[发明专利]电火花放电状态检测装置和识别方法

说明书

本发明公开了一种电火花放电状态检测装置，包括信号处理模块、识别装置和上位机模块。本发明还公开了使用上述电火花放电状态检测装置的电火花放电状态识别方法，先将电火花加工机床放电加工过程中一次放电脉冲产生的阴阳两极间的电压信号通过分压线路输入到光耦模块，再进行模数转换，再进行数字滤波及周期检测，生成256个采样点，CPU单元和GPU单元同时进行计算，综合深度学习程序和模拟人工特征值提取，经过简单多数投票，得出最终的识别结果。本发明将电信号的检测问题转换为放电波形图像的识别问题，大大减小了识别难度，提高识别准确度。简单多数投票方法增强了本发明的容错性能，大大提升了本发明的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及特种加工技术领域的检测装置与方法，具体地说，是一种基于深度学习组合分类器的电火花放电状态检测装置与方法。

背景技术

电火花加工通过电火花加工机床进行，具体是在介质中，利用工具电极与工件电极之间的脉冲性火花放电的能量进行加工。电火花加工在航空航天、汽车模具等各领域机械加工中获得广泛应用，用来解决各种难以加工、形状复杂的零件。而且电火花加工是使用电能加工，加工过程易于实现数字控制、智能化和无人化操作。自1943年，苏联莫斯科大学的Lazarenko夫妇发现电火花放电原理以来，电火花加工技术不断进步，但是依然不能满足现代化加工制造的需求。由于电火花放电原理的限制、加工精度的提升遇到了瓶颈。

影响电火花加工过程的因素主要包括电参数（峰值电流、峰值电压、脉冲宽度、脉冲间隔、加工极性）和非电参数（工作液压力、冲刷方式）及其加工材料（比热、密度、热导系数、熔点）。这些参数综合的表现形式都可以用电火花放电状态来描述。进一步，准确的实现放电状态检测，自动实时调整伺服进给方向和速度，提升加工稳定性，是实现精密电火花加工的关键技术之一。

电火花放电状态鉴别的传统方法（平均电压检测、峰值电压检测、高频分量检测、放电击穿延时等）很大程度上取决于间隙电压。除了传统的脉冲放电方法，一些智能方法（模糊逻辑、神经网络、小波变换）技术也得到了广泛的应用。这些检测方法或是存在状态检测结果分类范围过于宽广；或是由于检测原理、结构上的限制存在检测精度不够，或者检测的方法鲁棒性不好。特别是，由于采样的样本数量限制，并不能完全获取放电波形的高频波动成分，而这是区别火花放电与电弧放电的一个关键指标。

由于电火花加工过程中放电机理十分复杂，尤其在航空复杂型腔的精密加工或者微细电火花成形加工中，放电波形中含有的高频噪声迅速增加，会使常规的电火花放电状态检测方法处于半失效或者完全失效的状态。

通过对现有技术文献检索发现，在期刊《The International Journal ofAdvanced Manufacturing Technology》（国际先进制造期刊）November 2015, Volume 81,ISSue 5–8, pp 1403–1418，“A new method for on-line monitoring diScharge pulSein WEDM-MS proceSS”（面向中走丝线切割加工中的一种新的放电状态在线检测方法）中，通过将放电电压信号转换为图像后，采用RF+SVM的两次分类方法识别放电状态。但是，该文仅仅采用传统人工提取算法获取放电波形的特征，若要实现其他材料的电火花加工，或者应用于复杂的型腔中加工，放电波形复杂程度增加后，其算法的鲁棒性就不乐观，需要重新考虑特征值的提取方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度学习组合分类器的电火花放电状态检测装置，准确率高，容错性强，鲁棒性好。

为实现上述目的，本发明的电火花放电状态检测装置包括信号处理模块、识别装置和上位机模块；

信号处理模块包括光耦模块、模数转换模块、ARM处理器和第一高速USB接口；光耦模块的输入端通过分压线路与电火花加工机床的阴阳两级相连接，光耦模块的输出端连接所述模数转换模块，所述模数转换模块连接所述ARM处理器，ARM处理器连接所述第一高速USB接口；