Диагностика износа режущего инструмента по сигналу акустической эмиссии

Внедрение: 2017  г.

В работе [1] рассматривается система диагностики износа инструмента на основе информации, содержащейся в сигнале акустической эмиссии (АЭ). В процессе были проведены эксперименты по фрезерованию стальных заготовок, при этом контрольные значения силы резания динамически контролировались с помощью многокомпонентного динамометра Kistler 9257B. Регистрация сигнала АЭ осуществляется модульной системой сбора данных LTR22, оснащенной датчиком OKTAFON 110. Метод фильтрации полезного сигнала от всего спектра АЭ осуществляется с помощью вейвлет-декомпозиции. Для дальнейшего анализа на основе Фурье-анализа предложено определение необходимых периодов времени из разложенного сигнала АЭ фрезерования.

Для сохранения целостности экспериментальных результатов регистрацию АЭ сигналов проводили с произвольным временным сдвигом времени начала регистрации. Результаты были обработаны в MATLAB. Запись сигнала виброакустической эмиссии за один проход фрезерования производилась по графику, представленному на рисунке 1.

Рисунок 1. Сигнал АЭ, полученный в ходе эксперимента.

Для решения задач идентификации процесса резания авторами был получен отрывок из цифрового ряда информативных параметров с использованием преобразования Хаара первой степени. На основе сигнала, восстановленного из детализирующих коэффициентов, можно четко определить временной интервал процесса фрезерования, а затем определить области вставки каждого зуба фрезы на временной шкале. На рисунке 2 показан восстановленный сигнал шумового звука, представленный на рисунке 1.

Рисунок 2. Реконструированный сигнал высокочастотной составляющей вейвлет-разложения сигнала АЭ.

Для определения периода сигнала (временного интервала между началом вставки двух соседних зубьев фрезы резца) использовался спектральный анализ, основанный на разложении Фурье восстановленного сигнала АЭ. Для проверки адекватности и точности расширения проводится сравнение со спектром результирующей силы резания. На рисунке 3 показаны Фурье-спектры акустического сигнала (справа) и силы резания (слевa). При сравнении амплитуды пиков на гармониках двух спектров выявлены периоды сходных значений вплоть до 10‑й степени, что очень близко к расчетным значениям периода.

Рисунок 3. Фурье-спектр сигнала силы резания (слева) и звукового сигнала (справа) для выявления гармоник, ответственных за период.

На рисунке 4 представлена диаграмма силы резания с гармоническим сигналом, восстановленным по спектру Фурье, охватываемому периодом резания одного зуба фрезы.

Рисунок 4. Гармоники, ответственные за период резания, накладываются на спектр силы.

Анализ сравнения отфильтрованного сигнала АЭ и результирующей силы резания позволяет сделать выводы о соответствии спектра сигнала, подтверждающие возможность использования сигналов АЭ при фрезеровании с целью диагностики процесса точения, в частности, для контроля износа инструмента.

На основе предложенного способа временной дискретизации сигнала АЭ можно реализовать адаптивную диагностическую систему ухудшения качества фрезерования, которая может быть выполнена, например, по принципиальной схеме, представленной на рисунке 5.

Рисунок 5. Схема контроля износа инструмента при фрезеровании: 1 – процесс резания; 2 – датчик сигнала АЭ; 3 – усилитель сигнала АЭ; 4 – вейвлет-детализация сигнала; 5 – спектральный анализ. Преобразование Фурье; 6 – временной пробоотборник; 7 – четырех-шестиуровневое вейвлет-разложение; 8 – анализатор износа на основе НС; 9 – эталонная модель износа.

Данная работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках реализации программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014‑2020 годы".

Источник:

Vadim A. Pechenin, Alexander I. Khaimovich, Alexsandr I. Kondratiev, Michael A. Bolotov, Method of controlling cutting tool wear based on signal analysis of acoustic emission for milling, Procedia Engineering. 176 ( 2017 ) 246‑252.

Разработчик: Печенин В.А., Хаймович А.И., Кондратьев А.И., Болотов М.А. (Самарский национальный исследовательский университет)