加工状态监测主要包含3 个环节: 传感器、信号处理( 特征提取) 、基于特征的监测策略． 其中各环节均存在多种选择． 就传感器而言，切削力是目前刀具状况监测( TCM) 中有效的指示信号，获得广泛运用［1 － 3］． 声发射、振动［1，3，4］、电机电流［5］、声音［3］以及切削温度等传感器也均为研究者采用． 且多传感器融合趋势明显，文献［1 －3，4］均为对上述传感器的组合运用． TCM 中采用的信号处理技术既包括传统的信号处理技术，如时域分析［6］、频域分析［7］，也包括短时傅里叶变换、小波分析等时频分析技术［8］． 小波分析对于切削过程产生的非平稳的信号的处理有其优势，因此在TCM 研究中得到较多的应用［9 － 10］．监测系统设计涉及多种类型传感器和信号处理技术的选择［11］． 不同选择对监测系统的效率和实时性以及后续决策判断阶段，会产生直接而重要的影响． 多种类的传感器和多样的信息处理技术产生的搭配组合数量惊人，对于一个具体的监测系统的设计，如何摒弃经验法和多次尝试法，快速准确地做出合理的选择，提取出与监测目标相关性强的特征量，直接影响系统整体的成本和监测效果． 对这一问题目前尚缺乏系统的研究． A．Al － Habaibeh 和N． Gindy 提出的ASPS 方法是此方面研究的少数的可见成果［12］．

    本文旨在提供一种传感器与信息处理技术的自动择取方案，自动提取敏感特征，使其更加适应于高速铣削过程刀具磨损监测的需要．

    对于敏感系数的计算，A． Al － Habaibeh 和N． Gindy 是以Taguchi’s 试验设计方法为基础来建立相关矩阵． 而文献［12］中针对固定切削参数加工过程，采用线性拟合的方法进行相关系数的计算． 前者虽相对于全因素试验方法可大大减少试验数量，但仍需完整设计的一系列试验作为其计算基础; 而后者受限于单一的固定切削参数． 虽然A． Al-Habaibeh 和N． Gindy 也将其应用于刀具破损这样的突发性故障监测，但此情况下运用直线拟合的斜率来作为相关系数值并不合适．

    本文在铣削试验基础上，提出更加完善的敏感系数计算方法，将特征量随切削时间的离散变化程度亦作为敏感度的一个度量指标． 因为对于本文提出的智能监测系统而言，特征量如果跳动严重( 离散度大) ，对于其循环直线拟合计算将带来较大的误差． 综合考虑拟合直线斜率b 和特征量相对于拟合直线的离散度( 以Δ 值来度量) ，要求特征量拟合直线在斜率大的同时，要离散度小，才能满足监测系统的要求． 将倾斜度和离散度同时纳入评估计算，将两者加权平均，如式( 1)所示:

    其中: s 为敏感系数，b 为直线斜率值，Δ 为离散度，a1，a2为权值系数，满足条件( 0 ≤ a1，a2 ≤ 1，a1 + a2 = 1) ，i = 1，2，…，n，共n 个传感器，j = 1，2，…，m，共m 种信号处理技术．

    严格来讲，离散度的计算应该相对于真实磨损曲线． 为避免方法过于复杂( 真实磨损曲线的获得意味着需要多次的停车卸刀动作，违背该方法的初衷———自动的特征提取) ，且从实际监测效果来看，此简化可以接受．
 

1. 2 传感器和信号处理技术、
    采用4 种类型的传感器，包括测力仪、声音、振动和声发射传感器． 对采集的6 种信号，进行时域、频域和小波分析，每种信号可提取出22 个特征量，具体见表1．

1. 3 特征提取结果分析
    如表1 所示，6 种传感器信号，采用时域、频域和小波分析技术进行处理，形成6 × 22 的SFM矩阵． 对应新刀到刀具磨损失效这一过程，进行间隔采样． 采样样本长度应包含若干个主轴周转周期，取平均意义上量值，可形成较为稳定的趋势图，便于拟合． 对采样样本长度的确定，应综合考虑试验采用的主轴转速和各传感器信号不同的采样频率来决定．

    图2 所示为切削力、振动、声音和声发射信号时域特征的敏感性分析图形呈现，各特征量值经过归一化处理． 可以看出，不同特征量，其拟合直线的斜率和离散程度均有较大的差别． AE 信号的标准差值，以SF( AE，std) 表示，其斜率较大，而离散度较小，敏感性． 而声音信号均值，以SF( Sound，mean) 表示，则敏感性很差． 而y 向切削力信号的均值SF( Fy，mean) ，其值随着磨损加大而出现减小的趋势．

    图3 所示为频域特征和小波分解所得特征的分析结果．

                                                                                   图2      切削力、振动、声音和声发射信号时域特征敏感性分析

    从图3( a) 、3( b) 的对比可见，特征量的敏感系数与所处频率段有很大的关系． 图3( a) 对应此切削条件下的敏感频段，而图3( b) 对应的为高频段，为非敏感频段． 敏感频段与切削参数( 特别是主轴转速) 的关系密切． 可见，该方法可通过频段划分和敏感性分析过程，自动将敏感频段特征量提取出来． 对于小波分析，其各层细节信号和逼近信号实际上也对应于不同的频率范围，其敏感性分析的结果，也验证了上述论．

    对于变切削参数的情况，希望提取的特征可以尽量少受其变化的影响． 为此，对特征量在变切削参数( Vc，fz和ae) 情况下进行分析． 如图4 所示为切削速度变化下的特征量分析结果． 可以看出，图4( a) 中的特征量( Z 向切削力的子频段1) ，参数的变化对其影响很小，而图4( b) 中的特征量则在参数变化的前后呈现出较大的落差，表明其受参数变化影响很大．

2 试验设置
 

    铣削试验在Micron UCP 710 五轴立式加工中心上进行，具体试验刀具、工件和采集设备见表2． 每把刀具从新刀至切削磨损失效为一次试验．试验分为两个阶段，阶段对提出的敏感特征自动提取方法的有效性进行验证; 第二阶段，运用3 . 1节提出的智能监测系统对刀具磨损进行实际监测，分别基于未经特征优选的特征量和已经敏感性分析优选的特征量来进行，并对实际监测效果进行对比分析． 每一阶段试验，均有固定切削参数和变切削参数两种情况． 采用不同的切削参数组合，研究3 个切削用量，切削速度Vc、进给速度fz和轴向切深ae对各特征量的影响，并检验监测系统对变切削参数加工条件的适应能力． 固定轴

向切深( ap) = 5 mm． 铣削方向均为顺铣． 铣削路径为直线走刀．
                                                                              表2       试验设备

    在变切削参数情况下，选择对变化的切削参数敏感与否的特征量来进行监测的效果差异也很明显． 如图6( a) 所示，特征量对切削参数改变敏感，在改变前后呈现较大落差，与实际磨损所呈现的连续稳定的变化趋势出现较大背离． 而图6( b) 中所选用的特征量对该切削参数的变化不敏感，故在加工条件改变时了保持对真实磨损情况的跟随。

4 结论
 

1) 本文提出的传感器和信号处理技术自动选择、自动产生敏感特征量的方法，其优势在于只需一次切削过程( 可增加切削过程以消除随机因素) ，即可自动进行敏感特征优选，进而选择出对应的传感器和信号处理技术．

2) 提出的敏感系数计算指标，兼顾灵敏性与稳定性． 并对敏感特征自动选择的结果进行了图形呈现．

3) 铣削加工过程中的刀具磨损监测试验结果表明，对特征量进行自动优选可提高监测系统的稳定性，改善监测效果．

4) 本文提出的自动选择方案可以作为监测系统设计的阶段，如何与后续的监测决策策略配合使用，以达到更好的监测效果，值得进一步研究． 3. 1 中提出的监测系统本身缺乏对加工参数变化的适应能力，在特征量自动生成阶段即优先选择对加工参数变化不敏感的特征量，可在一定程度上增强监测系统的适应性．

参考文献:

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