（机械制造及其自动化专业论文）钛合金高速铣削过程振动检测.pdf

c l a s s i f i e di n d e x ：t g 5 4 ，t h16 5 d i s s e r t a t i o nf o rt h em a s t e r d e g r e ei ne n g i n e e r i n g v i b r a t i o nd e t e c t i o no ft i t a n i u m a l l o y si n c a n d i d a t e ： s u p e r v i s o r ： h i g hs p e e dm i l l i n g w a n g y a n x i n l i u x i a n l i a c a d e m i cd e g r e ea p p l i e df o r ： m a s t e ro fe n g i n e e r i n g s p e c i a l t y 2 m e c h a n i c a lm a n u f a c t u r ea n d a u t o m a t i o n d a t eo f0 r a le x a m i n a t i o n ：m a r c h ，2 0 12 u n i v e r s i t y ： h a r b i nu n i v e r s i t yo fs c i e n c ea n d t e c h n o l o g y 哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文钛合金高速铣削过程振动检 测，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立进行研究工 作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写 过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式 注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。 作者签名：圣旧钮日期：训f 湃；月弓f 日 哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书 钛合金高速铣削过程振动检测系本人在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间 在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本 论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保 存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本，允许 论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。 本学位论文属于 保密，口在年解密后适用授权书。 不保密团 。 ( 请在以上相应方框内打) 作者签名：互辛杉锰 日期：q p lz 年芗月号7 日 ， 导师签名：立彳石似。老乙j 日期呐2 年乡月雩7 日 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 钛合金高速铣削过程振动检测 摘要 随着航空航天制造业的高速发展，对其典型零件的加工与制造的需求和 要求也越来越高。钛合金材料由于具有较高的比强度、较低的材料密度、出 色的抗腐蚀及抗裂纹扩展能力而被广泛应用于航空及航天领域，而颤振现象 是严重影响钛合金铣削加工效率及表面质量的关键因素。因此，对航空典型 件钛合金的高速铣削过程中产生的振动现象存在的问题、难点进行有针对的 研究，对提高典型件的加工效率和产品质量及刀具的使用寿命有着重要的意 义。因此，本文结合钛合金高速铣削加工的过程主要进行以下研究： 首先，对钛合金高速铣削过程中的颤振的状态进行分类和总结，通过查 阅相关文献，对铣削颤振理论深入了解，并列举出颤振的主要振动形式及振 动信号特点，为切削过程振动状态识别提供理论依据。 设计钛合金高速铣削变切深实验及刀具刀柄系统的模态试验，对加工系 统刀具刀柄工件的振动信号及力信号进行同步采集，得到加工系统的颤振 信号。通过试验模态分析，得出刀具刀柄的固有频率和阵型，从试验的角 度对颤振信号的成分进行分析。 通过对多种信号处理方法的对比分析，结合颤振信号自身非平稳性的特 点，在时频分析、高阶谱分析、小波分析及小波包能谱分析等信号特征提取 方法中，选定小波能谱分析作为颤振识别提取振动信号特征量的方法。并验 证其分析信号的准确率。 最后，结合小波特征和支持向量机模式识别算法，建立铣削颤振识别系 统，对铣削颤振信号进行三种状态的分类，实现对铣削振动过程的状态识 别。通过变切深实验的颤振信号来训练并验证系统的总识别率。 关键词钛合金铣削；颤振；小波能谱；支持向量机；振动检测 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 v i b r a t i o nd e t e c t i o no ft i t a n i u m a l l o y si nh i g h s p e e dm i l l i n g a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fa e r o s p a c ei n d u s t r y , t h en e e d sa n dr e q u i r e m e n t so f t y p i c a lp a n sp r o c e s s i n ga n dm a n u f a c t u r i n gi sb e c o m i n gm o r ea n dm o r ec r i t i c a l b e c a u s eo ft h eh i g hs p e c i f i cs t r e n g t h ，l o wd e n s i t y ，e x c e l l e n tm a t e r i a lc o r r o s i o n a n da b i l i t yt or e s i s t a n c ec r a c ke x p a n s i o n ，t i t a n i u ma l l o ym a t e r i a l sa r eu s e di n a v i a t i o na n ds p a c e f l i g h tw i d e l y t h e n ，c h a r e ri st h ek e yf a c t o ro fi n f l u e n c eo n a l l o ym i l l i n gm a c h i n i n ge f f i c i e n c ya n ds u r f a c eq u a l i t y t h e r e f o r e ，m a k i n gas t u d y o ne x i s t i n gp r o b l e m sa n dd i f f i c u l t i e so fc h a t t e rp h e n o m e n o nh a sa ni m p o r t a n t s i g n i f i c a n c eo nt h ee f f i c i e n c ya n dq u a l i t yo ft y p i c a lp r o c e s sa n dt h es e r v i c el i f e o fc u t t e r s o ，c o n s i d e r i n gh i g hs p e e dm i l l i n go ft i t a n i u ma l l o yp r o c e s s i n g ，t h i s p a p e rm a k e st h ef o l l o w i n gm a i nr e s e a r c h ： h i g hs p e e dm i l l i n gv a r i a b l ec u t t i n gd e p t he x p e r i m e n t so ft i t a n i u ma l l o ya n d m o d es y s t e mt e s to fc u t t e ra n dc u t t e rh a n d l ea r e d e s i g n e d ，w h i c ha c q u i r e d v i b r a t i o ns i g n a la n dp o w e rs i g n a lo ft h ep r o c e s ss y s t e mi n c l u d i n gt h ec u t t e r , c u t t e rh a n d l ea n dt h ew o r k p i e c em a i n l y t h ec h a t t e ro fp r o c e s s i n gs y s t e mi sa l s o o b t a i n e d t h ei n h e r e n tf r e q u e n c ya n df o r m a t i o no fc u t t e ra n dh a n d l ei sg o tb y m o d a lt e s ta n a l y s i s ，a n dt h ec o m p o s i t i o no fc h a t t e rs i g n a li ss t u d i e df r o mt h e v i e wo ft e s tp a r t i c u l a r l y i nt h i sp a p e r ，f e a t u r ee x t r a c t i o no fv i b r a t i o ns i g n a l si sd o n eb yt h ea n a l y s i s m e t h o d so ft i m e f r e q u e n c y ，h i g hs p e c t r u m ，w a v e l e ta n a l y s i sa n dw a v e l e tp a c k e t e n e r g ys p e c t r u m ，w h i c h r e s u l t si sc o n t r a s t e da n dt h e n o n s t a t i o n a r y c h a r a c t e r i s t i c so fc h a t t e r s i g n a l i sa l s oc o n s i d e r e d t h e n ，w a v e l e te n e r g y s p e c t r u ma n a l y s i si ss e l e c t e da sar e c o g n i t i o ne x t r a c t i o nm e t h o do fc h a t t e rs i g n a l ， w h o s ea c c u r a c yo fs i g n a la n a l y s i si sa l s ov e r i f i e d f i n a l l y , t h em i l l i n g c h a t t e r r e c o g n i t i o ns y s t e m i se s t a b l i s h e db yt h e c o m b i n a t i o no fw a v e l e tc h a r a c t e ra n ds u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( s v m ) m o d e l i d e n t i f i c a t i o na l g o r i t h m ，w h i c hm a k e st h r e es t a t e sc l a s s i f i c a t i o no fm i l l i n g c h a t t e rs i g n a l t h ec o n d i t i o ni d e n t i f i c a t i o no fm i l l i n gv i b r a t i o np r o c e s si sa l s o i i 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 r e a l i z e d t h e n ，t h et o t a lr e c o g n i t i o nr a t eo fs y s t e mi st r a i n e da n dv e r i f i e db yt h e v i b r a t i o ns i g n a lo f v a r i o u sc u t t i n gd e p t he x p e r i m e n t s k e y w o r d sm i l l i n gt i t a n i u ma l l o y , c h a t t e r , w a v e l e ta n a l y s i s ，s u p p o r tv e c t o r m a c h i n e ( s v m ) ，v i b r a t i o nt e s t i n g i i i 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 目录 摘要i a b s t r a c t i i 第1 章绪论1 1 1 研究的目的和意义l 1 2 钛合金铣削振动的研究现状1 1 3 铣削振动检测方法的研究现状3 1 3 1 铣削振动信号测试方法的研究现状3 1 3 2 铣削振动信号特征量提取方法研究现状4 1 3 3 铣削振动信号的检测算法研究现状4 1 4 本课题的来源及主要研究内容5 第2 章钛合金铣削振动试验研究与分析6 2 1 铣削振动的测试试验6 2 1 1 铣削振动变切深实验方案设计6 2 1 2 测试传感器的选择7 2 1 3 铣削振动信号的采集系统9 2 2 刀具刀柄的固有频率测试1 0 2 2 1 模态试验原理及目的一1 0 2 2 2 模态试验的主要步骤1 1 2 2 3 模态试验结果分析13 2 3 本章小结1 4 第3 章铣削振动信号分析技术15 3 1 铣削振动信号预处理方法1 5 3 2 铣削振动信号的时频域特征分析1 6 3 2 1 刀具工件振动时域信号特点1 6 3 2 2 铣削振动信号的频域分析1 7 3 2 3 傅里叶变换分析一18 3 2 4 高阶谱分析一18 3 3 铣削振动信号的小波分析1 9 3 3 1 小波与小波包2 0 3 3 2 小波能量谱分析一2 1 一i v 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 3 4 振动信号的特征量常用方法2 2 3 5 本章小结2 3 第4 章基于小波特征和支持向量机的振动检测方法2 5 4 1 支持向量机分类与应用2 5 4 1 1 广义最优分类面2 5 4 1 2 内积核函数的选择2 7 4 1 3s v m 训练算法与参数选择2 7 4 2 小波s v m 应用于切削状态检测一2 8 4 3 铣削颤振检测的实验验证2 9 4 4 本章小结3 0 第5 章铣削振动检测系统的设计3 1 5 1 振动检测系统开发软件介绍3 1 5 2 振动检测系统的设计3 1 5 3 颤振识别系统界面介绍3 2 5 4 本章小结3 4 结论3 5 参考文献3 6 攻读硕士学位期间发表的学术论文3 9 致谢4 0 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 1 1 研究的目的和意义 第1 章绪论 高速、高精密、高柔性数控加工技术是制造业的重要发展方向，而机床切 削颤振却始终是制约数控加工技术发展的重要因素之一。切削振动过大不仅影 响数控加工的效率和产品质量，还对机床连接特性和刀具的使用寿命有较大的 损害，因此，分析金属切削加工中的振动原因并掌握控制振动的途径是很有必 要的【1 1 0 由于航空航天典型零件通常具有形状复杂、刚性弱、表面精度高且易产生 颤振等特剧2 1 ，因此由钛合金、高温合金等材料组成的结构件生产周期长，加 工成本高，导致对航空航天件的加工成为复杂制造的工艺难题，更是制约我国 航空航天事业发展的瓶颈之一【3 】。在高效切削加工中影响机床振动的主要形式 是自激振动，其原因主要存在于加工系统本身，如机床、刀具、工件和夹具所 构成的动态闭环系统在切削过程中呈现的不稳定状态，最终反馈为刀具与工件 间强烈的自激振动称为“颤振”1 4 。 本文致力于对加工过程切削力，切削振动等信号的检测和处理，在对加工 系统进行模态分析的前提下，从加工振动信号的角度对切削系统的振动状态进 行分类，从而达到识别钛合金高速铣削加工的颤振现象的目的。本课题研究成 果为改善加工表面质量，提高加工过程稳定性，优化切削参数以及增强机床使 用性能等方面提供理论基础及可行性建议。 1 2 钛合金铣削振动的研究现状 钛合金材料由于具有较高的比强度、较低的材料密度、出色的抗腐蚀及抗 裂纹扩展能力而被广泛应用于航空及航天领域，但其塑性变形大，导热系数 低、弹性模量小、硬度强度高等难加工特性是其使用受限的重要原因【5 】。在钛 合金铣削切削加工中产生的颤振现象，具体表现为刀具与工件之间产生的一种 强烈的自激振动，这种自激振动由加工过程中的动态切削力引起，并在机床 主轴刀具i 件整个系统中维持振动不衰减【6 1 。颤振现象的产生对工件表面、刀 具磨损、机床系统平衡等一系列系统组成部分都会带来很大的影响，严重时甚 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 至使切削无法进行。因此，对颤振现象进行在线监控也是国际生产工程界广泛 关注的前沿课题【7 1 。 切削振动按其物理形成原因可分为：滞后型颤振、振型耦合型颤振、摩擦 型颤振和再生型颤振四类。迄今为止，得到国内外学者普遍认可的颤振的产生 机理是滞后效应、振型耦合效应、负摩擦效应和再生型效应四种诱发自激型机 床切削颤振的原因。其中再生效应和振型耦合效应被认为是最直接、最主要的 两种激振机制【8 1 。再生型切削颤振是切削颤振的主要形态，通常所说的切削颤 振控制技术从某种意义上说就是控制再生型切削颤振( 以下简称切削颤振) 孕育 成长的技术。m i c h i g a n 大学在1 9 6 2 年进行了钛合金高速铣削的试验研究，并 首次研究了高速铣削的加工振动等问题【9 1 。 目前对切削颤振的研究内容可分为三个方面：一是颤振机理与模型的研 究；二是颤振预防与控制的研究，主要包括改进机床结构、添加吸振器或附加 减震装置、优化切削参数( 主轴转速进给量刀具几何角度等) 等；三是颤振的在 线监测与控制，主要包括颤振预兆的特征与判别、在线控制策略等 1 0 , 1 1 , 1 2 】。对 于颤振监测与控制方面，国内外很多学者在特定条件下提出并实现了一些颤振 检测和预报的算法，一种是基于快速傅立叶转换进行特征量的提取、预报，另 一类方法是在时域内进行特征量的选取，采用模式识别或时间序列的方法进颤 振的预测及识别【1 3 】。 已提出了一些有价值的颤振监测方法和较为成功的颤振预报方法。在时域 内进行预报的速度一般比在频域内快，但是准确的时间序列模型的建立和可靠 的特征量选取是相当困难的。随着模糊理论和人工智能技术的发展，专家系 统、人工神经元网络、模糊识别的理论及方法在切削颤振预报中得到了应用， 增大了预报系统的容错能力和判别速度【1 4 】。威斯康星大学吴贤明和他的学生们 用功率谱密度的最大值作为表征颤振状态的特征量而对车削颤振的预报进行了 深入的研究【”】。w a s e d a 大学科学工程学院的m i y o s h i 用均方频率作为颤振特征 量，研究表明，当机床发生颤振时，频域中振动信号的主频带从高频向低频移 动，当主频带在高频带时，均方频率显著增大，在低频带时则显著减小，由此 可以根据均方频率的变化特征预报颤振【1 6 】。与此同时，神经网络、支持向量 机、贝叶斯决策等模式识别算法也纷纷被应用于加工过程颤振的识别和分类当 中。 国内西安交通大学、华中理工大学、吉林工业大学、西北工业大学的研究 工作具有代表性。西安交通大学董卫平等人基于切削过程即将发生颤振时振动 加速度信号a 和动态切削力信号f 的相关性加强，提出利用二者的相干系数作 2 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 为衡量颤振状态的特征且【1 7 】。华中理工大学杨叔子等人根据切削过程即将发生 颤振时振动信号在时域上幅值增大、在频域上主频带由高频带向低频带移动的 现象，提出利用特征向量：x = ( 岛，盯2 ) 作为预报参数来判断切削过程中是否有 颤振发生【1 引。吉林工业大学于骏一、周晓勤等人利用切削过程从稳定状态向不 稳定以振动信号的不规则系数作为预报参数并且推导了6 的快速算法【1 9 l 。刘 安民，彭程等人提出一种通过测量m m 过程中的噪声来对高速铣削时振动状态 进行：指出加工噪声的主谐振频率接近其中一个环境噪声主谐振频率或者是齿 频的整数倍，那么系统无颤振，否则有颤振f 2 0 】。以上各类方法针对颤振状态的 特征提取各有不同，也体现了铣削系统颤振状态的复杂程度。 1 3 铣削振动检测方法的研究现状 在金属切削过程中，由机床一工件一刀具组成的弹性系统是一个振动系 统。许多学者通过研究指出，切削颤振与切削力和机床结构的动态特性有关， 动态切削力的非线性对切削颤振是一个非常重要的因素，而振动频率主要由机 床切削系统的模态固有频率决定【2 1 1 。 1 3 1 铣削振动信号测试方法的研究现状 国内外对切削颤振信号的采集设计了各种实验及方法，其中主要围绕构成 机加工的关键组件如：回转主轴、刀具、工件、夹具及机床工作台等进行在线 测试采集振动信号。美国学者t l s u b r a m a n i a n 、m f d e v r i e s 和s m w u 是早 期研究机床切削颤振在线监测技术的，采用拾取车床刀架处的振动信号x ( ，) ， 然后计算其均值，和方差仃，并设定两者之和为门限值判断颤振的发生【2 2 1 。 l e e b y 和t a r n g y s 主要针对工件及刀具的振动位移量来反映加工过程中的 非线性振动模型【2 3 1 。日本的e l b e s t a w i 等人采用信息融合技术，将切削力、扭 矩、主轴振动信号输入模式识别模型中来实现铣削过程振动的监测。t a n s e l 等 通过识别工件振动位移信号波形的谐振波成分来预报颤振。赵坚等人设计颤振 激发实验系统，以改变切削深度和切削宽度的方法，对切削过程信号建立相关 分析，求得目标函数的相位信息，找出切削颤振的起振点来识别颤振信号【2 4 1 。 西安交通大学李庚新等人用零间距法来识别加工过程中是否有颤振发生【2 5 1 。南 昌航空大学的李勇将振动信号与声发射信号融合，输入神经网络进行振动的监 测，从而实现对铣刀磨损的检测目洲2 6 1 。 一3 一 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 1 3 2 铣削振动信号特征量提取方法研究现状 对传感器采集信号进行简单的预处理，可消除采集过程中明显的噪声干 扰，提高信号的真实度并为进一步的信号分析奠定基础。通常主要应用预处理 的方法有1 ) 剔点处理，2 ) 消趋势项，3 ) 降噪等预处理。振动信号的分析方法 主要包括：时域分析、频域分析、傅里叶变换或高谱变换及时频变换中的小波 分析等结合各类算法衍生出的小波熵及小波能谱分析等。 王太勇等基于在切削过程中刀具磨损声，对颤振信号的时域统计参数分 析、相关分析、a r 分析及频谱、倒谱等分析，构建出以主轴转速为第一级判 断，信号平均幅值为第二级判断，信号平均幅值与频谱、相关和a r 等特征参 数有机组合为第三级判断的多级模式，既具有单一判据模式的快速性，又具有联 合判据模式的准确性【2 7 】。大部分振动信号是非平稳信号，单纯在时域或频域里 描述信号时存在时域和频域的局部化矛盾。为解决这个问题，人们提出了时频 分析法，小波分析法。如时频分析中的短时傅立叶分析既保持了傅立叶分析的 优点，又在一定程度上弥补了傅立叶变换的不足。吴雅等采用小波变换及信号 重构的方法，结合自动提取信号特性的程序，监测钻削过程中的颤振以及刀具 的磨损，实验证明效果非常理想【2 引。 1 3 3 铣削振动信号的检测算法研究现状 通过大量的研究证实了在加工振动过程中，切削颤振从未发生到颤振爆发 之间，需经历过渡的切削过程，此时的信号包含丰富的切削状态信息，对于切 削颤振预报和识别也具有很高的价值【2 9 1 。近年来，国内外对加工振动信号的算 法主要是指模式识别在检测颤振方面的应用，目前已达到良好的效果。 d o m f e l d 等人1 9 9 0 年开发了以神经网络传感器信息综合用于刀具状态监测的 系统，并进行了多种不同传感器的对比试验，以得到更高的识别精度【3 0 1 。随后 对很多学者将神经网络算法得到了广泛的应用，并结合小波分析，大大提高了 其运算速度与精度。浙江大学的杜树新，吴铁军对支持向量机的应用算法做了 较为详细的分析，并对污水生化处理过程的状态监测进行了验证试验，证实了 支持向量机的全局优化性【3 。南华大学的江涌涛将支持向量机与隐形马尔科夫 融合建立识别模型，对颤振实现了在线监测，并开发了相关监测软件，并进行 了实验验证【3 2 1 。 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 1 4 本课题的来源及主要研究内容 课题以重大专项课题：航空航天典型零件高速多轴联动加工技术 ( 2 0 1 0 z x 0 4 0 1 4 0 5 1 ) 为依托，针对项目中的多轴联动高速铣削稳定性与加工质 量控制方面的研究内容，通过采集分析加工过程中切削力和切削振动的特点， 建立加工系统颤振识别模型，为钛合金高速铣削加工优化方案提供依据，具体 研究内容如下： 1 设计并进行钛合金铣削变切深实验，对加工过程中刀具、工件的振动 信号及力信号进行同步采集，得到加工系统颤振过程的振动信号。针对航空典 型件叶轮加工所采用的刀具刀柄系统进行模态测试，通过单点激励单点响应 测试方法计算出刀具刀柄系统的固有频率、阻尼及阵型。 2 结合模态测试与试验采集的振动信号，分析颤振信号的信号组成，并 对振动信号进行短时傅里叶变换、高阶谱变换及小波能谱变换，对比三种信号 分析方法的适用范围，进而确定颤振特征提取的方法。 3 将模式识别算法应用到加工颤振的分类模型中，选择颤振信号特征值 输入支持向量机模型中进行训练与分类，提取振动信号并分为测试样本和实验 样本两类，分别对模型进行训练和验证识别率。 4 基于m a t l a b 软件建立钛合金高速铣削颤振识别系统的用户界面，方便 对支持向量机模型的训练和运用，为实现钛合金铣湖j ；o n 工过程振动状况的分析 提供可验证基础。 5 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 第2 章钛合金铣削振动试验研究与分析 切削过程中的振动所产生的振纹，严重影响了工件的加工质量及加工精 度。本章设计产生颤振的具体试验方案，选用振动、位移、力传感器等仪器设 计并采集圆锥球头铣刀铣削钛合金的振动信号，在对实验测得颤振信号进行采 集分析的同时对实验工具系统进行了模态分析，为振动信号的分析和处理提出 合理性解释和理论依据。 2 1 铣削振动的测试试验 2 i 1 铣削振动变切深实验方案设计 本文对切削颤振实验方案进行了深入研究，设计两种实验方案引发切削颤 振。“振动耳垂线”是用轴向切深度随主轴转速的变化关系来描述切削过程中 稳定切削和不稳定切削区域的临界条件，上方为不稳定区，下方为稳定区切削 过程在稳定区工作不会发生颤振，反之即会引起颤振爆发【3 3 】。典型的单自由度 系统的稳定性极限如图2 1 所示。 图2 1 切削过程系统稳定极限图( 耳垂图) f i g 2 1s t a b l el i m i td i a g r a mo fc u t t i n gp r o c e s ss y s t e m ( e a rf i g u r e ) 以2 1 图为依据，本章设计了两种试验方案，方案一，保证切削深度不 变，连续改变主轴转速会使切削过程由稳定区过度到不稳定区或从不稳定区进 入到稳定区，称为变转速试验。另一种情况是保证切削速度不变时，连续改变 切削深度也会使切削过程由稳定区进入不稳定区，为变切深实验【3 4 1 。实验现场 一6 一 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 如图2 2 所示。 a )加工机床m i k r o nu c p 7 10 b ) 圆锥球头铣刀c ) 实验现场采集过程 图2 2 实验加工现场 f i g 2 2c u t t i n gp r o c e s s i n ge x p e r i m e n t 切削试验是在瑞士m i k r o nu c p 7 1 0 五轴铣削中心进行的，刀具采用山特 维克硬质合金圆锥球头铣刀，b t 刀柄，工件材料为钛合金t a l 5 ，工件尺寸为 长1 5 0 m m ，宽7 7 m m 。铣削试验沿工件宽度方向行切，且切削方式为顺铣。首 先在工件行距方向进行连续变转速切削，通过采集的信号及工件被加工表面产 生的振纹来看，发现当转速介于4 0 0 0 5 0 0 0 r p m m i n 之间时，机床主轴和工件 的振动现象明显增大。然后设定转速分别为用4 5 0 0 r p m m i n 和5 0 0 0 r p m m i n 条 件下，对钛合金进行变切深实验，轴向切削深度a p 从0 1 m m 连续提升至 1 m m ，分别采集钛合金切削过程中，刀具、工件及主轴系统的振动信号情况， 多组实验数据现实，通过变切深实验采集的振动数据，可以很好的反应机床颤 振爆发的全过程。 2 1 2 测试传感器的选择 测振传感器主要是通过传感器装置，检测与振动有关直接直接相关的物理 量。在传感器线性频率范围之内，将感应的物理量信号转换为电信号输出。测 振传感器的种类很多，依测量方式分为接触式和非接触式，依测量振动物理量 可分为位移传感器，速度传感器，加速度传感器【3 5 1 。 传感器的选取主要考虑以下方面 1 检测物理量的选择振动传感器中，检测量主要有位移、速度和加速 度，三者之间可相互换算。在低频时加速度的幅值很小，会被噪声信号掩盖 掉，选用位移传感器测量低频振动，可以增加信噪比并可以减小误差。同样， 用加速度传感器测量高频振动，特别是在高速铣削( 8 0 0 0 r p m 以上) 振动频率相 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 对较高，选择加速度传感器可以实现信号的合理采集。结合各类传感器的特点 及安装限制，试验最终选用加速度传感器来测量高速主轴及工件的振动，用非 接触电涡流传感器测量切削过程中，刀具的振动情况。 2 选择传感器的量程、灵敏度等动态特性指标根据传感器自身的特点， 不同种类及不同原理的传感器都有其适用的范围。通常质量与传感器的灵敏度 成反比，我们可以根据检测量范围及对灵敏度的要求来确定选用的传感器。图 2 3 和图2 4 分别表示传感器灵敏度与不同频率及不同温度的状态关系。 图2 - 3 频率响应曲线 f i g 2 - 3f r e q u e n c yr e s p o n s ec u r v e 图2 4 温度响应曲线 f i g 2 4t e m p e r a t u r er e s p o n s ec u r v e 图2 3 中，当频率在i o k 以下时，可以认为传感器无偏差，1 0 k 以下为该 仪器适宜的频率范围；图2 4 中，当温度在2 5 附近时，灵敏度可以我认为无 偏差，该温度即为该传感器的适宜温度。 3 考虑传感器的使用环境、寿命、耐用程度等要求本文针对高速铣削过程 中的振动信号的采集，并进行现场分析处理，所以选用抗干扰性很好的振动加 速度传感器，主要进行刀具、工件及主轴的振动测量的测量。 结合传感器的选用的考虑，本实验采用数采系统进行i c p 供电，并采用内 置i c 放大器的加速度计测量主轴，工件的振动情况。i c p 传感器还具有低阻 抗输出，直接与数采系统相连，噪声小，性能价格比高，适用于多点测量，安 装方便等优点。采用s t 系列电涡流传感器测量刀具的振动位移信号，电涡流 传感器是利用传感器与被测物体的涡流效应来测量被测物体的振动位移情况， 安装精度要求很高，十分适合测量旋转物体的振动位移。 本实验选用美国p c b 公司生产的p c b 3 5 6 a 0 2 三向加速度传感器两个，频 响o 5 6 k h z ，量程+ 5 0 0 9 ，分辨率0 0 0 0 5 9 ，灵敏度分别为9 9 4 m v g 和 9 8 7 m v g 。北京昆仑海岸传感器公司的s t - 2 u 0 5 0 0 2 0 系列电涡流传感器两 个，工作电源电压为士1 5 v ，变换输出为( o 5 ) v 测量范围1 5 m m 标定灵敏度为 4 4 0 3 m m e u 。采用k i s t l e r 9 2 5 7 b 压电晶体力传感器和5 0 7 0 a 电荷放大器测量 8 一 哈尔滨珲工大学工学硕士学位论文 加工过程中的交变切削力，量程为+ 5 k n ，固有频率为3 k h z 灵敏度分别是 o 5 n m v 和- 3 7 p c m v ，其具有结构紧凑，分辨率高等优点。测试传感器布置如 图2 5 所示。 图2 5 试验现场传感器选用与布置图 传感器现场布置需要注意的是，电涡流传感器的安装范围与被测物体保持 在3 r a m 左右，因此受噪声干扰小，测量效果好，但与高速旋转的被测物体距 离很近，所以应使夹具足够坚固且稳定性好，需要定的安装技巧。加速度传 感器的位置应放在距离刀具切削工件作用点垂直且较近的地方，以保证采集振 动信号的准确性。 2 1 3 铣削振动信号的采集系统 切削试验采用d h 5 9 2 2 数据采集系统，可实现切削力与切削振动的同步采 集，信号采集端口分别接入p c b 加速度传感器测量刀具主轴和工件的振动， 用电涡流位移传感器采集刀具切削时的振动情况，用k i s t l e r 9 2 5 7 b 压电晶体传 感器测量加工过程中工件所受的切削力。实验搭建的测试系统，在考虑传感器 方位布置及信号交互影响的条件下，能够很好的实现切削过程数据的采集。试 验具体布置如图2 - 6 所示。 一9 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 图2 - 6 切削实验现场示意图 f i g 2 6s i t es c h e m e s o f c u t t i n ge x p e r i m e n t 如图2 6 所示，在信号由安装在前端的各类传感器获取后，接入d h 5 9 2 2 数据采集系统中进行采集，数采系统共有1 2 个采集通道，可实现力与振动信 号的同时采集。设定1 、2 、3 通道为动态切削力采集通道，4 9 通道分别采集 主轴振动和工件的振动加速度信号，1 0 、1 1 通道采集刀具行距和进给方向的位 移，数采系统将各通道采集的信号打包通过1 3 9 4 口传送到笔记本电脑中，应 用d h d a s5 9 2 0 动态信号采集分析系统完成信号的分析和预处理。 2 2 刀具刀柄的固有频率测试 模态分析是通过实验或仿真手段以确定结构的振动特性，其中包括系统固 有频率、阻尼系数、振型等表征结构固有属性的特征量。本文在探究钛合金铣 削振动机理与振动信号测试方案的基础上，通过搭建刀具刀柄系统的试验模 态分析平台，采用峰值搜索与留数计算的方法，测得工具系统的前三阶模态参 数与阵型。通过对加工系统的试验模态分析，可以保证振动测试结果的正确度 和对信号结果的合理解释。 2 2 1 模态试验原理及目的 以本试验所用的硬质合金圆锥球头铣刀为测试对象，用振动测试的方法对 试验工具系统进行自由模态测试，得出其模态参数( 固有频率、结构阻尼和模 态振型) ，并与系统数学模型进行匹配，预测结果与实验所测数据拟合良好， 为进一步探究刀具系统的动态性能提供理论依据支持与技术支持。铣削刀具系 统模态试验所需的仪器及软件如表2 1 所示。 一1 0 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 表2 1 模态试验所需仪器 仪器硬件分析软件 仪器型号信号采集系统脉冲力锤电涡流传感器d h m a 模态软件 同时采集激励测量响应点的振对所测得频响函数进 主要功能施加激振力 与响应信号动信号行模态分析 试验模态分析原理，可知试验模态分析涉及测量技术、信号处理与分析技 术、参数识别技术和数据分析技术。结合原理图的逆过程，总结得到试验模态 参数，模态试验现场布置如图2 7 所示。 刀柄 球头铣刀 力锤 荷适调器 a ) 模态实验示意图b ) 模态试验现场图 图2 7 圆锥球头铣刀模态试验结构图 f i g 2 7m o d a lt e s ts t r u c t u r eo ft a p e r db a l la n dm i l l 模态试验针对叶轮加工所用的0 6 m m 的圆锥球头硬质合金铣刀以及刀柄， 主轴进行的模态实验，采用单点激励单点响应的测试方法对系统响应函数进行 频响分析，采样频率为5 1 2 k h z ，分析频率为2 0 k h z ，瞬态信号触发方式，将频 响函数进行三次平均及留数计算，得出刀具i _ 件系统的模态参数以及阵型。 2 2 2 模态试验的主要步骤 模态激振力锤的选择考虑到锤头材料及敲击对象材料的结构特点，考虑到 被测系统的硬度很大，故挑选钢头材料，传感器量程为5 0 0 0 n ，灵敏度为 3 1 7 p c n 的力锤做激振，可以得到得到较小的激励时间及较大的脉冲宽度，激 励信号接入数采系统第一通道。由于刀具主轴系统本身的激振位移很小，并且 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 在激励过程中还伴随着复杂的噪声信号，用电涡流位移传感器测量响应信号， 可有效的避免高频噪声信号的影响，且安装方式属于非接触测量，为系统的固 有模态测试提供了方便，电涡流传感器编号为s t - 2 u 一0 5 0 0 2 0 k h 0 9 测量范 围1 5 m m ，灵敏度4 4 0 3 ( 硬质合金标定参数) ，接入系统二通道。定义激励通道 为参考通道。 在被测系统上划分结点，作为测试的物理结点和导入模态分析软件的测 点。测点布置主要包括测点位置、测点数量的选择，使其即能明确反映刀具系 统的物理模型又能突出重要连接部分。综合考虑模态分析结果所求得的振型， 对刀具系统的测点划分为由上到下1 6 ，1 x 6 ，4 x 6 ，1 3 共3 9 个测点。敲击 顺序由下向上，选择1 0 号测点为响应信号拾取点。划分结点与模态建模如图 2 8 所示。 图2 8 圆锥球头铣刀模态试验网格划分 f i g 2 8m o d a l t e s tg r i d so ft a p e r db a l la n dm i l l 选择1 0 号点作为测点，分别用力捶敲击各点，得出激励与响应的频响函 数，将各个点的频响函数输入模态分析软件中，采用峰值提取法进行提取系统 的固有频率，通过留数计算得出被测系统的阻尼和阵型。实验测点采集数据距 离如图2 - 9 ，2 1 0 所示。 1 2 哈尔滨理工大学工学硕一一学位论文 。- 一 卜一 - 一- 耻：- 1 】一- 二二 由 f b ， i 一一一一 ， 。 ”扣 l 一一 l l 一。l ll 一 一 t 一 1 ”r 一 a ) 力锤施加激励信号b ) 传感器响应信号 图2 - 9 测点5 的激励与响应曲线 f i g 2 9i n c e n t i v ea n dr e s p o n s ec u r v eo fp o i n t5 0 姆 嚣 恕 。 一眩谴- 一- uu u - 3 1 bbr1 石j jj jz r j uu uj b b bb f4 5 d 了j j o t z ) 图2 1 0 测点5 的频响函数图 f i g 2 10f r e q u e n c yr e s p o n s ed i a g r a mo fp o i n t5 由图2 1