基于声发射技术的砂轮磨损实验研究

第！期2018年8月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing TechnitjueNo. 8Aug. 2018文章编号：l 〇〇l -2265(2018)08 -00((-05D 01：10. 13462/j. cnki. m m t a m t. 2018.08.008基于声发射技术的砂轮磨损实验研2!王洪雨，姚振强，许胜(上海交通大学机械与动力工程学院，上海200240)摘要:砂轮磨损状态复杂多变，磨损信号干扰多，特征提取困难。

文章针对砂轮磨损过程，提出一种基于声发射技术的砂轮磨损表征方法。

利用小波能量分析对磨削过程声发射R M S (均方根）信号 进行重构与消噪，研究声发射R M S (均方根）信号频谱矩心这一特征值与工件表面粗糙度的对应关 系。

得出砂轮修整初期频谱矩心低，砂轮磨损后频谱矩心显著增大，由于磨粒自锐作用，频谱矩心 会呈现周期性变化规律;在同一周期内，处于低频段的砂轮磨削出的工件表面粗糙度必优于处于高 频段的砂轮;在不同周期内砂轮磨削出的工件表面粗糙度不具有可比性；表明了磨粒自锐的随机 性。

而且随着砂轮磨损的增加，频谱矩心高频段持续时间越来越长，直至砂轮剧烈磨损。

关键词：声发射;砂轮磨损；频谱矩心；周期性中图分类号:T H 16 ;T G 506 文献标识码:AExperimental Study of Grinding Wheel Wear Process Based on Acoustic Emission TechnologyW ANG Hong -y u ,Y A 0 Zhen-qiang ,XU Sheng(Schoo l of Mechanica l Engineering ,Shanghai Jiao Tong University ,Shanghai 200240%C hina )Abstract ： Grinding W heelwear is com plex , there is much interference signaland, isfeatures . This paper aimed at providing a suitable characterization metliod based on acoustic emission tech ­nology to show the process o ftliegrinding wheel w ear .Usingthe method o f w aveletenergy analysis and noise elimination todeal with theacousitc emission RM S signal ,acquiringtherelationshipbetwroughn es o f workpiece and spectral centroid . It isfound that the spectral centroid o f the acousitc emissi RM S signal is low at the beginning o f the dressing , andthespectrum centroidisobviouslythe grinding wheeel w ear . Because o f the abrasive self - sharpening e ffe ct , the spectrum centroid w ill de ­crease from high frequency to low frequency , Showing a periodic variation . During the same period , when the spectrum centroid is l o w , the surface roughness o f workpiece is better , and the surface roughness of workpiece in different period is not com parable , which indicates the randomness o f self - sharpening o f ab ­rasive grains . And with the increaseo fabrasive w ea r ,theduration o fthehigh - frequency islon ger , until the abrasive wheel wear is severe .Key words : acoustic em ission ; grinding wheel w ea r ; spectrum centroid ; period characteristics〇引言磨削加工中，砂轮磨损状态决定磨削性能，影响磨 削加工质量和效率。

砂轮磨损严重，将造成磨削力显 著增大、工件磨削烧伤，使表面质量恶化。

为保证加工 质量，通常在砂轮还没有达到工作寿命极限时，定期对 砂轮进行修整，具有局限性和盲目性。

而声发射是一 种可以对缺陷的现状以及发生历史进行监测的无损检 测手段[1]，其应用领域广泛，适用于金属加工中工具磨 损的检测[2)。

声发射（acoustic emission ，A E )是材料局 部能量快速释放产生的弹性波[3]&声发射信号分为连收稿日期:2017 -10-24;修回日期:2017-11 -21!基金项目：核级不锈钢焊接区机加工表面激光喷丸的抗应力腐蚀改性机理(51475299)作者简介:王洪雨（1991 一），男，山东德州人，上海交通大学硕士研究生，研究方向为机械工程，（E -m a i l )w h y a nd w h y @s jt u. e du. c n续型、突发型以及混合型三类[4]。

本文利用能量法与 特征值方法结合对声发射信号进行分析。

近年来，国内外多位学者对砂轮磨削中声发射信号进行监测，并 对 号进行 的 化， 对 磨 进行 表征。

Inasakia [5]利用声发射技术监测陶瓷结合剂刚 玉砂轮磨削轴承合金的过程，将声发射信号的幅值和 频率变化作为特征值，用以表征砂轮是否磨损。

AH assui 等[6]使用振动传感器与声发射传感器，监测磨削过程，认为10k H z 以上的声发射R M S 信号和100H < 以上的振动信号相结合，可以用来预测砂轮寿命，决定 砂轮是否磨损，但实验系统复杂。

B Karpuschewski• 34 •组合机床与自动化加工技术第！期2.2连续磨削的声发射为了使 从修整结束初期快速进磨 •段，述定磨削工艺 ，连续磨削，磨削中的 射R M S 信号及磨削 号，量工件表面粗 ，直至 进 磨，共进行180刀磨削，结果 #3显，在磨削开 ， 切工件和切出工件的 射R M S 信号值明显大于 稳定磨削中的 射R M S 信号，并且切 的 射RMS 号幅值大于切 的射R M S 信号。

图4显，磨削 的进行， 磨的加剧， 射R M S 信号值逐步增大，且趋于稳定，切 的声射R M S 信号值于切的声发射RMS号。

从3和4中看出，在整个磨削中，声发射R M S 信号值在0.4m V ~1.0m V 之间，这从射信号中无法找到合适的表征磨损的特征值。

图3第21 ~ 25次磨削声发射信号图4第175~ 180次磨削声发射信号磨削力的 是为了鉴定 的磨 ，磨期，磨 利，磨削 小，图5显，在工作初期，磨削力约为325N ，并且在稳定磨削过程中， 磨削力维持在325N 左右。

磨削的进行，磨粒钝化，磨削力开 大，继续磨损，磨削 显增大，如图6所示，约为450N ，磨削力增大了 39W 。

为 了准确鉴定砂轮磨，在放大100倍的显，2 号结果2.1单次磨削过程的声发射RMS 信号根据图2可知，磨削中的射R M S 信号幅值在0.4m V 〜1.0m V 之间，切 和切出阶射信号R M S 幅值均比稳定磨削 中大，并且切入段的持续时间比切出持续略长。

等(7)利 射信号和功率信号作为磨削的监测量，一磨削在 系统，磨，但号使。

国内学者[J]对刀具磨号进行，但和分为复杂。

刘贵 [10] —利 '射（A E ) 头与磨削表面摩擦 的A E 信号中提取有关磨削表面粗 量的方法，来磨削表面粗，判断磨。

杨[11]利用射 磨削 ，并利 换对射 号进行 征 取， 表征 磨 。

[12]利用小 方法，对 射信号进行小解，研究了小 解系数与磨损的对应关系，但量大，。

杨杨[13]利射金刚磨削复合材料 ，并利小 方法对 射号进行 征值 取， 作为 磨 的 征量。

在前人对 磨损的大量研究之上，针对其方法的不足，研究一种新的磨征值取方法。

该方 号 方便，计算简单，通磨削 中的声发射R M S 信号，进行 换，利用射 号 心特征值并结合工件表面粗糖表征磨，磨 的周期性规，并在显观察砂轮磨，进行。

1实验设备工件、声发射传;图1实验系统组成该实验在德国P R O F IM A T M T 408高速精密平面 磨 进行，系统1，面磨、Kistle r 三 维、夹具、工件、射、射及磨削置（电荷放大 及前置放大器）、SURFTESTSJ -210粗糙度仪、计算机等组成。

这套系统 的 在于 大容量的 存功能， 射信号在 率1M H z 的情续 30t 。

，射置包含硬件 置A E -Piezotron -coupler -5125，截止频率为 100kHz -900k H z ，效除 号。

为快速获取砂轮磨损的声发射信号，选的表1。

表1 参数砂轮规格结 刚玉，80#工件规格45 ，50 x 50 x 10m m(R )30m/s 进给速度（R)5m / m in 切（7,)20$mSURFTESTSJ-210粗糙度仪.12.84.56.28%图1.0.0.0.(A S S W H -3V2018年8月王洪雨，等：基于声发射技术的砂轮磨损实验研究.35 .时间（8 )图5第21〜25次磨削法向磨削力0 2.5 5 7.5 10 12.5 15 17.5 20 22.5 25 27.5 3 0 32.5时间（s )图6第175〜180次磨削法向磨削力图L砂轮磨损初期形貌图8砂轮磨损后期形貌3号分析图9小波分解原理图其中，C 表 号的低频部分，V 表号的高频部。

对号/(2进行y ‘尺度的小 解结果可以函数表示：/⑴’（+Ct=i小波去噪方，构去噪、阈值去噪、移去噪以及极大值法去噪[!5]，针对的 磨 射信号， 利 D a ub ec N ies 小基对 射R M S 信号进行5层解，利能量法对各层小波系数的能量进行 ， 磨 中小波系数能量的变化，并将小 解结构中能量低的信号成除，利小构的方法对号进行重新合成，从而滤除 小波中能量较低的噪音和振动 号，达 构法去噪的目的。