Экспериментальная апробация алгоритма моделирования износа инструмента при фрезеровании на основе вейвлетов Морле

Внедрение: 2017 г.

В статье [1] рассматривается метод идентификации критического состояния режущего инструмента по износу при онлайн мониторинге процесса фрезерования ответственных деталей из труднообрабатываемых материалов по сигналу виброакустической эмиссии. Метод базируется на моделировании процесса резания с помощью анализирующих вейвлетов Морле.

Целью настоящей статьи является описание способа понижения информационной размерности регистрируемого сигнала акустической эмиссии (АЭ) при фрезерной обработке путем выделения ключевых характеристик сигнала в частотно-временной области. Эти характеристики являются базой для решения задачи идентификации нестационарных режимов и износа инструмента при мониторинге процесса фрезерования ответственных деталей.

В процессе эксперимента регистрировалась акустическая эмиссия и силовые параметры резания при попутном фрезеровании, боковой и торцевой поверхностью фрезы. Основными элементом измерительной системы для измерения усилий резания является пьезо-многокомпонентный динамометр фирмы Kistler (Швейцария), модель 9257B, установленный базе обрабатывающего центра Micron UCP 800. Модуль АЦП LTR22 в составе Установки измерительной LTR использовался для регистрации виброакустических сигналов с помощью датчика-микрофона ОКТАФОН‑110.

Схема подключения экспериментальной установки для сбора данных представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Схема измерения параметров АЭ: 1 – образец; 2 – фреза; 3 – микрофон-виброметр; 4 – ПК с программным обеспечением; 5 – модуль LTR22 в составе крейта LTR; 6 – динамометрический стол, смонтированный на столе станка.

Инструментом являлась концевая 4‑зубая твёрдосплавная монолитная фреза фирмы Seco JHP 780120E2R15Q0Z4. В экспериментах использовались новые фрезы без износа и фрезы c изношенными зубьями.
 

Рисунок 2. Фрезы для проведения исследования.

Для анализа процесса резания многозубым инструментом были использованы 6 различных сигналов АЭ. Вейвлет-спектры сигналов (рисунок 3), обозначенные номерами 1, 2, 3 и 28, 29, 30, соответствуют разным режимам и получены при исследовании нового инструмента (а, б, в) и изношенного (г, д, е). 

Рисунок 3. Вейвлет-спектр исследуемых сигналов.

По оси X на графике вейвлет-спектра откладывается время в секундах, а по оси Y – частота в рад/c. Чем больше значение спектра, тем светлее рисунок.

На рисунке 4 изображены скейлограммы анализируемых сигналов, которые были получены на основании вейвлет-спектра. Синим цветом отображены скейлограммы сигналов, соответствующих состоянию нового инструмента, а красным – изношенного.

Рисунок 4. Скейлограммы исследуемых сигналов.

По сравнению с существующими методами, основанными на модификациях быстрого оконного преобразования Фурье и вейвлет-преобразования Хаара, вейвлеты Морле обладают более гибкой настройкой под процесс в частотно-временной области. На основе скейлограмм полученных вейвлет-образов процесса авторами предложен и экспериментально апробирован новый критерий диагностики износа многозубого режущего инструмента, который показал хорошую идентифицирующую способность.

Источник: 

Хаймович А.И., Прохоров С.А., Столбова А.А, Кондратьев А.И. Моделирование процесса фрезерования по сигналу виброакустической эмиссии с помощью анализирующих вейвлетов Морле // Информационные технологии и нанотехнологии – 2017: сборник трудов III международной конференции и молодежной школы. – Самара, изд-во: "Новая техника". – 2017. – С. 1303-1309.

Разработчик: Хаймович А.И., Прохоров С.А., Столбова А.А, Кондратьев А.И. (Самарский национальный исследовательский университет)