[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

说明书

本发明公开了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，包括以下步骤：首先设置高频、低频传感器的声发射短波参数，包括门槛值、上升时间和持续时间来排除干扰信号；然后，将高低频声发射信号进行深度融合、定征与识别，建立刀具磨损与声发射脉冲信号之间的关系；最后，通过线性拟合脆性断裂和塑性变形引起的声发射爆破信号的总能量，建立刀具后刀面磨损量与声发射总能量的方程，据此预测刀具寿命。本发明能有效避免低频环境噪声与机床振动干扰，特别是适用于微量润滑绿色切削加工工况下的刀具磨损识别与预测，方法简单，操作便捷，结果准确。

技术领域

本发明涉及机械制造技术领域，具体涉及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。

背景技术

声发射(Acoustic Emission,简称AE)检测刀具磨损是一种极具前景的无损在线检测技术，被广泛应用于切削加工技术领域，无需停机，可避免刀具二次装夹。

近年来，在工程技术人员逐渐将声发射无损检测技术应用于不同切削加工场景。公开号为CN106872580B的中国发明专利提供了一种基于压电陶瓷的销钉磨损状态监测方法，即将声发射监测系统固定在销钉一端，通过声发射能量、幅值、上升时间等参数判断销钉的磨损状况。公开号为CN103465107B的中国发明专利提供了一种刀具磨损监测方法，该方法利用将声发射信号与机床主轴电机作为条件属性，建立决策表，通过遗传算法与BP神经网络实现刀具磨损识别。公开号为CN110682159A的中国发明专利提出一种刀具磨损状态识别方法与装置，利用谐波小波包提取声发射信号能量特征值输入LS-SVM模型进行训练，获得不同频段上的特征信息，推动刀具模式识别。公开号为CN108907896B的中国发明专利提出一种刀具剩余寿命的在线预测方法及系统，通过实时采集声发射与功率信号，进行自回归积分滑动平均模型建模，预测刀具剩余寿命。公开号为CN107350900B的中国发明专利提出一种基于断屑时间提取的刀具状态监测方法，利用包络解调法得到低频包络线，随后利用小波峰谷检测法提取断屑时间均值对刀具状态进行检测。

随着新材料、新刀具的出现，多传感器监测已成为当前发展的趋势。公开号为CN109635847A的中国发明专利公开一种基于振动和声发射的刀具磨损状态识别方法。公开号为CN108393744A的中国发明专利提供一种刀具状态的多传感器监测方法，采用多核极限学习机选出识别率的最优通道集。公开号为CN109318056的中国发明专利公开一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法，该方法采用云模型算法耦合声发射传感器和功率传感器信息，使用稀疏的贝叶斯方法建立模型进而预测磨损量。

然而，上述方法是将不同种类的传感器融合，声发射、电流、振动、功率传感器量程不同、数据结构不一致、数据交互性差，且后期处理时训练模型构建难度大，实际操作较为复杂。因此，如何有效利用声发射无损监测技术，提出一种操作简单，能有效避免低频环境噪声、机床振动干扰，特别是适用于微量润滑绿色切削加工的刀具磨损识别与预测，具有重要现实意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题是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，解决刀具磨损多种类传感器融合监测过程中，声发射、电流、振动、功率传感器因量程不同、数据结构不一致、数据交互性差，后期处理训练模型构建难度大的问题，提出一种操作简单，能有效避免低频环境噪声、机床振动干扰，特别是适用于微量润滑绿色切削加工工况条件的刀具磨损识别与预测方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了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，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；