一种带电脑的刀具异常声发射监测装置制造方法及图纸

本发明专利技术为一种带电脑的刀具异常声发射监测装置，利用声发射技术对切削加工过程的刀具异常进行实时监测。本发明专利技术的特点在于对声发射信号的前置处理采用了多通路、多层次获取信息的综合信息形成电路单元，并借助电脑以多维模糊判断模型为基础进行刀具异常的实时判断。该模型以综合信息形成电路单元的多路输出作为输入变量、以刀具的异常状态作为输出变量，反映了切削过程中声发射信号特征与刀具异常状态之间的内在关系。（*该技术在2006年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及切削加工中刀具的异常监测装置。在柔性生产系统中，必须对运行过程进行实时监控，其中切削刀具的异常监测具有重要意义，直接关系到被加工零件的质量和生产安全。声发射(Acoustic Emission，以下简称AE)是指固体材料在外加应力的作用下产生形变、破损或裂纹时所发出的应力波。AE技术是对刀具异常进行在线实时监测的一种方法，这种方法的特点是反应灵敏、安装调试方便、适用于车间环境，但在监测信号中存在噪声。刀具异常AE监测装置一般包括3个组成部分，即AE信号的传感、放大与选频滤波，AE波形变换处理和刀具异常比较判断。AE信号的传感、放大与选频滤波部分，一般都是通用的。频率的检测范围常选在50KHZ～1MHZ之间，AE传感器多采用PZT压电陶瓷传感器。AE波形变换处理部分，由一路或多路的时域波形变换组成，如包络检波变换、积分变换和均值变换等。刀具异常比较判断部分，大致有以下5种类型(1)对AE信号进行单路波形变换后，通过电压比较器直接与设定的刀具异常报警槛值进行幅值比较，若超过槛值就作刀具异常报警。该报警槛值是根据实际切削用量人为事先设定的，如昭55-124065、昭56-8545、昭59-146739和US4332161(820601)等专利。(2)对AE信号同样也进行单路波形变换后，通过电压比较器与设定的刀具异常报警槛值进行幅值比较，若超过槛值就作刀具异常报警。但该报警槛值不需要根据实际切削用量人为事先设定，而是借助微计算机对AE信号进行一定的运算处理，或借助同自动加工机床有信息相通的记忆回路(由半导体存贮器组成)，再由一个数字模拟转换器提供，如昭56-36050和昭59-142050等专利。(3)对AE信号采取两路不同方式或方式相同但参数相异的波形变换后，进行二者的比较运算或逻辑相与运算，若超过给定的刀具异常限定值就作刀具异常报警，如昭56-73345、昭59-227354和昭59-227355等专利。(4)在上述(1)的基础上再结合其他监测方法(如对自动加工机床控制回路的监测，把刀具异常监测同机床工作状况相结合)，二者进行逻辑相与运算，同时满足时就作刀具异常报警，如昭59-154356等专利。(5)利用一个能模拟实际加工中刀具异常时所产生的AE信号的信号发生器，对不同规格的刀具选用不同参数的刀具异常模拟信号。在切削加工之前，将该模拟信号施加于被加工零件上，调整刀具异常AE监测系统的控制参数至一最佳状态。在实时切削加工过程中，若经放大和滤波后的AE信号幅值超过已调整好的刀具异常报警槛值时就作刀具异常报警。如果将刀具监测系统和数控机床的控制单元相联接并利用微型计算机，可以实现刀具异常AE监测系统控制参数的自动调整，如EP165482(851227)等专利。上述5种刀具异常比较判断方式的共同特征在于，刀具异常判断是通过一个电压幅值比较器或逻辑关系运算器而实现的。切削过程是一个非线性且时变的非平稳随机过程，切削过程中产生的AE信号的特点是噪声较大且信号有畸变。AE传感器所接收到的信号不仅与刀具的各种异常状态有关，而且与切屑的变形和断裂方式、刀具和工件的材质种类、切削用量的选择及信号的传播途径等多种因素有关，因此难于在刀具异常和AE信号特征之间建立精确的数学模型，需要采用其它有效办法解决这一关键问题。本专利技术与上述专利技术不同之处在于，AE波形变换处理采用多通路多层次方法获取综合信息，不仅抽取AE信号的均值分量，而且还抽取高频分量。刀具异常比较判断部分中，判断刀具异常不是通过一个简单的电压比较器，而是依据所建立的刀具异常和AE信号之间的模糊数学模型，在对切削加工过程的AE信号进行实时分析与识别的基础上做出诊断。所以本专利技术的特点在于对切削加工过程中的单源AE信号进行多通路、多层次的波形变换获取多方面的综合信息，并依据模糊判断模型，用硬件电路与控制软件提供了一个在线实用的带电脑的刀具异常声发射监测装置。图1是本装置的组成原理框图，各组成单元分别说明如下〔1〕～〔6〕是AE信号的传感与放大滤波单元，其中〔1〕是AE传感器，〔2〕是前置放大器，增益为40～80dB。〔3〕是高通滤波器，截止频率为100KHZ。〔4〕是主放大器，增益为40dB并可调。〔5〕是高通滤波器，截止频率为300KHZ。〔6〕是低通滤波器，截止频率为1MHZ。〔7〕～〔10〕是综合信息形成电路单元，对AE信号进行多通路、多层次信息获取。〔7〕是快检波电路，检波频率为6HZ～20HZ。〔8〕是慢检波电路，检波频率为1HZ～5HZ。〔9〕是低频脉冲信号形成电路。〔10〕是高频脉冲信号形成电路。〔11〕是接口电路，它包括两个A/D转换器、两个定时/计数器、一个D/A转换器和一个报警显示与信号输出电路。〔12〕是微型计算机。〔13〕是显示器，它提供有关切削加工状态的信息。图2给出了刀具异常声发射监测模糊判断模型的模糊判断算法流程。这个模糊判断模型是多维的，它以综合信息形成电路单元〔7〕～〔10〕的输出作为输入变量，以刀具的异常状态作为输出变量。图2中〔14〕～〔18〕为模糊判断模型的离线部分算法流程，其中〔14〕为刀具异常的特征抽取，它是在刀具异常切削试验的基础上，对综合信息形成电路单元〔7〕～〔10〕的信号特征进行归纳总结与特征抽取。〔15〕为建立输入、输出变量的模糊状态矩阵，这里输入变量为〔7〕～〔10〕的输出，分别定义为x1(t)、x2(t)、x3(t)和x4(t)，其模糊状态矩阵分别用XA、XB、XC和XD来表示，即XA＝〔μA(p，q)〕M×NXB＝〔μB(p，q)〕M×NXC＝〔μC(p，q)〕M×NXD＝〔μD(p，q)〕M×N其中p＝1，2，…，M，表示输入变量的模糊级数，q＝1，2，…，N，表示输入变量的变化特征的分类级数。输出变量为刀具的异常状态，定义为y(t)，其模糊状态矩阵用XE表示，即XE＝〔μE(w，v)〕I×J其中W＝1，2，…，I，表示输出变量的模糊级数，v＝1，2，…，J，表示输出变量的变化状态的分类级数。〔16〕为建立模糊信息知识库，它是在〔14〕和〔15〕的基础上，归纳出刀具异常时各输入变量x1(t)～x4(t)和输出变量y(t)之间的模糊对应关系，在这个模糊信息知识库中包含了M4条模糊判断条件语句。〔17〕为建立模糊判断模型，设Ai、Bi、Ci、Di和Ei分别为模糊状态矩阵XA、XB、XC、XD和XE中的某个行子矩阵，则上述每一条模糊判断条件语句就相应有一个控制规则Ri，i＝1，2，…，M4，即Ri＝Ai×Bi×Ci×Di×Ei其中符号×表示空间直积运算。从而建立如下模糊关系矩阵RR=Σi=1M′(Ai×Bi×Ci×Di×Ei)]]>＝［rlk］L×K其中l＝1，2，…，L，L＝N4k＝1，2，…，K，K＝J模糊关系矩阵R的元素值rlk描述了输入变量x1(t)～x4(t)和输出量y(t)之间的多维模糊相关程度，这个矩阵R就是刀具异常和AE信号之间的模糊判断模型。〔18〕为分类判断处理，它是对模糊关系矩阵R的各行(rl1，rl2，…，rlk)进行分类判断处理并形成一个容本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种带电脑的刀具异常声发射监测装置，由声发射信号的传感、放大与选频滤波，声发射波形变换处理和刀具异常比较判断等三部分组成，其特征在于，波形的变换处理部分采用了多通路、多层次获取信息的综合信息形成电路单元，刀具异常的比较判断部分采用了基于模糊判断模型的微型计算机实时识别系统。

【技术特征摘要】
1.一种带电脑的刀具异常声发射监测装置，由声发射信号的传感、放大与选频滤波，声发射波形变换处理和刀具异常比较判断等三部分组成，其特征在于，波形的变换处理部分采用了多通路、多层次获取信息的综合信息形成电路单元，刀具异常的比较判断部分采用了基于模糊判断模型的微型计算机实时识别系统。2.根据权利要求1所述的声发射监测装置，其特征在于，综合...

【专利技术属性】
技术研发人员：方向东，张伯鹏，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]