（机械制造及其自动化专业论文）套圈沟道磨削状态多参数监测与质量分析系统研究.pdf

浙江大学硕士学位论文摘要 摘要 套圈沟道加工质量直接影响到滚动轴承的工作性能和使用寿命。目前，对于保 证套圈沟道质量的重要工序一一沟道磨削，许多轴承制造企业仍存在质量一致性 差、质量检测手段原始等不足，这给产品质量控制与生产管理带来了不便。 为此，本文研究开发了套圈沟道磨削状态多参数监测与质量分析系统，通过监 测磨削过程中的砂轮横向进给量、主电机功率、砂轮振动以及磨削区a e 等四个信 号，基于b p 神经网络直接建立这些信号特征与磨削质量的映射模型，准确地解决 了磨削质量的识别问题。该系统的应用能显著提高套圈沟道磨削质量监测的自动化 水平以及精度，为轴承生产过程的质量控制提供有力支持。 论文的主要章节和内容如下： 第一章：提出课题研究的背景，综述磨削技术以及磨削状态监测技术的国内外 研究现状和发展趋势，指出现阶段套圈沟道磨削状态监测技术存在的不足，提出了 本文主要研究内容。 第二章：讨论目前深沟球轴承套圈加工的关键技术，重点分析沟道磨削过程中 磨削质量的影响因素。在此基础上，阐述本文系统的监测策略，为后续搭建系统提 供理论依据。 第三章：基于对测试系统总线技术的讨论，建立本文系统基于p c d a q 架构的 总体方案。在此基础上，详细介绍本文系统硬件部分的设计。 第四章：分析本文质量分析系统的功能需求，介绍其软件开发环境及主要技术， 详细说明系统主要功能模块的实现方法及其理论基础，包括信号采集存储、数据处 理分析以及状态判断识别等。 第五章：应用系统对一组实测数据进行处理与分析，优选信号特征，基于b p 神经网络建立信号特征与沟道磨削粗糙度的映射关系模型，并通过验证该关系模型 的有效性说明本文系统的可用性和可靠性。 第六章：总结全文，并对今后的进一步研究工作予以展望。 关键词：套圈沟道，磨削状态监测，砂轮横向进给量，主电机功率，砂轮振动，声 发射，b p 神经网络 i i i 浙江大学硕士学位论文 a b s t r a c t t h eq u a l i t yo fr i n gg r o o v ei si m p o r t a n tt oab e a r i n g ，w h i c hd e t e r m i n e st h es e r v i c e p e r f o r m a n c ea n dl i f e t i m e g r i n d i n gi st h ee s s e n t i a lp r o c e s st o e n s u r et h eq u a l i t yo fa g r o o v e ，b u tt h ed o m e s t i cg r o o v eg r i n d i n gp r o c e s sl a c k sq u a l i t yc o n f o r m a n c ea n dm o d e m m o n i t o r i n gt o o l s i tr e s u l t si nt h ed i s c o m m o d i t i e st ot h ep r o d u c tq u a l i t yc o n t r o la n d m a n a g e m e n t i no r d e rt oi m p r o v et h ea c t u a l i t y , t h i sd i s s e r t a t i o nr e s e a r c h sa n dd e v e l o p e s am u l t i - p a r a m e t e rm o n i t o r i n ga n dq u a l i t ya n a l y s i ss y s t e mf o rt h eg r o o v eg r i n d i n g t h i s s y s t e mm o n i t o r sf o u rp a r a m e t e r s ，i n c l u d i n gc r o s sf e e d ，s p i n d l em o t o rp o w e r , g r i n d i n g w h e e lv i b r a t i o na n da c o u s t i ce m i s s i o n , a n db u i l dt h er e l a t i o n s h pb e t w e e nt h ef e a t u r e so f t h ef o u rp a r a m e t e r sa n dt h eq u a l i t yo fg r o o v eg r i n d i n gb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k t h e a p p l i c a t i o no ft h i ss y s t e mc a nr e m a r k a b l ye n h a n c et h ea u t o m a t i o nl e v e la n dp r e c i s i o no f t h eq u a l i t y m o n i t o r i n go fg r o o v eg r i n d i n g t h ew h o l ed i s s e r t a t i o ni sd i v i d e di n t os i xc h a p t e r s ： c h a p t e ro n eb r i n g so u tt h eb a c k g r o u n do ft h er e s e a r c ha n ds u m m a r i z e st h e a c t u a l i t i e sa n dt r e n d so ft h eg r i n dm o n i t o r i n gm e t h o d s b a s e do nt h a t ，t h en e c e s s i t yo f r e s e a r c ho nt h es u b j e c to ft h i sd i s s e r t a t i o ni si n t r o d u c e d t h ec o n t e n to ft h i sd i s s e r t a t i o n i sg i v e di n t h ee n d c h a p t e r2d i s c u s s e ss o m ek e yp r o c e s so fg r o o v ei nt h eb e g i n n i n g f u r t h e r m o r e ， f a c t o r si nt h eg r i n d i n gp r o c e s sw h i c hi n f l u e n c et h eq u a l i t ya r ea n a l y z e di np a r t i c u l a r o n t h eb a s i so ft h e s ew o r k s ，m o n i t o r i n gs t r a t e g yo ft h es y s t e mi sr e p r e s e n t e d ，w h i c h p r o v i d e sat h e o r e t i c a lf o u n d a t i o nt oe s t a b l i s ha no v e r a l ls y s t e mf o l l o w e du p c h a p t e r3d i s c u s s e st h eb u st e c h n i q u e so fm e a s u r i n gs y s t e m ，a n de s t a b l i s h st h e g e n e r a ls c h e m eo ft h es y s t e mb a s e do np c - d a q t h e n ，d e s i g n i n go ft h es y s t e m h a r d w a r ei sd e s c r i b e di nd e t a i l c h a p t e r4a n a l y z e sf u n c t i o nr e q u i r e m e n ti n t h eq u a l i t ya n a l y s i ss y s t e m ，a n d i n t r o d u c e st h es o f t w a r ed e v e l o p i n ge n v i r o n m e n ta n ds o m ek e yt e c h n i q u e s b e s i d e st h a t ， i m p l e m e n t a t i o nm e t h o d sa n dt h e o r e t i c a lf o u n d a t i o no ft h em a i nf u n c t i o nm o d u l e sa r e r e p r e s e n t e di np a r t i c u l a r , s u c ha st h es i g n a la c q u i s i t i o na n ds t o r a g e ，d a t ap r o c e s s i n ga n d v 淅江大学硕士学位论文 a b s t r a c t a n a l y z i n g ，s t a t u sd i a g n o s i n ga n dd i s t i n g u i s h i n g ，e t c c h a p t e r5u s e st h eq u a l i t ya n a l y s i sf u n c t i o nt oa n a l y z eag r o u po ft e s t i n g d a t a m e a s u r e db yt h es y s t e m ；f u r t h e r m o r e ，t h ef e a t u r e so ft h es i g n a l s a r ee x t r a c t e da n d o p t i m i z e d am a p p i n gr e l a t i o n s h i pb e t w e e ns i g n a lf e a t u r e sa n dg r o o v eg r i n d i n gq u a l i t y s t a t u si se s t a b l i s h e db a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k i nt h ee n d ，v e r i f i c a t i o ni st a k e nt op r o v e t h ev a l i d i t yo ft h ew h o l es y s t e m f i n a l l y , i nc h a p t e r6 ，ac o n c l u s i o ni s m a d ea n dt h ef u r t h e rr e s e a r c hw o r k si s p r o s p e c t e d k e yw o r d s ：r i n gg r o o v e ，g r i n d i n gs t a t u sm o n i t o r , c r o s sf e e d ，s p i n d l em o t o rp o w e r , g r i n d i n gw h e e lv i b r a t i o n ，a c o u s t i ce m i s s i o n ，b pn e u r a ln e t w o r k v i 浙江大学研究生学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得浙婆太堂或其他教育机构的学位或证书而 使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 黼鲐玩鳓期叫脚 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 浙江太堂有权保留并向国家有关部门或机构送 交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙婆太堂可以将 学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 鲐却轧 签字日期：拍幻年；月冶日 锄张务寥锋 签字日期：加d 年至月彩7 日 浙江大学硕士学位论文致谢 致谢 值此论文定稿之际，首先衷心感谢导师余忠华教授两年多来在学习和生活上给 予我的指导和帮助，在论文选题、课题研究和论文撰写的整个过程中，导师不但提 供了很好的科研环境，而且对论文的每步进展都倾注了大量心血。导师严谨求实的 治学作风、扎实勤勉的工作态度、诲人不倦的高尚品德和广博的知识都将影响我终 生，永远是我学习的榜样。 感谢我的父母以及弟弟一直以来对我的关心、理解和支持，没有他们无私的奉 献、备至的关怀，就没有我的今天。漫漫求学路，他们始终是我坚强的后盾。对他 们的感谢无言以表，唯有用我的一生去报答。 在课题研究过程中，我还得到了王兆卫博士、严思晗硕士给予的悉心指导和帮 助，在此表示感谢；此外，特别感谢杨振生博士在课题研究与论文撰写过程中给予 的大力协助。 感谢实验室周磊、侯智、周娟、李金艳、宋有硕等博士，戚长松、方斌华、应 华军、胡志晖、夏嘉庭、肖正军等硕士在论文撰写过程中给予的建议和帮助；感谢 已经毕业的师兄师姐：殷建军博士、杨洋硕士、金晶晶硕士等在研究生学习和生活 过程中给予我的关怀与帮助。 感谢宁波摩士集团总经理助理马斌，技术员黄伦忠、叶海波，操作员张垒等， 因为他们的大力帮助，试验才能够顺利完成。 感谢我的室友周巨涛、王海波、吴卓文，感谢机制0 7 硕的全体同学，感谢我 在求是园结识的所有朋友，衷心祝愿他们身体健康、生活幸福、工作顺利。 最后，谨向百忙中抽出宝贵时间评审本论文的专家、学者致以诚挚的敬意! 郑乾 2 0 1 0 年1 月于求是园 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 作为机械工业的基础产业和骨干行业，轴承行业的技术发展水平，往往就代表 或制约着一个国家机械工业的发展水平。作为一种精密的、难加工的基础部件，轴 承的性能、水平和质量对主机的精度和性能有着直接的影响。轴承具有摩擦力小、 易于启动、升速迅速、结构紧凑、“三化”( 标准化、系列化、通用化) 水平高、等 特点，是各类机电产品配套与维修的重要机械基础件，广泛应用于国民经济的各个 领域。 我国轴承工业于1 9 5 0 年开始起步建设，经过半个多世纪的发展，已经形成了 比较系统完整的生产与技术体系。近年来，国内轴承行业生产规模迅速扩大，轴承 企业近2 0 0 0 家，其中销售收入超过5 0 0 万元的企业在9 0 0 家以上，数量堪称全球 第一。但是，与轴承工业发达国家相比，我国轴承工业尚存在很大差距，还存在如 下问题【1 】： l 、我国轴承行业生产集中度低。 在全世界轴承约3 0 0 亿美元的销售额中，世界8 大跨国公司占7 5 8 0 。德国 两大公司占其全国总量的9 0 ，日本5 家占其全国总量的9 0 ，美国1 家占其全国 总量的5 6 。而我国瓦轴等7 家年销售额1 0 亿元以上的轴承企业，销售额仅占全 行业的2 8 3 。 2 、我国轴承行业研发和创新能力低。 由于大多数企业在创新体系的建设和运行、研发和创新的资金投入、人才开发 等方面仍处于低水平，加上面向行业服务的科研院所走向企业化，国家已没有对行 业共性技术研究的投入，从而削弱了面向行业进行研发的功能。因此，全行业“两 弱两少”突出，即基础理论研究弱，参与国际标准制订力度弱，少原创技术，少专 利产品。当前我们的设计和制造技术基本上是模拟，几十年一贯制。产品开发能力 低，表现在：虽然对国内主机的配套率达到8 0 ，但高速铁路客车、中高档轿车、 计算机、空调器、高水平轧机等重要主机的配套和维修轴承，仍然基本上靠进口。 3 、我国轴承行业制造技术水平低。 我国轴承工业制造工艺和工艺装备技术发展缓慢，大多数企业，尤其是国有老 浙江大学硕士学位论文 第一犟绪论 企业中作为生产主力的仍是传统设备。对轴承寿命和可靠性至关重要的先进热处理 工艺和装备，如控制气氛保护加热、双细化、贝氏体淬火等覆盖率低，许多技术难 题攻关未能取得突破。轴承钢新钢种的研发，钢材质量的提高，润滑、冷却、清洗 和磨料磨具等相关技术的研发，尚不能适应轴承产品水平和质量提高的要求。因而 造成工序能力指数低，一致性差，产品加工尺寸离散度大，产品内在质量不稳定而 影响轴承的精度、性能、寿命和可靠性。 针对以上情况，近年来国内许多轴承制造企业开始在提高产品质量、推进自主 创新能力和设计制造技术升级等方面花功夫，整合了诸多人力、资金等资源进行研 究与攻关，取得了不少进步。但是，质量问题是一个复杂性强，涉及面广的系统工 程，需要在把基础性工作做好的基础上，持之以恒地推进改善，才能让产品质量在 竞争激烈、复杂多变、用户需求不断提高的市场中宴于不败之地。 轴承作为主机产品的基础性部件，其质量的好坏直接影响主机的产品性能。特 别是高档轴承，提高其质量就显的尤其重要。在轴承的整个制造流程中，任一工序 出现问题都可能导致产品的返修或是报废。这就需要对影响质量的各个方面因素进 行分析、控制，诸如：原材料、工艺参数、设备、检测手段、人员素质以及生产环 境等。只有保证这些影响因素中的任一环节都得到了有效控制，才能最终保证产品 的质量。 目前，磨削加工仍然是大部分质量要求高的零件的首选加工方式，磨削加工质 量对于保证产品最终质量具有非常重要的意义。以轴承制造工艺为例，轴承的加工 工序有几十道之多，但最终是以磨削加工结束的，因此磨削加工对轴承的质量具有 决定性的影响。另据统计，轴承生产成本中磨削加工的成本约占1 5 以上。因此， 轴承的质量在很大程度上取决于磨削质量的好坏，包括沟道、内外圆、端面等。而 这其中，尤其以轴承的工作面一一沟道的磨削质量最为重要。 1 2 磨削技术的现状与发展 “磨削”一般是指利用刀具( 砂轮或砂带) 去除材料的一种加工方法，是被广泛 应用的精密加工工艺。近年来，随着对精度、可靠性以及寿命等性能要求的不断提 高，大量新型材料的应用不断增多，这些给磨削加工提出了许多亟待解决的新课题。 目前，磨削技术的发展趋势是，发展超硬磨料磨具，研究精密及超精密磨削、高速高 效磨削机理并开发其新的磨削工艺技术，研制高精度、高刚性的自动化磨床。这使 2 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 磨削加工在机械制造领域占有越来越重要的地位【2 1 。 当前，国内外对磨削技术的研究主要围绕以下几个角度展开。 1 、磨削机理研究 磨削过程的实质是工件被磨削的金属表层，在无数磨粒瞬间的挤压、摩擦作用 下发生变形、脱落转为磨屑，并形成光洁表面的过程。这是一个多因素复杂影响的 过程，涉及到磨削力、磨削热及磨削温度分布、磨削区接触弧长、磨粒切削机理、 磨削功率、切削形成等方面【3 1 。 如对磨削力的研究，由s c h l e s i n g e r 开始，国内外诸多学者做出了持续的研究， 发表了大量的文章，并讨论了不同磨削条件对磨削力的影响，提出了很多实验公式。 文献 4 】以外圆横向磨削为对象，从微观角度的磨削机理出发，得出了磨削力的数学 模型。文献【5 】在此研究的基础上，推导出了外圆纵向磨削磨削力的数学模型。 2 、磨料磨具研究 近年新型材料的应用增多，产品性能要求持续提高，磨料磨具也得到了相应发 展。由d eb e e r s 公司开发的c b n 磨料新品种a b n 6 0 0 和a b n 8 0 0 ，其磨粒均是微 晶结构，具有较高的热稳定性以及抗压强度。美国n o r t o n 公司陆续推出了s g 、t g 磨料【6 1 。与普通电熔刚玉磨料相比，具有更高的硬度，更好的自锐性、耐磨性，此 外其磨削时磨削热较少，具有更长的使用寿命以及更好的磨削质量，被广泛用于航 空航天、轴承、工模具、汽车、仪器仪表等领域的成形磨削与精磨加工。另据称， t g 磨料相比刚玉，其材料切除率高1 倍，寿命长6 倍。 随着磨具制造技术的创新与发展，还陆续出现单层电镀和高温钎焊等性能优异 的新磨具，其中以高效点磨削工艺更受人们的青睐。 3 、磨削工艺研究 按加工精度区别，磨削可分为普通磨削、精密磨削、超精密磨削。按磨削效率 划分，磨削可分为普通磨削、高速磨削、超高速磨削、缓进给磨削、高效深切磨削 ( h d g e ) 、高速重负荷磨削、砂带磨削、快速短行程磨削。以高速超高速磨削为 例，自从德国切削物理学家c a r l j s a l o m o n 博士于1 9 3 1 年提出s a l o m o n 曲线开始， 欧洲、日本、美国先后展开了高速超高速磨削研究。 德国a a c h e n 大学、b r e m e n 大学在高效深磨方面的研究取得了世界公认的高水 平成果。据a a c h e n 工业大学实验室的k o e i n g 和f e r l e m a n n 宣称，该实验室已经采 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 用了圆周速度达到5 0 0 m s 的超高速砂轮，这一速度已突破了当前机床与砂轮的工 作极限。至2 0 0 0 年，日本已进行5 0 0 m s 的超高速磨削试验。s h i n i z u 等人，利用改 制的磨床，取得了砂轮和工件相对磨削线速度接近1 0 0 0 m s 的结果。 相比之下，我国的起步则较晚，于1 9 5 8 年开始推广高速磨削技术，但是，经 过多年的积累也取得了一定的研究成果。湖南大学于2 0 0 0 年中国数控机床展览会 上，推出了最高线速度达1 2 0 m s 的数控凸轮轴磨床。此外，从2 0 0 2 年开始，湖南 大学针对一台2 5 0 m s 超高速磨床主轴系统开始进行高速超高速研究，并首次在国 内进行了磁浮轴承设计。2 0 世纪9 0 年代以来，东北大学也一直活跃在超高速磨削 技术研究领域，取得了不少成果，部分研究成果达到国际先进水平或持平【7 1 。 4 、磨削智能化研究 事实表明，制造过程的自动化程度受制于制造系统的智能水平，这引发了从上 世纪八十年代末开始的对智能制造技术的研究7 ，8 1 。随着人工智能以及传感器技术的 发展，智能磨削技术也成为一个重要的研究方向。通过对磨削机理认识的不断深入， 已经积累的大量可靠的工艺数据，是实现磨削过程的智能控制的良好基础。进一步 建立的基于先验知识的知识库与数据库，以及得出的加工过程模型，为磨削智能化 控制提供了可靠的关键技术基础。国内外学者在此领域做了大量的工作，在磨削理 论和实际应用方面取得了一些成果。 x i a o g 等人和a n n e 等人针对外圆切入磨削过程，分别以最短磨削时间和最大 磨削效率为目标函数建立了外圆切入磨削的非线性优化模型0 1 。上世纪8 0 年代后 期，学者们发现把人工智能技术诸如：专家系统、模糊逻辑以及人工神经网络等技 术应用到优化和控制磨削过程领域具有很大的潜力。r o w e 等人在此基础上总结了 应用于磨削过程的智能控制和优化方法【1 1 】。国内方面，吉林大学在吉林省科技发展 计划项目的资助下进行了较深入的研究，其研究成果被鉴定为具有国际先进水平 【3 5 】 智能磨削的实现前提是能够及时掌握磨削的动态过程信息，然后才能对信息进 行分析决策，最后把控制信息反馈给加工系统。因此，状态监测技术是磨削技术发 展需要面对的一个基础性问题。 1 3 磨削状态监测技术 磨削是一个多参数交叉影响的复杂过程。以广泛应用于外圆、内孔加工的切入 4 浙江大学硕士学位论文第一覃绪论 式磨削为例，常规的定程切入式磨削的加工精度受到多方面因素的影响，包括工具 的因素、材料的因素、机床的因素、环境的因素、人的因素等。各种影响因素构成 了输入条件，从而产生了复杂的磨削现象，形成了新的工作表面【1 2 】。为了进一步提 高磨削过程的自动化、智能化程度，对磨削过程状态进行有效监测显得至关重要， 它是优化加工过程以及智能决策和控制磨削过程的基础。 一般，一个典型的状态监测系统应包括以下几个模块：监测对象、加工条件、 传感检测、信号处理、特征提取、状态识别等。在确定监测对象和加工条件后，需 要利用传感器对选定的参数进行拾取以作为监测系统的输入，可选取的参量如压 力、温度、功率、力、声发射、振动等。这个过程一般要涉及到监测信号的选取、 传感器的选择与安装以及信号的传送变换等。在信号处理模块，可以对信号进行时 域、频域分析，确定信号的基本特性以及信号特征的选取方法。信号特征提取模块 涉及选用合适的数学方法构造能够确切反映过程状态的特征。状态识别模块通过建 立特征值与状态参数间的数学模型，为决策与控制磨削过程提供支持。 1 3 1 磨削状态监测方法 综观众多监控方法，可以将磨削状态监测方法一般性地分为两种：直接监测和 间接监测。 1 、直接监测 直接监测方法是指以状态参数为测量对象，应用如直接接触、光学检测等手段 直接识别过程状态的一类监测方法。 以磨削粗糙度的测量为例，接触法通过接触被测表面直接获得其某一截面的轮 廓曲线，通过后续的计算机处理，可以得出接近真实轮廓的各种表面特征参数。从 1 9 2 7 年开始就采用的触针式轮廓仪就是接触法测量的典型仪器。接触式测量仪器稳 定性好，示值客观、可靠，使用方便。但是由于测量机理的原因，触针式表面粗糙 度测量仪存在着易划伤软性材料表面、易使薄壁试件变形、测量速度低、测量范围 小及不易实现自动化在线检测等弊端【1 3 】。 2 0 世纪5 0 年代，光学技术被引入表面形貌测量，从而实现了非接触式测量。 由于克服了传统的接触式测量的诸多缺点该技术成为近年来的研究热点，形成了 光、机、电、磁等多学科交叉的一个新领域。它的测量原理是通过将表面微观轮廓 的尺寸信息转换为易于测量的光、声、电等信号，从而达到测量的目的。光学法又 堂兰奎堂翌主堂堡堡奎 笙二兰竺鲨 可分为直接测量法和间接测量法【1 4 】。其中，直接测量法又分为干涉法( 偏振干涉、 外差干涉和多光束干涉等方法) 和电镜法( 用扫描探针显微镜、原子力显微镜、扫 描电子显微镜、扫描隧道显微镜、干涉显微镜等设备实现) ；间接测量方法有散射 法、散斑法、光学触针法、衍射法、光纤传感法等。光学测量方法具有非接触、快 速、测量精度高、易于实现在线测量、响应速度快等优点。但是，光学检测方法对 使用环境以及安装条件有较高的要求，而且设备昂贵，因此目前实验室成果就多， 实际应用方面还有待提高【”】。 2 、间接监测 间接监测方法是指通过监测与磨削过程密切相关的间接信号，构造这些信号特 征值与状态参数之间的模型，间接识别磨削过程状态的方法。常见的间接监测对象 都是一些能密切反映加工过程的状态参数，比如磨削力、磨削电压、磨削电流、磨 削功率、磨削区振动、磨削区声发射、磨削区温度等。相比直接监测方法，间接监 测具有不影响加工过程，可以连续监测，易于实现等优点。近年来被国内外学者广 泛应用于状态监测领域，特别是在刀具的状态监测领域有较多的理论研究以及实验 验证。 国外方面，d o m f e l d 和r a n g w a l a 使用了力和声发射传感器开发的车削刀具磨损 监测系，获得了较好的效果1 6 ，1 7 】。c h r y s s o l o u r i s 和d o m r o e s e 使用力、温度和声发射 三种传感器对车刀磨损进行了监测【1 8 】。i n a s a k i 通过监测磨削过程的功率信号和声发 射信号开发了磨削过程监测系统，该系统不仅能够检测颤振，还能评估磨削表面粗 糙度，并由此判断砂轮的使用寿命【1 9 1 。a h r e n s 2 0 1 和m a t s u m o t o 【2 1 1 等人利用a e 和多 种传感器研究了磨削力和磨削温度的测量问题。日本学者e d a 等人对应用声发射技 术监测磨削烧伤的可行性进行了研究2 2 1 。g b y m e 等总结了研究了刀具状态监控的 所需的监测技术2 3 1 。e l e z a n s k i 利用力、振动以及a e 传感器建立了砂轮状态智能 监控系统，采用基于模糊逻辑的神经网络识别砂轮状态并通过实验验证了其有效性 【2 4 】 o 国内方面，北京航空航天大学黄伟博士基于b p 神经网络建立了在砂轮磨钝过 程中磨削力随金属磨除量变化的预测模型【2 5 1 。燕山大学谢平基于小波神经网络建立 了声发射、主电机电流、进给电流与镗削刀具磨损的映射关系2 6 1 。东北大学刘贵杰 博士应用神经网络建立了砂轮电机电流信号、磨削力信号及磨削声发射信号与磨削 6 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 状态之间的映射关系模型，并利用该模型对磨削烧伤、磨削颤振、砂轮钝化程度等 进行在线监控2 7 ，2 8 1 。西南交通大学高宏力博士基于b 样条模糊神经网络建立了切削 力、振动、声发射等信号的特征与刀具磨损间的识别模型，为任意加工条件下刀具 磨损状态的监测提供了一条有益的解决路径【2 9 】。 1 3 2 信号处理与特征提取 磨削状态监测中，信号处理和特征提取的实质是对原始采样信号进行提炼和凝 聚的过程，也可以看成是数据压缩的过程，原则是保留有用信息，去掉噪声和冗余 信息【3 0 1 。由于原始信号数据量庞大，而且往往其与状态参数的关系并非一目了然， 因此需要对其做进一步的选择和转换，最终变换为少量敏感性高的特征向量。处理 过程的原则是所选的信号特征值应与状态参数具有较强的关系，这种关系可以是基 于经验的也可以是基于某种物理模型的。对于经验关系甚至可以用学习方法进行特 征向量的最优选择3 1 ，3 2 1 。 常见的信号处理和特征提取方法主要包括时序分析法、时域分析法、频域分析 法和小波分析法等。每种分析方法各有其不同的应用场合，根据加工方法、监测的 目的和检测信号的不同，采用不同的信号处理和特征提取方法。 1 、时序分析 时间序列分析( t i m es e r i e sa n a l y s i s ) 是一种动态数据处理的统计方法。该方法基 于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于 解决实际问题。该方法起源于1 9 2 7 年y u l e 建立自回归模型预测市场变化规律。随 后，1 9 3 1 年w a l k e r 在自回归模型( a r ) 基础之上发展建立了滑动平均模型( m a ) 以及自回归一滑动平均混合模型( a r m a ) ，奠定了时序分析方法的基础。2 0 世纪 6 0 年代，由于a r 模型的功率谱估计克服了传统傅里叶功率谱分析分辨率低、频率 泄露严重的缺点【3 3 1 ，时序分析方法成为随机数据序列分析的有力工具，在频域分析 领域得到了广泛应用。大量研究表明，使用模型参数、特性函数和残差作为刀具磨 损监测特征，利用a r 模型建立切削系统的动态模型是比较可取的方法。但是其模 型阶数等参数的确定和选择是成功的关键所在3 4 。7 】。 2 、时域分析 时域统计特征有均值、均方根、方差、峭度、偏度、峰值、脉冲因子等。不同 的传感器信号的时域统计特性表现不同，具体选用哪些特征指标，应该根据信号随 7 塑兰奎兰塑圭兰垡笙奎墨二兰丝垒 状态参数变化的规律以及幅度来确定。 比如在刀具磨损监测方面，很多学者选择切削力均值、均方根、信号增量等时 域特征作为监测刀具磨损的指标 3 8 , 3 9 。还有学者发现，随刀具磨损的变化a e 信号 的振铃计数和以及r m s 值也具有较明显的变化 4 0 - 4 3 l 。 3 、频域分析 理论和实验表明，复杂信号是由众多频率不同的谐波信号叠加而成的，各谐波 的强弱比例的改变以及相位的改变，都会使信号总体特性产生变化。谐波的幅度和 相位构成就是信号的频谱4 4 1 。频域特征是信号经频谱分析得到的特征，常见的频域 特征有幅值谱、相位谱、功率谱、幅值谱密度、能量谱密度、功谱密度等。 文献 4 5 】通过实验研究发现，外圆磨削过程中摩擦产生的a e 信号的功率谱密 度特征与磨削表面粗糙度存在很好的映射关系。文献 4 6 尝试通过a e 的功率谱来 识别车削时的切削形状，通过对切削力的功率谱分析判断刀具的磨损状况。文献 【4 7 5 6 分别针对车削、铣削、拉削等过程，采用了频谱分析的方法对信号进行特征 提取，并建立了这些特征与刀具加工状态的映射关系。 4 、时频域分析 频域分析使用的是一种针对信号全局进行变换的分析方法，要么完全在时域， 要么完全在频域，因此无法表达信号的时频局域性质，而这种性质恰恰是非平稳信 号最根本和最关键的性质。非平稳信号是工程领域较常见的信号类型。针对这种信 号，时频域分析是理想的分析方法，常见的有短时傅里叶变换( s t f t ) 、小波变换 等。 短时傅里叶变换( s t f t ) 由g a b o r 与1 9 4 6 年提出，其基本思想是：假定非平 稳信号在分析窗函数g ( f ) 的一个短时间内是平稳( 伪平稳) 的，并移动分析窗函数， 使( f ) g ( f f ) 在不同的有限时间跨度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的 功率谱。文献 5 7 用s t f t 方法对磨削声发射信号进行特征分析，监测磨削过程状 态。文献 5 8 对拉削过程的切削力信号进行s t f t 分析以监测拉刀的状态。文献 5 9 】 用s t i 叮方法分析铣削过程的声发射信号以监测工件表面缺陷。文献 6 0 将s t f t 用 于基于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别，诊断结果清晰，直观。 短时傅里叶变换虽然在一定程度上克服了标准傅里叶变换不具有局部分析能 力的缺陷，但是其自身也存在着不可克服的缺陷，即当窗函数g ( f ) 确定后，此后只 堂兰奎堂堡主兰篁垒奎箜二兰竺垒 能改变窗口在相平面内的位置，而不能改变窗口的形状。所以s t f t 实质上是一种 单一分辨率的局部分析方法。 小波分析方法则提供了一种自适应的时域和频域同时局部化的分析方法。它能 自动调节时频窗，以适应实际分析的需要，具有很强的灵活性，即：在分析信号低 频部分时，具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率；在分析信号高频部分时， 具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。因此它能聚焦到信号时域段和频域段 的任意细节，被誉为数学显微镜。正因为小波分析具有如此优良特性，自从其出现 6 1 , 6 2 1 起，就被广泛用于状态监测信号的处理与分析6 3 1 。i n t a n s e l 等人把小波分析 技术应用于钻削以及端面铣削时刀具状态的监测【6 4 6 5 1 ，x l i 等人把小波分析技术用 于对镗削时声发射信号的分析【鲫。j a e s e o bk w a k 等人对磨削时修整时间以及磨削 力信号进行小波分析以实现对砂轮磨损状态的监测【6 7 1 。文献 6 8 7 1 把小波分析技术 引入车削过程中刀具的状态监测，分别对车削过程中的电流、振动、力等信号进行 分析，实现了对车刀运行状态的判断。国内方面，李小俚等通过对钻削电机电流信 号的离散小波变换，有效地检测出刀具微破损、折断和刀具微变化状态【7 2 1 。冯冀宁 等，提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法，对加工过程中的声发 射( a e ) 、主轴电流及进给电流信号进行监测分析，实现刀具状态在线监测【7 3 1 。黄 华等，在采集切削加工功率信号的基础上，利用小波包分解方法提取反映刀具磨损 状态的信号特征量，实现了刀具磨损状态的在线监测【7 4 1 。 1 3 3 状态识别技术 状态识别模块是状态监测系统中最为核心的功能模块，它基于前端的特征数 据，采用不同决策与建模方法，实现最终结果的输出。为了提高状态监测系统的可 靠性、准确性和实时性，国内外学者对多种决策手段进行了尝试与研究，取得了一 定的成果 7 5 】。 1 、专家系统 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量专家水平的某个领域的 知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的难 题。它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和 经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家才 能处理好的复杂问题。 9 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 为了预测外圆切入磨削过程的加工状态参数，g j t r m a l 于1 9 9 2 年提出了一个 基于磨削数据库和知识库的专家系统7 6 1 。该系统首先由推理机生成切入磨削过程的 模型，再将砂轮、机床、工件材料和工艺参数等信息代入此模型，最后输出磨削状 态参数，包括表面粗糙度及表面烧伤等。吉林大学王家忠博士基于启发式的专家知 识，结合磨削优化模型，采用进化算法开发了混合式的外圆纵向磨削专家系统【3 】。 2 、模糊理论 模糊理论是在模糊集合理论的数学基础上发展起来的，由美国加州大学伯克利 分校电气工程系的l a z a d e h 教授于1 9 6 5 年首先创立，它主要包括模糊集合理论、 模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。模糊理论是一种用来解决复杂非线 性系统决策的方法。由于模糊逻辑可以从物理的角度理解磨削过程，可以逼近任何 非线性函数，在磨削过程监测- 9 控制中得到了广泛的应用【3 1 。 v i s h n u p a d p 于1 9 9 5 年提出了一种利用模糊逻辑优化磨削过程的智能决策系 统，此系统可用来优化平面磨削，内、外圆柱切入磨削过程。q i a n gl i u 等人利用模 糊识别对磨削过程的a e 信号特征进行聚类分析，实现了对磨削烧伤的状态监测【7 7 1 。 p a w e ll e z a n s k i 对磨削力、振动以及a e 信号的特征进行模糊逻辑优化，实现了砂轮 状态的监控2 4 1 。 我国清华大学的罗振璧等人利用模糊判别方法，用声发射信号对车刀破损进行 了智能监测，使刀具破损识别率明显提高7 8 1 。李小俚等人针对切削过程中振动信号 和a e 信号的特点，利用小波分析技术提取信号深层特征，基于模糊逻辑建立了信 号特征- 9 刀具状态的非线性关系模型，以此识别刀具状态【7 9 1 。刘贵杰等人采用了模 糊控制器，实现了外圆磨床工作台和砂轮位移的精确控制【8 0 】。南京航空航天大学的 s h e nz h i g a n g 在线监测了车削过程的a e 、电机电流以及车削力等信号，基于模糊 逻辑和自组织神经网络建立了信号特征与车刀状态的映射模型，实现了刀具的磨损 状态监测【8 1 1 。 3 、人工神经网络 人工神经网络( a n n ) 是模拟人类大脑信息处理和思维决策过程的非线性并行 信息处理系统。它能充分逼近任意复杂的非线性系统，具有很强的鲁棒性、容错性、 大规模并行性，具有高度的自组织、自适应和自学习功能【7 5 1 。神经网络是在人类思 维模式的基础上发展而来的，它的知识来自于对样本的学习，因此它特别适用于对 1 0 塑兰奎兰塑主兰堡垒奎笙二垩丝垒 对象的机理不甚了解的多变量、非线性的系统。磨削过程就是一个典型的多变量非 线性系统。近年来，人工神经网络在磨削状态监测领域得到了广泛的研究与应用。 z h e nw a n g 等人应用神经网络建立了磨削a e 信号的峭度、斜度以及a r 系数 等特征参数与磨削烧伤的映射关系8 2 1 。韩国的j a e - s e o bk w a k 等人把磨削过程的a e 和功率信号特征作为神经网络的输入，通过模糊识别，达到了监测磨削颤振和烧伤 的目i 的 8 3 , s 4 。 刘贵杰等人利用神经网络建立了磨削过程计算机集成智能监控系统，通过在线 提取磨削声发射信号r m s 峰值、f f t 峰值、信号标准偏差以及信号累积幅值增量， 实现了磨削烧伤、磨削颤振、砂轮钝化等故障的在线实时诊断【4 2 1 。在另一篇文献 8 5 中，其从声发射传感器探头与磨削表面摩擦产生的a e 信号中提取有关磨削表面粗 糙度的信息，利用神经网络实现磨削表面粗糙度的在线智能检测和预报。 随着应用要求的提高，人们发现单纯的专家系统、模糊逻辑和神经网络并不能 解决所有的难题，因此也出现了将专家系统、模糊逻辑、神经网络联合使用的混合 式的磨削监测系统 8 6 - 8 8 】。 1 4 套圈沟道磨削状态监测技术 1 4 1 套圈沟道磨削质量研究 滚动轴承套圈的沟道是滚动体滚动的轨道，也是轴承工作时的负荷面，沟道加 工质量的好坏直接影响到轴承使用时的性能和寿命。如：沟道圆度和表面粗糙度指 标较差时，轴承工作时的摩擦力矩会增大，进而引起轴承工作时的振动与噪声。沟 道磨削是保证轴承质量的重要加工工序。然而相比国外而言，当前国内的套圈沟道 磨削工序普遍存在着质量水平不稳定、效率低下等问题。为了提高沟道磨削质量， 国内学者作了大量的研究工作。 洛阳轴承研究所的徐浩等人基于轴承外圈沟道磨削试验，采用回归分析方法发 现了沟道磨削时外径圆度误差的复映规律，并建立了沟道疏波和外径疏波间的线性 回归方程 8 9 1 ，为降低沟道波纹度提供了有力的理论支持。哈尔滨轴承集团公司的赵 勇着力分析了沟道表面波纹度产生机理，提出了降低沟道波纹度的相关措施，如： 改进砂轮的平衡方法，合理选择进给位移和光整时间，电磁无心夹具偏心量的计算 方法等1 9 0 。 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 福州大学的林述温等人采用正交试验方法，通过对试验数据逐步回归建模 9 1 - 9 3 ，建立了内圈沟道圆度和表面粗糙度与工艺参数间的数学模型。济南轴承厂的 李春菊等人通过对磨削温度场理论分析以及磨削前后沟道表面显微硬度的变化测 试，建立了磨削区温度与沟道磨削工艺参数之间关系的计算方程式，达到了有效预 测磨削后的工件表面质量的目的【9 4 1 。 为了在工艺过程中实施圆度误差的谐波控制，洛阳轴承集团有限公司的夏新涛 等人综合考虑磨削系