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    挑戰(zhàn):

    采用很高的主軸轉(zhuǎn)速、刀具進(jìn)給速度以及不使用切削液，使得加工過程變得更加復(fù)雜和充滿變數(shù)，刀具的磨損、崩刃、溫度過高等危險性顯著增加。因此出于加工的效率、精度、安全性和綠色制造方式考慮，研究一套性能穩(wěn)定功能齊全的在線加工過程監(jiān)控系統(tǒng)成為一個挑戰(zhàn)。

    解決方案:

    通過虛擬儀器軟件開發(fā)環(huán)境(LabVIEW)設(shè)計出具有信號實時采集和存儲、采集參數(shù)設(shè)置、信號動態(tài)顯示、信號基本特征的實時抽取等基本功能的各類虛擬儀器面板。對切削過程中各加工信號進(jìn)行可視化采集和綜合分析處理。

    "虛擬儀器以計算機(jī)為統(tǒng)一的硬件平臺，配以具有測試和控制功能硬件接口卡，通過系統(tǒng)管理軟件的統(tǒng)一指揮調(diào)度來實現(xiàn)傳統(tǒng)測控儀器的功能。與傳統(tǒng)儀器相比，虛擬儀器在智能化程度、處理能力、性能價格比、可操作性等方面都具有明顯的技術(shù)優(yōu)勢。"

    介紹：

    目前大型、整體航空結(jié)構(gòu)件加工周期很長，如果加工過程中出現(xiàn)問題，導(dǎo)致零件報廢，成本損失很大。另外出于安全性的考慮，相當(dāng)一部分的高速機(jī)床主軸實 際轉(zhuǎn)速偏低，切削用量欠優(yōu)化，高速機(jī)床低速使用，一方面造成設(shè)備和機(jī)床功率的浪費，另一方面使高速主軸因長期承受重載荷而壽命降低。但采用很高的主軸轉(zhuǎn) 速、刀具進(jìn)給速度以及不使用切削液，使得加工過程變得更加復(fù)雜和充滿變數(shù)，刀具的磨損、崩刃、溫度過高等危險性顯著增加。所以對加工過程的在線監(jiān)控，實時 掌握并控制加工進(jìn)程中的狀態(tài)，據(jù)此來研究、優(yōu)化工藝參數(shù)，預(yù)報和避免一些危險狀態(tài)的出現(xiàn)顯得尤為重要。

    一、項目背景：

    該課題是航空科學(xué)基金項目，項目編號：2007ZE56008。

    我國自20世紀(jì)90年代初開始高速切削技術(shù)方面的研究，工業(yè)發(fā)達(dá)國家在20世紀(jì)90年代中期把研究和開發(fā)的重點轉(zhuǎn)向了干加工。干式切削是指在切削加 工中不使用切削液的工藝方法。從目前國內(nèi)外的情況來看，采用純粹的干切削特別是高速干切削還存在一定困難。因為沒有切削液,其冷卻、潤滑及排屑作用就會喪 失, 產(chǎn)生更多的摩擦和粘附現(xiàn)象,使得刀具壽命變短、生產(chǎn)效率降低。所以,其應(yīng)用范圍還很有限。而傳統(tǒng)的濕式切削又有諸多不足。因此介于兩者之間的最少量潤滑技 術(shù)MQL有著極為廣闊的應(yīng)用前景。

    目前國內(nèi)外在高速切削和干切削方面的研究主要側(cè)重在刀具材料、涂層、裝夾以及機(jī)床等方向。在加工過程監(jiān)控方面重視不夠。本項目主要對高速干切削（采用MQL）過程用多種傳感器進(jìn)行監(jiān)測，并對其進(jìn)行主動模糊控制。

    建立了基于多傳感器的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件高速銑削過程監(jiān)測軟硬件系統(tǒng)。對數(shù)據(jù)采集卡、傳感器（振動、功率、溫度）型號及安裝位置進(jìn)行了論證；基于LABVIEW，用面向組件的方法建立了數(shù)據(jù)采集虛擬儀器系統(tǒng)。

    用不同磨損狀態(tài)的銑刀，基于不同的切削參數(shù)和切削條件，對碳鋼、航空鋁合金材料進(jìn)行了多次高速銑削試驗；對所采集的信號進(jìn)行了時域、頻域和時-頻域 分析，總結(jié)了不同銑削狀態(tài)所對應(yīng)的信號特征；基于Kolmogorov-Smimov檢驗理論(KS檢驗)，能夠?qū)Φ毒吣p狀態(tài)進(jìn)行在線識別。

    二、系統(tǒng)整體框架簡介

    整個系統(tǒng)分為硬件平臺（實驗平臺）和軟件平臺（開發(fā)環(huán)境及應(yīng)用環(huán)境）兩部分。

    1、硬件平臺設(shè)計與實現(xiàn)

    系統(tǒng)總體硬件框圖如下：

               

                             圖1 系統(tǒng)總體硬件框圖

    由圖1可以看出硬件部分主要由振動傳感器、溫度傳感器、功率傳感器、信號調(diào)理模塊、MQL系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集卡等組成。
該系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集卡PCI-6220通過各個傳感器分別采集到高速干切削加工過程中的振動信號、溫度和功率信號，將采集到的信號反饋到主控計算 機(jī)，由預(yù)先編制好的虛擬儀器（LabVIEW）程序進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理提取其特征值并存儲，通過LabVIEW程序中的模糊控制模塊間接控制MQL系統(tǒng)以實 現(xiàn)冷卻潤滑物噴射到干切削工作臺的流速大小，從而完成整套閉環(huán)系統(tǒng)。系統(tǒng)運行現(xiàn)場參見圖2：

                   

                                 圖2 系統(tǒng)運行現(xiàn)場

    2、軟件平臺設(shè)計與實現(xiàn)

    2.1 系統(tǒng)軟件框架

    基于LABVIEW平臺構(gòu)建信號采集、顯示、存儲、分析的數(shù)據(jù)監(jiān)測軟件系統(tǒng)。軟件設(shè)計采用了面向組件的設(shè)計思想，把一個完整的程序分成若干個功能相 對獨立的較小的程序模塊抽象出來，各個程序模塊分別進(jìn)行設(shè)計、編制和調(diào)試，最后再將各個模塊鏈接起來總調(diào)，采用DMA處理方式保證了刀具狀態(tài)識別的實時 性。系統(tǒng)由以下組件組成：系統(tǒng)初始化和自檢模塊，參數(shù)設(shè)置模塊（傳感器參數(shù)、通道增益及采樣頻率和采樣點數(shù)等設(shè)置），信號分析與處理模塊，數(shù)據(jù)管理與診斷 模塊和模糊控制模塊等。其結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)界面如圖3，4所示:

                 

                                 圖3 高速干銑削過程監(jiān)測軟件模塊結(jié)構(gòu)圖

                 

                            圖4 高速干銑削過程監(jiān)測系統(tǒng)界面

    2．2 數(shù)據(jù)分析與管理

    監(jiān)測系統(tǒng)對各個傳感器拾取的加工信號進(jìn)行實時采集，并對采集到的信號進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，其中對測點主要包括時域分析、頻域分析、時頻分析和時間序列分 析,同時運用NI公司提供的Sound and Vibration工具包進(jìn)一步將采集到的聲音和振動信號做聲音和振動級別測量、頻率、順態(tài)分析和倍頻分析。將得到的各個傳感器信號的特征值錄入數(shù)據(jù)庫。 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對信號特征數(shù)據(jù)的查詢、管理及調(diào)用，系統(tǒng)還可根據(jù)不同需要做相應(yīng)變動已達(dá)到最終目的，可擴(kuò)展性強(qiáng)。其數(shù)據(jù)分析界面、數(shù)據(jù)庫管理界面 和部分?jǐn)?shù)據(jù)分析原程序分別如圖5、6，7所示：

               

                             圖5 數(shù)據(jù)分析界面

                     

                                           圖6 數(shù)據(jù)庫管理界面

                     

                                        圖7 數(shù)據(jù)分析部分程序界面

    2.3 MQL系統(tǒng)的模糊控制實現(xiàn)

    模糊控制模塊設(shè)計采用NI公司的LabVIEW PID 工具包，模糊控制算法直接在Labview軟件內(nèi)實現(xiàn)，采用查表法，使模糊控制器可以保證控制的實時性。控制過程是：切削過程中的各類加工信號通過NI PCI-6220采集卡以數(shù)字信號的形式被采進(jìn)主控計算機(jī)后，并對其進(jìn)行預(yù)處理求其特征值，在主控計算機(jī)的Labview環(huán)境中，與設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)值比較后求 出誤差和誤差的變化，通過查詢事先做好的模糊控制表，得到一個模糊控制的輸出量，再通過NI PCI-6220的一個數(shù)字輸出口，從而控制MQL系統(tǒng)。圖7為模糊控制的核心程序框圖。

                   

                                圖8 模糊控制的核心程序框圖

    2.4、基于KS(Kolmogorov-Smirnov)智能刀具磨損狀態(tài)識別

    Kolmogorov-Smimov檢驗(KS檢驗)是一種非參數(shù)統(tǒng)計，它用于描述兩個獨立統(tǒng)計樣本的相似性，目前已成功運用于航天、生物工程等許多領(lǐng)域。項目將KS檢驗的方法應(yīng)用于刀具磨損狀態(tài)識別，取得了滿意的效果，且效率較高，完全可以滿足在線智能診斷的要求。

    從采集到的數(shù)據(jù)中分別提取如下三種不同磨損刀具的振動信號分別記為樣本A（新刀振動數(shù)據(jù)）、樣本B（微磨損刀具振動信號）和樣本C（嚴(yán)重磨損刀具振 動信號），時域波形見圖8到圖11。在從嚴(yán)重磨損刀具振動信號中取一段信號記為樣本D，樣本D是待識別的振動信號，用來進(jìn)行磨損識別檢驗。上面所有樣本信 號產(chǎn)生的切削三要素、工件材料等切削條件都相同。樣本信號都經(jīng)過預(yù)處理的樣本數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)的長度都為1024個數(shù)據(jù)點，采樣頻率為20KHz。

                 

                                   圖9樣本A信號時域波形圖

                  

                                 圖10樣本B信號時域波形圖

                 

                                   圖11樣本C信號時域波形圖

                   

                                      圖12樣本D信號時域波形圖

    首先，要準(zhǔn)備磨損樣本識別庫，將不同磨損劃分刀具的振動信號存入磨損樣本實例庫中，這樣就得到三種磨損（新刀、微磨損、嚴(yán)重磨損）狀態(tài)庫。在相同的切削條件下，將待檢樣本D按照圖12流程進(jìn)行分類識別。

                 

     從表1中可知，在取統(tǒng)計距離D=0.0601，顯著性水平 =0.05為門檻值，則識別的結(jié)果完全正確。

              


                                圖13磨損狀態(tài)識別流程圖

    三、總結(jié)：

    虛擬儀器以計算機(jī)為統(tǒng)一的硬件平臺，配以具有測試和控制功能硬件接口卡，通過系統(tǒng)管理軟件的統(tǒng)一指揮調(diào)度來實現(xiàn)傳統(tǒng)測控儀器的功能。與傳統(tǒng)儀器相 比，虛擬儀器在智能化程度、處理能力、性能價格比、可操作性等方面都具有明顯的技術(shù)優(yōu)勢。本文利用虛擬儀器技術(shù)，建立了刀具磨損的在線監(jiān)控系統(tǒng)，實時掌握 并控制加工進(jìn)程中的狀態(tài)，并能夠動態(tài)地采集、存儲和分析數(shù)據(jù)，經(jīng)多次試驗認(rèn)證可以準(zhǔn)確地監(jiān)控刀具磨損狀態(tài)，避免一些危險狀態(tài)的出現(xiàn)，具有實際工程的應(yīng)用價值。