[发明专利]一种磨削工件表面振纹在线监测方法及系统

说明书

本发明公开了一种磨削工件表面振纹在线监测方法及系统，解决传统检测方法难以在多变加工参数下实现磨削工件表面振纹的在线监测问题。方法主要包括：获取待分析数据、频谱分析并计算边频带特征频率、判断有无明显振纹、获取待分析重构信号、包络谱分析并计算转频比特征频率、判断有无微振纹；本发明充分考虑实际磨削加工过程中加工参数多变的情况，聚焦于富含磨削工件表面振纹特征信息的敏感频带，提出的两个特征频率监测指标对磨削工件表面振纹缺陷敏感，适应于各种磨削参数，有助于实现多变加工参数下磨削工件表面振纹的精确在线监测。

技术领域

本发明属于机加工缺陷监测领域，具体涉及一种磨削工件表面振纹在线监测方法及系统。

背景技术

工件表面振纹是磨削加工中最为常见的缺陷之一，其表现形式主要是工件表面产生微小的振动波纹。磨削理论研究认为，砂轮或其他转动件的不平衡、工件刚性不足、砂轮修整异常等都会造成磨削振纹的产生。工件表面振纹直接影响磨削工件的成形精度和表面光洁度，甚至会缩短砂轮和机械加工装备的使用寿命。因此，工件表面振纹的准确在线监测对磨削加工过程至关重要。

传统的磨削工件表面振纹检测方法包括人工目测、油石打磨或粉笔打磨、薄软铜皮打磨以及表面振动纹检测仪检测等，这些检测方法依赖于人工，无法实现自动化监测，并且工业环境的高噪声水平、金属粉尘等也会引起检测人员的健康问题。为实现磨削工件表面振纹的智能监测，部分研究利用机器学习方法获取模式识别模型，然而机器学习方法难以满足在线监测的实时性要求。由于机加工振纹往往是由系统颤振或者异常振动引起的，针对工件表面振纹的在线监测问题，部分研究通过分析振动、力、声发射等测量信号来判断工件表面有无振纹。这类方法利用时域统计或磨削工件表面振纹特征频率构造能量级监测指标，以此作为振纹缺陷的判断依据，其关键在于获取可靠的振纹监测指标和阈值。然而实际磨削过程的工艺路线复杂，磨削力、砂轮转速、进给量等磨削参数实时变化，并且在磨削工件表面振纹萌发初期，振纹特征频率易被噪声所淹没。受多种因素的影响，传统的能量级监测指标会在磨削加工过程中逐步退化，固定阈值难以满足复杂加工工艺下的监测要求，而建立一个精确的阈值跟踪模型难度较大，传统振纹在线监测方法难以在实际磨削过程中实现磨削工件表面振纹的有效监测。因此，研究多变加工参数下的磨削工件表面振纹在线监测具有重要意义。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种磨削工件表面振纹在线监测方法。方法主要包括：获取待分析数据、频谱分析并计算边频带特征频率、判断有无明显振纹、获取待分析重构信号、包络谱分析并计算转频比特征频率、判断有无微振纹。提出的基于边频带特征频率的监测指标和基于转频比特征频率的监测指标对磨削工件表面振纹特征敏感，适应于各种磨削工况，有助于实现多变加工参数下的磨削工件表面振纹在线监测。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种磨削工件表面振纹在线监测方法，包括以下步骤：

步骤1，获取砂轮轴竖直方向的原始加速度信号；获取实际加工过程中砂轮轴竖直方向的原始加速度信号，所述实际加工过程包括磨削加工过程以及相应的空转行程；所述空转行程是指未进行磨削加工时，砂轮处于空转状态的行程，此时砂轮转速和砂轮架速度与磨削加工过程一致；

步骤2，从所述原始加速度信号中截取相同长度的磨削数据以及相应的砂轮轴空转数据；

步骤3，对所述磨削数据以及相应的砂轮轴空转数据进行频谱分析，根据砂轮轴转频理论计算值f_gt和工件轴转频理论计算值f_wt确定砂轮轴实际转频f_g并计算边频带特征频率f_s；

步骤4，对比所述磨削数据和相应的砂轮轴空转数据的频谱，观察磨削信号频谱中是否新出现与边频带特征频率f_s相近的频率成分，判断有无明显振纹；如果磨削信号的频谱中新出现与边频带特征频率f_s相近的频率成分，则判断该磨削工件表面存在明显振纹；如果磨削信号的频谱中没有出现与边频带特征频率f_s相近的频率成分，则进行下一步骤；