深孔鉆削是在封閉狀態下進行的，不能直接觀察到刀具的切削情況。目前，只能憑經驗，以聽聲音、看切屑、觀察壓力表和觸摸鉆桿振動等外觀現象來判斷鉆削過程是否正常。深孔鉆頭除正常磨損外，由于所鉆孔的長徑比大，工藝系統剛性差，鉆頭易產生振動，切屑容易造成堵塞，因而常常會使深孔鉆發生隨機破損。由于深孔鉆削過程很不穩定，十分需要一種深孔鉆削監測系統，實時監測鉆削過程中的狀態和有關信息，并實時進行信號處理，識別出加工過程中的異常狀態，及時采取改變鉆削用量或更換刀具等措施來排除異常狀態，必要時予以顯示報警，以避免發生事故，造成巨大經濟損失，從而可大大提高刀具耐用度，保證深孔鉆削的正常進行。

由于深孔加工工況復雜，對引起這些狀態變化的物理來源還缺乏深入的了解，目前尚無較完善的監測深孔鉆削過程的方法和系統。傳統的單因素監控和單因素模型分析方法存在很大的局限性，隨機因素的影響太大，很難正確反映系統的真實狀況。

本文主要研究深孔鉆削過程監測方案和信號分析。設計了一種多傳感器的深孔鉆削力和鉆削振動信號采集裝置，采用多信息融合技術對深孔鉆削過程中采集到的多種信號進行分析和處理，得出準確的判斷樣本，為鉆削過程的監測和控制提供判據。

監測方案及裝置

切削力中包含了切削過程中的大量信息，幾乎所有的切削故障發生時，切削力信號均有相應的變化。但是，不同的切削加工方式所表現出的特征信號也不盡相同，僅僅依靠這種單一判據就判斷刀具磨損或破損，會造成一定的誤報。因此，本研究根據深孔鉆削系統的特點設計了一種用于深孔鉆削的多傳感器測力和測振裝置，具有通用性強、動態響應快和安裝使用方便等優點。

圖1 多傳感器測力和測振裝置示意圖

多傳感器測力和測振裝置的原理示意如圖1所示：傳感裝置里裝有應變式傳感器和加速度計，連接在深孔鉆床尾座上；傳感裝置是通用的，適用于所有不同直徑的鉆桿(即適用于所有不同直徑的孔)；包箍是緊固在鉆桿上的卡箍，其作用是將鉆桿上承受的軸向力和扭矩傳遞到傳感裝置，包箍不通用，要與鉆桿配套。傳感裝置所采集到的深孔鉆削力和振動信號，通過數據采集器傳送到計算機中分析處理，得到正確的監測結果，并可用于鉆削過程的實時控制。

實驗研究

本實驗研究采集了深孔加工過程中正常與失效2種工況信號。采用各種磨損程度不同的鉆頭以及改變切削用量，從而獲得不同實驗狀態的信號以及對信號的影響程度。數據采集器使用4個通道，分別采集力、扭矩、垂直和水平方向的振動信號。

正常鉆削狀態下的數據采集

刀具初期磨損和正常磨損時刀具狀態信號的變化規律；
改變轉速對刀具狀態信號的變化規律；
改變進給量對刀具狀態信號的變化規律。

模擬故障狀態下的數據采集

刀具急劇磨損和破損時刀具狀態信號的變化規律；
切屑堵塞時刀具狀態信號的變化規律；
導向塊破裂時刀具狀態信號的變化規律。

信號分析

由于測量信號不僅包含了反映對象工作狀態的有用信息，同時也包含了大量無用的背景噪聲，反映工作狀態的有用信息往往淹沒在無用的背景噪聲中，一般很難直接發現并提取。在對力、扭矩、垂直方向振動和水平方向振動4種信號進行時域波形分析發現，原始信號在時域內區別很不明顯，不能用于鉆頭的在線監測，為此，應該對原始信號進行處理。

對4種信號進行頻域信號分析時發現，力和扭矩信號在頻域中沒有明顯的譜峰，也無明顯的變化規律，只有刀具破損時才有特征頻率，所以對力和扭矩信號應用時間序列分析。采用AR模型對其進行參數估計，得到力的時序模型的殘差方程。

振動信號在頻域信號中的變化明顯，經對水平方向和垂直方向的振動信號的頻譜分析，見圖2。

圖2 低頻段振動信號功率譜分析

由上述分析可得出以下結論：

振動信號功率譜密度在低頻段頻譜變化的特點是隨著刀具磨損的增加，主峰幅值增加較快，然后趨向平緩，而主峰頻率位置則由高頻向低頻方向移動。當刀具急劇磨損近破損時，水平方向主峰頻率集中在400Hz左右，且出現許多新的譜峰；垂直方向主峰頻率集中在210Hz左右，也出現許多新譜峰。這種變化，反映了刀具磨損的產生和發展，通過切削力激發起刀具－工件－機床加工系統的諧波成分，導致系統振動模態參數發生變化。多譜峰的出現，使信號能量分散，因此，譜峰幅值增加緩慢，而刀具與工件接觸區條件惡化引起的切削阻尼增加，則使垂直振動主峰頻率位置降低。

高頻段功率譜圖的變化規律與低頻段基本一致，但規律沒有低頻段突出，主峰幅值出現在高頻區的頻率很小，譜峰少，這是由于切削加工系統的強迫振源一般都在1,000Hz以內。因此，高頻譜可以有效地隔離或者削弱加工系統的諧波成分。

模式識別

狀態分類能否成功，在很大程度上取決于特征分析和特征量的選取。深孔加工動態系統是隨機過程，很難用某一確定性時間函數來分析。特征分析的目的就是將原始信號變換為特征量，并找出它與工況的關系。這種特征量很多，但要反映工況狀態規律、敏感性和在模式空間中的聚類型，可分性并不相同，需要在特征分析的基礎上選擇規律性好、敏感性強的特征量作為模式向量，使其具有較好的可分性。

本實驗研究在分析了振動、軸向力和扭矩信號分別在時域、頻域的特點，在采用時序模型、功率譜及自相關譜等的基礎上，選擇水平振動的特征譜峰和力的時序模型的殘差方差作為模式向量，采用感知器算法獲得加權向量w=(-4,540，131,090，300)T。因此，得到分類函數：

通過上述分類函數我們確定了刀具的加工狀態，如表1檢驗樣本所示。經多次試驗，正確率達90%以上。

結語

實驗證明，所設計的深孔鉆削多傳感器測力和測振裝置，安裝簡單，運行可靠，組合信號具有互補性，提高了監測的準確性適用于深孔鉆削過程中對鉆削刀具的狀態進行監測。

振動信號在頻域中有反映刀具磨損狀態的顯著特征。在不同的鉆削條件和鉆削用量下。其功率譜變化不一樣。但變化趨勢一致。

選擇水平振動主峰幅值和力的殘差方差作為特征向量。構成模式向量。可以全面反映深孔加工系統運行的狀態。(end)