一种滚刀性能退化趋势评估方法技术

本发明专利技术提供一种滚刀性能退化趋势评估方法，包括如下步骤：进行滚刀主轴冲击试验；利用均方根值法确定滚刀主轴冲击试验中的优选共振频带B和优选中心频率f

【技术实现步骤摘要】
一种滚刀性能退化趋势评估方法
本专利技术涉及信号处理
，具体涉及一种基于振动信号共振频段能量的滚刀性能退化趋势评估方法。
技术介绍
滚齿机广泛应用汽车、拖拉机、机床、工程机械、矿山机械、冶金机械、石油、仪表、飞机航天器等各种机械制造业，是齿轮加工机床中应用最广泛的一种机床。作为滚齿机的关键部件之一，刀具无疑是重中之重。滚齿机工作过程中刀具对工件进行切削、挤压，是最易磨损的部件之一。刀具可靠性不仅影响设备的整体稳定性，而且直接关系到加工效率。准确估计加工中刀具的磨损状态，合理选择需要更换刀具的时机，不仅可以提高经济效益，而且能够保证工件加工精度。因此基于状态监测方法提出有效评价滚刀磨损程度性能退化指标对于监测刀具磨损和设备运行状态具有重要的意义。滚刀从正常状态到退化直至失效要经历一系列性能退化状态。迄今为止，已经提出了多种方法并应用于刀具性能退化领域。现有技术有的是通过对退化数据进行建模分析，但是目前存在着退化数据难以获得，获取退化数据时可能影响设备自身退化情况，测量精度不足等不利影响；现有技术有的是通过实时反映设备健康状态的状态监测方法，刀具性能退化跟踪依赖于特征提取技术，主要是将传感器获得的信号通过一定的信号处理方法提取得到可以描述退化过程的特征；例如中国专利文献CN111967640A公开了一种考虑刀具磨损量和表面粗糙度的刀具剩余寿命预测方法，通过建立基于非线性Wiener过程刀具磨损退化模型、表面粗糙度退化模型，并采用Copula函数建立考虑二者相关性的多退化指标刀具剩余寿命预测模型，实现同时考虑刀具磨损量和表面粗糙度的刀具剩余寿命预测；例如中国专利文献CN110119551A公开了基于机器学习的盾构机刀具磨损退化关联特征分析方法，通过数据资源集对LightGBM特征排序模型进行训练获取的，数据资源集包含有除过累计量特征和受盾构机司机控制影响的特征的其他所有特征。总体来说，现有技术中的研究对滚刀提取出的特征对退化过程的表征能力较弱，同时通过传感器采集设备信号时，往往会存在噪声干扰而导致从信号中提取得到的特征鲁棒性差的问题，而对基于具有较强鲁棒性和表征能力的滚刀性能退化方法研究涉及较少。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种滚刀性能退化趋势评估方法，该方法从共振频段的能量出发，以均方根值作为衡量滚刀性能退化的标准，对滚刀性能退化过程具有较好的敏感性，提高了振动信号特征对退化过程的表征能力。为了实现上述目的本专利技术提供以下技术方案：本专利技术提供一种滚刀性能退化趋势评估方法，包括如下步骤：(1)进行滚刀主轴冲击试验；(2)利用均方根值法确定滚刀主轴冲击试验中的优选共振频带B和优选中心频率fc；(3)对滚刀性能退化过程中的振动信号优选共振频带进行特征提取；(4)构建滚刀性能退化指标p；(5)计算滚刀全寿命周期的性能退化指标序列P；步骤(1)确定滚刀优选共振频带和优选中心频率的具体过程如下：设置冲击试验中采集到的振动信号采样点数为N，采样频率为fs，对对冲击试验过程中采集到的振动信号进行离散傅里叶变换计算振动信号频谱sk并绘制振动信号频谱图，振动信号频谱sk的计算公式如下：其中，n是振动信号初始数据序列中的序列个数；k是优选共振频带的谱线序列号；j是虚数单位；π是常数，数值为3.1415926；e是常数，数值为2.718281828459；所述均方根值法的具体计算过程如下：根据振动信号离散傅里叶变换选取对应幅值最大的频率作为滚刀固有频率fc’，在根据所述振动信号频谱图的纵坐标上寻找半功率点，即振动信号频谱sk峰值的并过此值沿横坐标作一水平线，所述水平线与振动信号频谱图中频谱曲线的交点设为计算频带的下限频率σ1和计算频带的上限频率σ2，计算带宽Bw的计算公式为：Bw＝σ2-σ1；设置计算频带为[sp，sp+Bw]，以sp为迭代变量，sp的初始值为0，设置迭代步长step＝fs/N，迭代变量sp的范围为[0，fs/2-Bw]，计算振动信号在计算频带[sp，sp+Bw]上的多个均方根值，并得到均方根值序列，所述均方根值序列对一个振动信号取不同计算频带，每迭代(即为取不同计算频带)一次产生一个均方根值；均方根值计算公式为：其中：i是共振频带中的谱线序列号；Xrms(i)为均方根值序列中第i个值，i＝1，2，3，…，I；计算带宽的谱线数sk为振动信号频谱；均方根值序列中最大均方根值R的计算公式如下：设置均方根值序列的最大均方根值为Xrms(m)，则优选中心频率的计算公式为：优选共振频带B带宽的计算公式为：其中，fs是采样频率；m是均方根值序列中最大均方根值所对应的序列号；Bw是计算带宽；N是振动信号采样点数。步骤(3)中，特征提取是振动信号在优选共振频带的均方根值，也将此值作为滚刀性能退化指标；步骤(4)构建滚刀性能退化指标p具体过程如下：采集滚齿机加工过程滚刀全生命周期主轴z向振动加速度信号，设置一个零件加工周期为一组数据；选取每组数据切削稳定阶段一定元素数量的采样点集合作为初始数据，能较好得表征滚刀的滚切规律。随着滚刀磨损程度的增大，滚刀与工件接触表面产生的冲击能量将提高，相应的在优选共振频带上的均方根值也将增大，因此将振动信号在优选共振频带的均方根值作为滚刀性能退化指标。性能退化指标的计算公式如下：其中，k是优选共振频带的谱线序列号；优选共振频带的下限频率优选共振频带的上限频率计算带宽的谱线数sk为振动信号频谱；步骤(5)中计算滚刀全寿命周期的性能退化指标序列P的具体过程如下：测定待评估滚刀全寿命周期加工工件c个，工件序号为d，d＝1，...，c；设置Xn＝(xn(1)，xn(2)，...，xn(c))为振动信号初始数据序列，其中xn(d)为第d个工件的振动信号初始数据；对振动信号初始数据序列进行离散傅里叶变换，得到频谱序列Sk＝(sk(1)，sk(2)，…，sk(c))，其中sk(d)为第d个工件的振动信号初始数据的频谱，振动信号初始数据的频谱sk(d)计算公式为：其中，k是优选共振频带的谱线序列号；j为虚数单位；π是常数，数值为3.1415926；e是常数，数值为2.718281828459；n是振动信号初始数据序列中的序列个数；N是采样点数；计算频谱序列Sk在优选共振频带的均方根值可以得到性能退化指标序列P＝(p(1)，p(2)，…，p(c))，p(d)为加工第d个工件时滚刀的性能退化指标，性能退化指标序列的表达式如下：其中，B1是优选共振频带的下限频率；B2是优选共振频带的上限频率；A是计算带宽的谱线数；sk是振动信号频谱；k是优选共振频带的谱线序列号；d是工件序号。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种滚刀性能退化趋势评估方法，其特征是，包括如下步骤：/n(1)进行滚刀主轴冲击试验；/n(2)利用均方根值法确定滚刀主轴冲击试验中的优选共振频带B和优选中心频率f

【技术特征摘要】
1.一种滚刀性能退化趋势评估方法，其特征是，包括如下步骤：
(1)进行滚刀主轴冲击试验；
(2)利用均方根值法确定滚刀主轴冲击试验中的优选共振频带B和优选中心频率fc；
(3)对滚刀性能退化过程中的振动信号优选共振频带进行特征提取；
(4)构建滚刀性能退化指标p；
(5)计算滚刀全寿命周期的性能退化指标序列P。


2.根据权利要求1所述的一种滚刀性能退化趋势评估方法，其特征是，步骤(2)中确定优选共振频带的带宽B和优选中心频率fc的具体过程如下：
设置滚刀主轴冲击试验中采集到的振动信号采样点数为N，采样频率为fs，对冲击试验过程中采集到的振动信号(振动信号初始数据xn)进行离散傅里叶变换计算振动信号频谱sk并绘制振动信号频谱图，振动信号频谱sk的计算公式如下：



其中，n是振动信号初始数据序列中的序列个数；
k是优选共振频带的谱线序列号；
j是虚数单位；
π是常数，数值为3.1415926；
e是常数，数值为2.718281828459；
所述均方根值法的具体计算过程如下：
根据振动信号离散傅里叶变换选取对应幅值最大的频率作为滚刀固有频率fc’，在根据所述振动信号频谱图的纵坐标上寻找半功率点，即振动信号频谱sk峰值的并过此值沿横坐标作一水平线，所述水平线与振动信号频谱图中频谱曲线的交点设为计算频带的下限频率σ1和计算频带的上限频率σ2，计算带宽Bw的计算公式为：
Bw＝σ2-σ1；
设置计算频带为[sp，sp+Bw]，以sp为迭代变量，sp的初始值为0，设置迭代步长step＝fs/N，迭代变量sp的范围为[0，fs/2-Bw]，计算振动信号在计算频带[sp，sp+Bw]上的多个均方根值，并得到均方根值序列，均方根值计算公式为：



其中：i是共振频带中的谱线序列号；
Xrms(i)为均方根值序列中第i个值，i＝1，2，3，...，I；计算带宽的谱线数sk为振动信号频谱；
均方根值序列中最大均方根值R的计算公式如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：从飞云，陈立，林枫，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33