。缩短了快速换刀时间，完善了装卸工件结构，在国际市场上不断涌现新型电主轴高速切削加工中心5。高速切削刀具的材料、结构和可靠的刀具与主轴连接的刀柄材料出现与使用，标志着高速切削加工技术已从理论研究进入工业应用阶段。高速切削加工技术的发展促进了机床高速化，大大推动了现代数控加工技术的发展。1999 年美国国家科学基金会设计与制造学科学资助者会议上，高速切削加工技术被列入重要会议议题。我国从 20 世纪 80 年代初期开始研究高速切削加工技术，起步较晚。山东大学切削加工研究组对陶瓷刀具材料、陶瓷刀具高速硬切削（车和端铣）的切削力、切削温度、刀具磨损和破损、加工表面质量和刀具几何形状等进行了比较系统地研究6。北京理工大学进行了高速切削的刀具寿命与切削力的研究7，沈阳工业学院和重庆大学进行了高速切削机理的研究8，天津大学和大连理工大学进行了高速硬切削机理的研究9，广东工业大学进行了高速主轴系统和快速进给系统的研究10，东北大学进行了高速磨削技术的研究11。尽管我国高速切削加工技术研究还有待全面深入，但通过我国科技工作车的艰苦努力，高速切削加工和高速切削加工机床的基础理论研究取得了令人鼓舞的成就，对促进我国高速切削加工技术的发展起到了重大作用。第三从工况监测方面看，状态监测是 20 世纪 60 年代初由于航天、军工的需要而发展起来的，最早开展这方面工作的是美国、英国、瑞典、挪威等国家，在 70 年代初，日本也着手这方面的研究，我2河北工业大学硕士学位论文国在 70 年代中期才开始起步，但发展较快，从理论与生产上建立起了状态监测理论及针对各种具体对象的状态监测系统12-13。80 年代以来，电子信息理论和人工智能等一些前沿科学技术的迅速发展，促使了智能状态监测的产生和发展。美国海军于 1988 年进行了舰船状态监测系统的研究。在 80 年代中期，德国亚深工业大学研制出的柔性制造监测系统，日本三菱公司研制出机械状态监测系统。数控加工过程中状态监测的有很多具体对象，包括对主轴状态监测、刀具磨损的监测和对工件与刀具接触的监测，其中比较多的是对刀具磨损监测的研究。加工过程中的状态监测一般包括传感器信号采集、信号处理以及监测决策。根据具体监测的对象，采用合适的监测信号和信号处理方法，通常可采用加速度、位移、电流、切削力、声发射、光信号等监测信号；信号处理的方法包括时域分析、频域分析、时频分析(如小波分析)和分形处理。监测分类方法的发展经历了两个阶段14：基于模型的监测阶段和基于特征的监测阶段，基于模型的监测方法通过检测过程模型的参数改变来识别过程状态。基于模型的方法在加工过程状态监测中存在着许多难于克服的局限性，主要体现在：首先，许多过程是非线性的时变过程，并存在影响因素不确定性的特征，而且，随着控制目标的增加加工系统处理的信息越来越多，要建立精确的数学模型，几乎是不可能的。其次，有些信号(如加工过程刀具磨损状态)难以直接检测传感器的信号存的在许多不确定性，依赖于诸多过程条件，使得难于辩识某个传感器信号改变量的引发原因。1-2-2 多传感数据融合技术在系统监控中的应用现状多传感器数据融合技术是基于军事领域展开的研究，随着技术的发展和应用领域的扩大，这个概念才逐渐被大家所认知。多传感器数据融合技术就是集中多个信息，并对信息进行传输，处理的方法、技术和手段，应用结果的内在联系和规律进行研究的技术。信息融合技术已成功的应用于众多的研究领域中15。在军事领域，自从 1973 年美国提出“数据融合”概念后，就引起各军事强国的重视在 C3I 系统和学术界都已成为一个重要的研究领域16。在军事领域的其他应用中17，Valin Pierre 设计了一种机载图象和非图象传感器数据融合监控系统，晟威等就空战中传统单机作战方式缺乏相互间通讯与协作的弊端，提出并研究了基于信息融合决策技术的多机协同作战方式，明显提高了空战效率；史艳，胡长振等设计出了一种战场监控系统，并构造了数据处理模型。在加工业中，国外方面，1985 年，Dornfeld 和 Pan 综合应用三个参数（切削速度、进给量和声发射信号）来监测车刀状态18。1987 年，Rangwala 和 Dornfeld 首次利用神经网络融合切削力和声发射信息监测车刀后刀面磨损，扩展了系统的监测范围19。1988 年，Chryssolouris and Domroesc 建议采用多传感器融合方法提高监测的准确性和减少噪音，并比较了三种不同的数据融合方法，最小乘方回归法、群组聚类方法和神经网络融合数据，每种方法各有优缺点，然而神经网络表现出更好的性能20。国内方面，牟建强等采用脉冲调宽功率检测技术及主轴短时转速精密测量技术，应用基于 BP 网络的多传感器信息融合技术，融合切削过程中的进给功率信号和主轴短时转速信号。并考虑刀具磨损失效本身的随机特性，重新研究了刀具失效的智能化在线检测问题，取得了良好的效果。使检测系统基本上达到了实用性要求21。梁建成等以铣削过程为研究对象，应用传感器分别采集声发射、三向动态力加速度信号，3基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究抽取它们的特征向量，同时以进给率、切削深度和主轴转速作为附加特征输入神经网络，取得对磨损状态识别的满意效果22。1980 年，Matsohsima 和 sata 首次提出采用几种传感器的信号或者至少用多只传感器的特征信息进行监测加工状态和刀具失效。到 1985 年，Dornfeld 和 Pan 研究了利用切削速度、进给量以及声发射信息对车刀状态进行监测23。文献24采用 AE 信号和功率信号对刀具磨损进行监测。1987 年，Rnawgala 和 Oornfeld 最早研究采用神经网络融合切削力和声发射信息对车刀后刀面磨损进行监测 25。文献26利用神经网络融合力信号和声发射信号，对刀具磨损进行预测，并构建了刀具磨损监测系统，取得良好效果。文献 27通过神经网络融合声发射信号和振动信号特征监测刀具磨损量的变化。文献28通过融合电流、功率、电流和温度信号来监测刀具状态。总之，多传感器数据融合技术在加工领域，无论是国内还是国外都得到了很好的应用，并取得了良好的结果。1-3 课题的主要研究内容从现代机械制造业对机械加工的高速度，高精度的迫切要求出发，以及高速加工行业中要求的节奏快、质量高、不浪费、降低成本的意义要求看，能不能第一时间的诊断生产故障，例如：刀具崩刃，不能及时停车；加工中主轴温度过高，变形过大等造成的废品是最重要的。所以，能过在生产中实时监测机床的工作状态，控制整个生产线不仅具有非常大的经济价值，同时也具有很大的科学价值和解决很多的社会需求等问题。本课题研究的主要目的是实时的监测加工信息，分析并提取反应加工的信息特征，然后及时发出监控指令，控制机床的生产，从而保证安全加工，提高生产效率。本课题利用多传感器采集反应机床状况的工况信息，然后应用小波分析的方法，对采集到的原始信号进行的处理，目的在于增加特征信号对工况的敏感性，并抑制敏感区域内各种随机干扰的影响，在此基础上提取反映当前高速加工中心集成制造工况的特征参数，并结合 BP 神经网络，RBF 神经网络进行数据、特征层信息集成，最后，利用模糊综合决策方法进行决策层融合，形成对当前工况统一的最前党法的工况估计，判别高速加工过程数控机床运行状态是否出现异常或故障。高速数控加工中心集成监控包括主轴监控、整机各部件监控、刀具状态监控、工件加工状态控等。由于各种综合原因作者没有完成所有的监控任务，目前控制部分还没有完成，本文主要介绍刀具切削状态的监控，其他方面的监控方法与之类似。第一章，介绍了本文的研究背景及意义，高速切削加工过程监控的研究现状、多传感数据融合技术在系统监控中的应用现状。第二章介绍了高速数控加工中心的特点，高速加工中心加工复杂工况，一般监控系统的基本实现框架，传感器的选用原则，以及根据数控加工的特点，综合前人经验提出了基于 ANSYS-Workbench 有限元分析的传感器位置确定方法，并选择了传感器类型和传感器的安装位置。第三章针对以上提出的监控系统的研究对象，提出合适的信号处理技术，主要从时域、频域、时频域方面提取监测信号特征。并对典型的信号进行特征提取分析。第四章提出设计集成监控系统的基本设计思想，并针对高速数控加工中心提出了可行的设计方案和设计框架，并基于不同的融合算法，验证集成监控方法可行性。第五章根据高速数控加工中心集成监控的设计方案，以机床 HTC2550hs 为实验机床，介绍了实现监4河北工业大学硕士学位论文控系统的软件平台，并利用 Labview 结合 MATLAB 软件实现了监控软件。介绍了集成监控系统的启动界面模块、参数设置模块、以及监控功能模块。第六章对本论文工作进行了总结，并对未来工作进行了展望。根据论文的研究内容，设计了如下图 1.1 的研究框架，直观上总结了论文各章节之间的相互关系。绪论基础理论研究第二章 高速数控加工制造的复杂第三章 高速数控加工中心集成监工况及传感器搭建控系统信号特征提取技术方法研究第四章 基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控系统研究技术应用第五章基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控实例分析结论与展望图 1.1 论文的总体研究框架Fig.1.1 The overall research framework of this Dissertation5基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究第二章 高速数控加工制造的复杂工况及传感器搭建2-1 高速数控加工中心的特点由于高速数控加工中心的可以实现全面的自动化，因此高速数控加工中心应用日益扩大化。从数控加工中心的内部结构看，由于小型电脑作为控制装置，使机床加工增加了更多功能和提高了可靠性。加工中心有如下图 2.1 所示的特点：高速化主轴高转高精度高静精速、高定位速度度、高动精度高刚性数控加工中心高功率化工件自动交换及多方面加工化刀库容量扩大、刀具自动交换图 2.1 高速数控加工中心的特点Fig 2.1 the characteristics of high speed CNC machining center2-1 高速数控加工系统的工况分析高速数控加工自身是相当复杂的机械过程，影响加工精度的因素也很多，从机械主体方面来讲，影响加工精度的因素主要有：（1）机械主要构成因素：（2）构成要素的接触面、结合面；（3）定位私服转啊、积极急购；（4）切屑环境；（5）刀具；（6）工件、夹具；（7）计算测量；（8）静稳定性；（9）动稳定性；（10）热稳定性。总结以上因素，加工系统主要工况可总结为下图 2.2 所示：下图 2.2 为详细的6河北工业大学硕士学位论文加工系统复杂工况分类：加工设备状态刀具切削状态加工系统复杂工况工件质量状态加工过程状态加工环境状态PLC系统状态主轴电机与传动系统状态进给电机与传动系统状态主轴伺服系统状态进给伺服系统状态电源与电力系统状态气液压源与传动系统状态NC系统状态冷却与润滑系统状态其他辅助设备状态刀具磨损状态刀具破损状态刀具寿命切削刃位置动态变形工件识别与调整信号尺寸监测信号形位监测信号表面粗糙度监测信号工具装夹状态信号切削过程振动信号切削力与功率信号切削过程温度信号工序与运动关系信号电网电压和火灾环境温度和湿度环境安全图 2.2加工系统复杂工况分类Figure2.2The classification of complexitily conditional processing system2-2 高速数控加工集成监控的基本结构1.监控系统基本实现方式由于数控加工时一个十分复杂的过程，基于对加工精度的要求，加工个过程中对监控的要求也会相应的增加。对如图 2.1 所示。作者认为一个数控系统的集成监控系统，主要实现两部分的功能，加工状态监测，实时监测加工状态，得出监测结论，控制指令输出，达到控制机床加工的目的。由于数控加工的工况相当复杂，需要监控的状态很多，为了实现高速加工中心集成监控系统的基本职能，采用多个传感器采集加工中心加工时的关键部位信息，对采集的信息进行分析处理，决策融合各个特征参数，得出最精准的状态识别结论，降低加加工误差。7基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究监控系统加工状态监测 控制指令输出加工制造图 2.3 监控系统基本框架图Fig2.3 Basic framework diagram of monitoring system如图 2.2 所示，高速数控加工中心的工况是十分复杂的，由于该监控系统研究任务巨大，所以在本课题中，没有一一研究高速数控加工中心所有的工况情况，所以，该课题中主要研究了刀具磨损状态监控；主轴变形量预测，变形是否过大；主轴热态、动静态性能监控；整机热态、动静态监控；工件（主要是轴类及盘类工件加工状态）状态监控等方面。2.监测部分实现方法从高速加工中心集成监控的功能实现上来定义，高速数控加工中心集成监控的工况监控系统主要包括状态监测和控制两方面，监测部分主要有以下几方面来实现：信号采集、特征提取、状态识别和决策诊断。如图 2.4 所示：图 2.4 监测方法结构图Fig2.4 Structure diagram of monitoring method(1)信号采集8河北工业大学硕士学位论文由于监测部件的不同，根据不同的诊断需要，选择能表征设备某部件工作状态的典型信号，用最适合的的传感器进行拾取。在高速切削加工过程中，有很多信号从不同角度反映加工过程中的各种工作状态的变化，监控系统是否成功往往取决于监测信号的选择的。所以，监测信号应该具备能灵敏和迅速地反应加工状态的变化、方便的在线测量、受环境干扰少和较高的信噪比等特点。常用的加工过程状态监测信号有切削力、功率、声发射（AE），振动和切削力、温度等。监控信号用相应的传感器获取并进行预处理。信号预处理包括隔离、放大、滤波以及 A/D 转换等。（2）特征提取采集的信号一般不能直接决定数控机床的工作状态，一般情况下，需要将采集到的信号进行分类处理、加工，获得能反映加工过程中某部件工作状态的特征事十分必要的。特征提取方法一般有时域分析法、频域分析法和时频域分析法，特征提取的作用是提高信号的信噪比，增加系统的抗干扰能力、增加信号反应机床工作状态的能力。提取特征信息的质量是否优质将直接影响整个监控系统的监控能力和可靠性。（3）状态识别将经过特征提取后获得的反映设备特征的特征值与规定的允许参数或判别参数进行比较对比，来判断是被线剪断的工作状态，是不是存在故障并且判断故障的类型和性质等，根据状态识别结果做出工况状态判断决策。（4）诊断决策根据对识别的基床的共做状态的盘别，监控系统决策出应采取的措施，同时应该根据当前信号预测设备状态可能的发展趋势。3高速数控加工中心集成监控实现方法结构一个监控系统的实现包括硬件、软件和实现方法，他们的关系如下图 2.5 所示：Labview传感器MATLAB软件硬件高速数控加工中心集成监控系统技术多传感器数据融合（综合神经网络方法）图 2.5 高速数控加工中心集成监控实现方法9基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究Fig 2.5 high-speed CNC machining center integrated monitoring method2-3 传感器系统搭建2-3-1 监控系统传感器的选用原则对于监控系统传感器的搭建情况，首先要考虑在监控中需要监控的机床部件，进而考虑到要采集的信号，针对那些部件监控，处理相应的信号，反应机床的加工情况。高速数控加工中心在正常的加工条件下，首先，数控机床在正常加工的情况下，表征基床加工状态的特征是存在一定规律的，例如：机床的输出功率、机床的振动情况等。但是，一旦产生异常情况，例如：刀具的突发磨损、折断、点击堵转等情况，会引起基床的振动、输出功率、扭矩等指标产生骤变，更甚者会损坏基床，造成巨大的损失。因此时刻注意在机加工中各物理信号的变化的变化29，如切削力、切削温度、刀具磨损量、系统振动信号等都是随机过程，随加工工件的不同，电动机的电流和输出功率以及机床振动变化较大。针对加工过程中常见机床故障，在该课题中选择的被检测信号，如：切削力、切削功率、电流、电压、振动信号、切削温度、切削参数、切削扭矩等信号参数，监测主轴、两向（X、Z)进给轴、刀架等的工作状态。以上分析了在该监控系统中影响加工的信号的变化，根据要采集的信号类型，选择传感器的类型。传感器的选择要遵循以下几点原则：（1）从传感器的作用上讲，传感器是要采集监控所需信号，所以必须保证传感器的信号灵敏度，在此能够充分反映设备加工中的各种状态、便于安装、不改变机床加工系统的结构，对被检信号的影响作用小，同时自身的抗干扰能力强。（2）除了考虑传感器的实用价值，还要考虑成本问题，为了监控系统达到实用化，采集信号都是加工中的常见信号，所以，要充分考虑传感器的成本问题与测试能力，达到优化组合。2-3-2 基于 ANSYS-Workbench 有限元分析方法的传感器位置确定采集信号的确定以及传感器选择原则的制定，目的都是选择更好的传感器，同时选择最能反应机床工作状态的传感器的安装位置。在前人的研究中，传感器的安装位置的选择往往都是采用实验的方法和试凑的方法，这种方法不一定能找到传感器最优的安装位置，而且还消耗更多的时间和精力。因此，从找到更精准的传感器安装位置这个目标出发，研究人员不断的研究探索，上海交通大学的窦小龙等30研究机床主轴的热变形动太特性和温度穿的时，首先从理论入手，发现了主轴的最优温度测点，人后采用通过黄金分割打对最优测点进行位置优化，建立线性函数，预报主轴热误差相当精确。M.H.Attia 等31在分析机床温度场时也是采用了有限元分析的方法，通过温度场的仿真和相关性选择，预测温度传感器的最优安装位置和最优数目。这种基于虚拟样机的分析方法，不用采用物理机床进行试验，既节省成本，而且也不局限与某一类的机床。从以上两个研究比较来看，前者应用理论的方法分析问题，需要10河北工业大学硕士学位论文较强的伦伦研究能力，实时是比较困难的，而后者采用采用有限元分析软件从虚拟样机的受力、温度场等方向分析机床的变形最大位置以及结合实验来选择传感器的最优安放位置室比较方便快捷，而且精度也比较高的方法。因此，在该课题中，采用了 ANSYS-Workbench 有限元分析软件对高速加工中心虚拟样机进行动静态以及热态分析来获取机床加工中可能出现的变形最大位置，也就是传感器应该安放的位置。如图 2.6 所示是采用 ANSYS-Workbench 有限元分析软件分析的主轴在一定工况条件下的静力变形图，从图中看出变形的最大位置在主轴前端，这与实际加工中主轴受切削力最大的位置是一致的。a.主轴 solidworks 建模a. The SolidWorks modelingb. 主轴 ANSYS-Workbench 在静力下的分析 b.spindle ANSYS Workbench, in the static analysis图 2.6 主轴有限元分析Figure 2.6 Finite element analysis of the spindle图 2.7 是机床整机静力学有限元分析结果：a.机床 solidworks 建模b. 机床 ANSYS-Workbench 在静力下的分析a. SolidWorks of machine tool modelingb. ANSYS-Workbench machine in static analysis under图 2.7 高速数控车削加工中心 HTC2550hs 有限元分析Figure 2.7 high speed the numerical control turning processing center HTC2550hs finite elementanalysis11基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究表 2.1 某工况条件下，整机有限元分析各个最大变形位置确定Table 2.1 a operating conditions, the maximum deformation finite element analysis to determineeach position采用 NSYS-Workbench 有限元分析后，得到了机床传感器最优安置位置和最优数量，如下表 2.2所示：传感器类型传感器型号数量监测对象监测任务力热复合传感器MST-H-FOR-11主轴监测主轴轴向力以及主轴温度功率传感器34P00210011刀具刀具破损、刀具磨损加速度传感器34P00000072主轴、刀架主轴前端、监测（刀具）振动信号温度传感器34P00300012床身（直线电机旁）床身温度表 2.2传感器选择及位置确定Table 2.3 sensor selection and determine the position下图 2.8 是高速数控加工中心传感器安装位置示意图a. 力热复合传感器安装位置12河北工业大学硕士学位论文a.force and thermal compound sensor installation locationb. 加速度传感器安装位置b. acceleration sensor installation locationc. 温度传感器安装位置c.Temperature sensor mounting position图 2.8 高速数控车削加工中心传感器安装示意图Fig 2.8 high-speed CNC turning center sensor installation diagram所以，采用有限元分析的方法确定传感器的安装位置及传感器的数量的方法是可行而且便捷的。2-4 本章小结本章介绍了高速数控加工中心的特点以及影响加工的因素，归纳了高速数控加工的的复杂加工工13基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究况，从工况入手，从整体提出数控加工系统的工况监控的基本结构。并提出了基于 ANSYS-Workbench有限元分析方法的传感器位置确定方法。第三章 高速数控加工中心集成监控系统信号特征提取技术3-1 监测信号分析基础传感器采集到的高速数控加工中心加工过程中的信号不能直接反映加工状态特征，必须经过合适的信号处理方法处理信号，获得反应机床加工的特征信息。因此，信号处理技术是必不可少的，一般的信号处理是在时域、频域、时频域三个方面分析的。3-1-1 信号时域分析方法由于随机信号的特点是每时每刻无规律性，不能用确定的时间函数来表达，但可以用数理统计的方法来描述32。在时域中，描述信号基本特性的主要统计参数有以下几种：随机振动信号的均值时样本函数 x(t) 在整个时间坐标上的积分平均，其物理含义是该随机振动信号的中心趋势，或称为零点漂移。均值可表示为：1Nmx =xiN（3.1）i=1均值 mx 表达了信号变化的中心趋势，或称之为直流分量。14河北工业大学硕士学位论文（2）均方值信号的均方值表达式：1NX =xi2N（3.2）i=1均方值用来表示随机信号的平均能量。随着刀具磨损程度加剧，传感器采集到信号的总能量也相应增大，这时可以通过在线监测这一数值的变化，作为特征来识别刀具的磨损状态。此外，均方值的正平方根称为均方根，其表示为：1NX rms =xi2N（3.3）i=1信号平均能量可以用均方根来表示，也是经常使用的一种监测特征。（3）方差方差的定义是去除了均值后的均方值。由于去除了直流分量，所以方差也是信号纯动态分量强度的一种表示。离散随机信号方差的表达式为：1Ns 2 =(xi - mx )2N（3.4）i=1式中 mx 是信号的样本均值。方差又称均方差或标准差，它可以表示随机信号的波动程度。（4）总能量V = xiNi=1（3.5）上述从时域信号抽取的监测特征，通常用来监测刀具磨损状态的变化情况，具体采用何种特征，还需要仔细地分析特征和其对应的刀具磨损量之间的变化趋势及形态。3-1-2 信号的频域分析方法利用傅里叶变换将信号的时域描述转换到频域的方法称为频域分析。常用的频域分析主要有幅值谱、相位谱、功率谱、幅值谱密度、能量谱密度和功率谱密度等33。如果时域信号 x(t) 满足下列条件：-+| x(t) | dt 存在，且 x(t) 满足狄氏条件（函数 x(t) 仅有有限个极值点，并且连续或只有有限个第一类间断点），那么傅里叶变换存在，其频谱函数可用下式表示：X (w) = -+x(t)e- jwt dt（3.6）相位谱表示为：15基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究j(w) = arctan-+x(t) sin wtdt（3.7）-+x(t) cos wtdt频谱函数 X (w) 的模| X (w) | 称为 x(t) 的振幅频谱，简称频谱。（2）功率谱时域信号 x(t) 的能量分布规律由自功率谱密度函数决定，功率谱可表示为：S x (w) =| F (w) |2 = -+Rx (t )e- jwt dt（3.8）由于功率谱密度看不到信号的相位信息，因此对同频率的不同信号无法分辨同频率，常常采用互功率谱密度函数，表示为：S xy (w) =| F (w) |2 = -+Rxy (t )e- jwt dt（3.9）（3） 相干函数g 2=| Sxy(w) |2（3.10）xyS x (w)S y (w)相干函数也称为凝聚函数，它与时域相关系数类似，又称作谱相关系数。它是谱相关分析的一个重要参数，当 g xy2 = 1，说明 x(t) 与 y(t) 完全相关；当 g xy2 (w) 1 说明两者之间存在非线性关系，或者测量过程中有伴随噪音干扰。（4） 倒谱分析倒频谱是指功率谱 S x (w) 的对数值的逆傅立叶变换，实际上是时域的一种特殊形式，可表示为：C(t ) = F -1ln S(w)（3.11）xx式中： F -1 逆傅里叶变化；t 倒频率。3-1-3 信号的频域分析方法在以往信号处理的理论中，傅里叶变换是常用的，基本思想是将信号从时域转换成频域，在变换过程中会丢失信息。所以在处理非平稳信号时会出现严重不足。但是在数控加工中，金属切削过程中包含的信息大部分是非平稳信号，因此，傅里叶变换的信号处理方法就不满足提取特征信息的条件。然而小波变换是时频域的分析方法，而小波分析是一种时频分析方法，它的特点是对信号进行变时窗分析，即对信号中的低频分量采用较宽的时窗，对高频分量采用较窄的时窗，这个特点使小波分析在时域和频域同时具有良好的局部分析特性，这就非常适合分析刀具加工状态中产生的具有瞬态性和随机性的振动16河北工业大学硕士学位论文和声发射等信号34。1.小波变换1)连续小波变换设y (t) = L2 (R) （ L2 (R) 表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号间)，其傅立叶变换为y (w) 。当y (w) 满足允许条件59：Ry (w)2wC =dw 0 ，窗口向右移；b 1 。因此对应离散小波函数可表示为：y(t) = a - j / 2y (t - ka jb ) = a - j / 2y (a - j t - kb )0（3.16）j ,k0a j00000任意函数 f (t) 的离散小波变换定义为：DWTj ,k= Rf (t)y j ,k (t)dt（3.17）通常取 a0 = 2 ，这时小波为二进小波(Dyadiewavelet)，如果再取 b0 = 1 ，则称之为二进正交小波变换，即：18河北工业大学硕士学位论文y j,k (t) = 2- j / 2y (2- j t - k) j, k Z（3.18）二进小波对信号的分析具有变焦距的作用。假定一开始选择一个放大倍数 2- j ，它对应为观测到信号的某部分内容。如果想进一步观看信号更小的细节，就需要增加放大倍数，即减小 j 值；反之，若想了解信号更粗的内容，则可以减小放大倍数，即加大 j 值。在这个意义上，小波变换被称为数学显微镜。3）多分辨率分析多分辩率分析(Multi-resolution Analysis，简称 MRA)是建立在函数空间概念上的理论，其思想来源于工程。MRA 为正交小波基的构造提供了一种简单的方法，而且为正交小波变换的快速算法提供了理论依据。其思想又同多采样率滤波器组不谋而合，使人们可将小波变换同数字滤波器的理论结合起来，因此多分辨率分析在正交小波变换理论中具有非常重要的地位。定义尺度函数f(t) L2 (R) ，若将其整数平移系列fk (t) f(t - k) 满足： fk (t),fk (t) = dkk ，则定义 fk (t) 在 L2 (R) 在空间张成的闭子空间 V0 ，称为零尺度空间。对任意的 f (t) V0 ，存在f (t) = akfk (t)k。若尺度函数同时进行伸缩和平移，则构成一组正交尺度函数：fj,k(t) = 2- j / 2 f(2- j t - k) = f(2- j t)（3.19）k则称每一个固定尺度jV j为尺度j的尺度空间。对任意的f (t) V j，存上的平移系列张成的空间f (t) = akfk (2- j t) =2- j / 2 akf(2- j t - k)在kk对于一系列闭子空间V j , j Z 满足以下性质:（1）一致单调性 V2 V1 V0 V-1 V-2 （2）渐进完全性 V j= 0; V j = L2 (R)jZjZ（3）伸缩规则性：f (t) V j f (2 j t) V0j Z（4） 平移不变性：f (t) V0 f (t - k) V0k Z（5） 正交基存在性（3.20）（3.21）（3.22）（3.23）19基于多传感器数据融合技术的高速数控加工中心集成监控方法及应用研究存在f(t) V0 ，使得f(t - n)nZ 是V0 的正交基由式（3.20）可知，V j 空间相互包含，不具有正交性。如果存在W j 空间，满足下面条件：Wm 为Vm 在Vm-1 中的补空间，即Vm-1 = Vm Wm ，Vm Wm ，W j 构成了 L2 (R) 的一系列正交子空间，称W j 为小波空间，继续展开存在以下关系：V = V W = V W W = = VNN W011221K =1K（3.24）对任意 f (t) V0 ，它可分解为细节部分W1 与大尺度逼近部分V1 ，再将V1 继续分解，如此重复就能够得到任意尺度上的逼近部分与细节部分，称之为多分辨率分析的框架，那么信号的正交分解为：j0f (t) = c j ,ky j ,k (t) + d j ,kf j ,k (t)j =- -k =-（3.25）式中：j0为分解层数；c j ,k为小波分解系数；d j ,k为第j层尺度分解系数。从信号滤波的角度来看，正交小波分解是将待分析信号通过一个低频滤波器和一个高频滤波器分别进行滤波，分解得到一组低频信号和一组高频信号，并且对低频信号一直分解下去。为了减少信息冗余，滤波后，每隔一个数据就扔掉一个数据，则每次得到的高频信号和低频信号都是原信号长度的一半，两者长度之和