[发明专利]一种基于高低频声发射传感器融合的刀具磨损识别与预测方法

权利要求书

1.一种基于高低频声发射传感器融合的刀具磨损识别与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、在被加工件侧面靠近刀具位置，相邻放置高频和低频AE传感器，在采集软件中设置高频AE传感器占用通道C1、低频AE传感器占用通道C2；

步骤二、根据被加工材料种类，设置突发型AE信号的三个定时参数，峰值鉴别时间PDT,撞击鉴别时间HDT，撞击闭锁时间HLT；

步骤三、根据切削加工润滑方式，设置突发型AE信号采集的门槛值，随后进行断铅芯测试，具体步骤如下：

S31、将切削刀具安装在机床主轴上，开启主轴，按预定轨迹走空行程，打开AE测试系统，同时监测通道C1和通道C2，从小到大设置AE信号门槛预设值，直至背景噪声信号全部不被采集，将此时的门槛值记为N1；

S32、打开微量润滑装置的油泵，若此时无噪声信号，则直接进入步骤S33；若此时有噪声信号，则记录由微量润滑喷射引起的突发型AE信号的峰值频率范围内的峰值中心频率，记为F_MQL，继续增大门槛预设值，同时监测通道C1和通道C2，直至背景噪声信号全部不被采集，将此时的门槛值记为N2；

S33、将0.5mm粗的自动铅笔伸出笔尖5mm，接触在被加工试样表面，用力折断铅芯，观察监测通道C1和通道C2，若在任意一个通道内产生唯一的信号点，则直接进入步骤四，否则调整门槛值并重复步骤S31和S32；

步骤四、在刀具寿命评估之前，先用刀具试切被加工材料，高、低频传感器双通道同时采集突发型AE信号，根据突发型AE信号的时域波形，确定合理的上升时间和持续时间阈值，据此建立带通滤波器，过滤干扰信号；

步骤五、在采集系统中建立以峰值频率为横坐标、能量为纵坐标的信号监测窗口，同时采集双通道突发型AE信号约1分钟，分别导出高频和低频声发射传感器的有效频段内的能量-峰值频率值数据，分别记为Set A＝{(F_l1,E_l1),(F_l2,E_l2)…(F_ln,E_ln)}，Set B＝{(F_H1,E_H1),(F_H2,E_H2)…(F_Hn,E_Hn)}，在数据统计软件Excel中将其叠加，形成高、低频融合数据点集Set C；随后，同样以峰值频率为横坐标、能量为纵坐标，在数据处理软件OriginLab中重构散点图；

其中，F为突发型AE信号点的实测峰值频率，F_bour为高、低频传感器的有效边界频率；

步骤六、根据切削加工润滑方式的不同，针对步骤五获得的重构散点图，利用k值聚类公式聚集成k类，统计并计算刀具切削引起的材料断裂和塑性变形引起的突发型声发射总能量E，具体如下：

S61、若切削方式为干切削，统计并求和步骤五中重构散点图内所有信号点的总能量；

S62、若切削方式为微量润滑，则k取3，分别统计k1,k2,k3各类别对应的突发型AE信号总能量E_Fracture(脆性断裂引起),E_Plastic(塑性变形引起),E_MQL(微量润滑高频喷射引起)，对比步骤S32中由微量润滑喷射引起的突发型AE信号的峰值频率范围内的峰值中心频率F_MQL，将此频率附近的高频信号聚类k3剔除，获取微量润滑下由切削加工引起的突发型AE信号总能量E＝E_k1+E_k2；

步骤七、正式开展刀具寿命测试，在整个切削过程中刀具连续切削被加工材料，选取开始后T1,T2,T3,T4,T5共计5个时间点，采集AE信号1分钟，按照步骤五和步骤六，分别获取各自时间段切削加工引起的声发射能量总和E1,E2,E3,E4,E5；信号采集结束后，将刀具取下，利用超景深光学显微镜，测量刀具的后刀面磨损量VB1,VB2,VB3,VB4,VB5，测量结束后再将刀具装回主轴，继续进行切削加工；

步骤八、在直角坐标系下以VB为横坐标，AE总能量为纵坐标，对(VB1,E1)，(VB2,E2)，(VB3,E3)，(VB4,E4)，(VB5,E5)利用最小二乘法，建立刀具磨损直线方程E＝a₀+a₁VB,其中a₀和a₁为直线方程的待定系数；

步骤九、设定刀具磨损的安全许用值，根据步骤八中获得的刀具磨损直线方程，计算声发射能量阈值Emin；从T5时间点开始，每隔ΔT时间，重复步骤五-步骤八，统计当前突发型AE有效信号总能量，一旦小于Emin应立即停车，此时刀具安全剩余寿命为0,需要更换刀具。