基于声发射技术的砂轮磨损状况在线检测

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基于AE信号的新型砂轮点磨削状态监测方法

研究者对利用ＡＥ信号监测磨削过程方面进行了一些研究工作:Ｔｒａｎ等[２] 通过研究晶体的滑移和位错ꎬ得出ＡＥ信号的强度随着位错运动密度的增大而增大ꎻＤｏｒｎｆｅｌｄ等[３] 通过分析磨削区ＡＥ信号的形成来测量砂轮的加载磨损和砂轮与工件表面的无火花磨削. 结果表明ＡＥ信号能量随着砂轮磨损和增加负载的联合效应而增大ꎻ
ＭｅｔｈｏｄｆｏｒＧｒｉｎｄｉｎｇＳｔａｔｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆＮｏｖｅｌＰｏｉｎｔＧｒｉｎｄｉｎｇ
ＷｈｅｅｌｓＢａｓｅｄｏｎＡＥＳｉｇｎａｌ
ＹＩＮＧｕｏ￣ｑｉａｎｇꎬ ＧＯＮＧＹａ￣ｄｏｎｇꎬ ＬＩＹｏｕ￣ｗｅｉꎬ ＷＡＮＧＦｅｉ
( ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬ ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８１９ꎬ Ｃｈｉｎａ. Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ: ＹＩＮＧｕｏ￣ｑｉａｎｇꎬ Ｅ￣ｍａｉｌ: ｙｉｎｇｕｏｑｉａｎｇ＠ｍｅ. ｎｅｕ. ｅｄｕ. ｃｎ)
在实际加工中为确保磨削加工系统设备与工件的安全ꎬ提高磨削效率ꎬ减轻工人劳动强度ꎬ降低成本ꎬ需要对磨削过程进行实时监测. 磨削过程的ＡＥ信号具有丰富的信息ꎬ信号的时域和频域结构与砂轮表面形貌和磨削过程有关[１] ꎬ通过提取有用的ＡＥ信号特征参量进行分析ꎬ可以对磨削过程进行实时监测.
基于ＡＥ信号的新型砂轮点磨削状态监测方法
尹国强ꎬ 巩亚东ꎬ 李宥玮ꎬ 王飞
( 东北大学机械工程与自动化学院ꎬ 辽宁沈阳１１０８１９)
摘要: 提出了一种基于声发射( ＡＥ) 信号对新型点磨削砂轮磨削状态进行实时监测方法. 建立了表面粗糙度与ＡＥ信号的对应关系ꎬ为监测磨削加工表面粗糙度提供了条件. 采用单因素实验研究了各参数对ＡＥ信号ＲＭＳ值的影响规律ꎬ结果进一步证明了ＡＥ信号与表面粗糙度的对应关系. 对比分析了砂轮不同磨损状况下的ＡＥ信号ꎬ依据此信号可对磨削状态进行实时监测. 为了区分声发射源性质的异同ꎬ对磨削过程中的ＡＥ信号进行了频谱分析ꎬ砂轮发生磨损时ꎬＡＥ信号在４５ ~ ６５ｋＨｚꎬ８０ ~ ９０ｋＨｚꎬ１００ ~ １１０ｋＨｚ频段的能量升高显著ꎬ并且在１５ｋＨｚ附近出现了很高的尖峰ꎬ为监测磨削状态提供了一种可行且有效的方法. 关键词: 点磨削ꎻ新型砂轮ꎻＡＥ信号ꎻ表面粗糙度ꎻ磨削状态监测中图分类号: ＴＨ１６１文献标志码: Ａ文章编号: １００５－３０２６(２０１８)０９－１２８８－０５

一种基于声发射在线监测的单点金刚石修整砂轮装置[发明专利]

专利名称：一种基于声发射在线监测的单点金刚石修整砂轮装置
专利类型：发明专利
发明人：毛聪,肖林峰,张志康,钟宇杰,蔡培浩,蒋艺峰,胡宏伟
申请号：CN201811182455.4
申请日：20181011
公开号：CN109079662A
公开日：
20181225
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于声发射在线监测的单点金刚石修整砂轮装置，包括支撑模块、抗干扰模块、压紧冷却模块和声发射在线监测模块。

本发明声发射传感器可以对砂轮修整状态进行在线监测；通过使用减振片和减振夹层能够大大减轻外部噪声的干扰；腔体中的高压冷却液会使弹性垫圈和减振片自身产生向上的弹性变形，进而增大声发射传感器与芯体之间的接触力，从而提高声发射传感器的灵敏度；冷却液流经芯体中开设的冷却液通道后可以对修整区进行冷却，限流通道、卸压腔和卸压网可以对冷却液限流和卸压，减小了冷却液对砂轮修整的干扰。

本发明能够显著提高声发射传感器灵敏度，有效防止单点金刚石的热损伤，显著减少声发射信号的损失，大大提高抗干扰能力。

申请人：长沙理工大学
地址：410114 湖南省长沙市天心区长沙理工大学云塘校区汽车与机械工程学院
国籍：CN
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基于AE信号的新型砂轮点磨削状态监测方法

基于AE信号的新型砂轮点磨削状态监测方法尹国强;巩亚东;李宥玮;王飞【摘要】提出了一种基于声发射(AE)信号对新型点磨削砂轮磨削状态进行实时监测方法.建立了表面粗糙度与AE信号的对应关系,为监测磨削加工表面粗糙度提供了条件.采用单因素实验研究了各参数对AE信号RMS值的影响规律,结果进一步证明了AE信号与表面粗糙度的对应关系.对比分析了砂轮不同磨损状况下的AE信号,依据此信号可对磨削状态进行实时监测.为了区分声发射源性质的异同,对磨削过程中的AE信号进行了频谱分析,砂轮发生磨损时,AE信号在45～65 kHz,80～90 kHz,100～110 kHz频段的能量升高显著,并且在15 kHz附近出现了很高的尖峰,为监测磨削状态提供了一种可行且有效的方法.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(039)009【总页数】5页(P1288-1292)【关键词】点磨削;新型砂轮;AE信号;表面粗糙度;磨削状态监测【作者】尹国强;巩亚东;李宥玮;王飞【作者单位】东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819;东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819;东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819;东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819【正文语种】中文【中图分类】TH161在实际加工中为确保磨削加工系统设备与工件的安全,提高磨削效率,减轻工人劳动强度,降低成本,需要对磨削过程进行实时监测.磨削过程的AE信号具有丰富的信息,信号的时域和频域结构与砂轮表面形貌和磨削过程有关[1],通过提取有用的AE信号特征参量进行分析,可以对磨削过程进行实时监测.研究者对利用AE信号监测磨削过程方面进行了一些研究工作:Tran等[2]通过研究晶体的滑移和位错,得出AE信号的强度随着位错运动密度的增大而增大；Dornfeld等[3]通过分析磨削区AE信号的形成来测量砂轮的加载磨损和砂轮与工件表面的无火花磨削.结果表明AE信号能量随着砂轮磨损和增加负载的联合效应而增大；Wakuda等[4]研发了AE传感器集成的CBN砂轮用来监测砂轮的磨削状况.同时还表明了当颤振发生时,在AE信号功率谱中可以观测到显著的峰值.但是,就目前检索的文献来看,主要集中在通过AE信号监测刀具磨损、工件和砂轮的接触状态,而在研究通过AE信号监测表面粗糙度方面的文献较少.本文针对点磨削过程的实时监测进行了深入研究.首先,通过建立AE信号与表面粗糙度的关系,监测磨削过程中的表面粗糙度;其次,通过单因素实验得到各参数对RMS值的影响规律;最后,通过时域和频域两方面分析砂轮磨损状态.1 声发射监测磨削实验1.1 实验条件点磨削与传统外圆磨削相比,砂轮轴线与工件轴线不平行,而是绕Z轴,并且平行于XOY面转过一定角度α,如图1所示,把α称作倾斜角.使砂轮与工件由线接触变成理论上的点接触,降低了砂轮与工件的接触面积,减小了磨削力[5],提高了加工精度和表面质量[6].图1 点磨削示意图Fig.1 Schematic of point grinding新型点磨削砂轮在磨料层轴向前端设置有粗磨区倾角θ,由于θ角的存在使切屑更容易排出磨削区,减少了磨屑堆积现象.前端粗磨区负责去除材料,后面精磨区负责光整和减小表面粗糙度,提高了磨削效率[7],磨料层结构如图2所示.图2 新型点磨削砂轮磨料层结构Fig.2 Abrasive layer structure of novel point grinding wheel本文制备的7片砂轮除了θ角度不同,其余参数都相同,数据如下:砂轮外径180 mm,内径32 mm,磨料层宽度5 mm,厚度5 mm,θ角分别为0°,4°,7°,10°,13°,16°,20°,粒度120#,体积分数100%,制作的砂轮如图3所示.实验在MK9025A型光学曲线磨床上完成,采用PXWAE声发射监测系统测量点磨削工件的AE信号.图3 带有粗磨区倾角θ的点磨削砂轮Fig.3 Point grinding wheels with slope angle θ(a)—新型砂轮； (b)—粗磨区倾角θ.1.2 实验方案首先用新型砂轮磨削材料为QT700的阶梯轴,针对不同的磨削情况,建立Ra和AE 信号的对应关系.其次,采用单因素实验,分别研究磨削深度ap、砂轮线速度vs、倾斜角α、粗磨区倾角θ对AE信号特征值RMS的影响,实验参数见表1,工件转速和轴向进给速度vw=60 r/min,vf=1.2 mm/min.最后,从时域和频域两个方面分析监测砂轮的磨损状态.为了避免声发射传感器与磨削区的距离影响采集到的AE信号强度,所以全部实验都在一个工件的同一个阶梯上完成,声发射监测实验如图4所示. 表1 磨削实验参数Table 1 Grinding experiment parameters序号磨削深度ap/mm砂轮线速度vs/(m·s-1)倾斜角α/(°)粗磨区倾角θ/(°)10.01,0.03,0.05,0.08450.5020.0535,45,50,600.5030.0545-1,-0.5,0,0.5,1040.05450.50,4,7,10,13,16,20图4 声发射监测实验Fig.4 Acoustic emission detection experiment2 实验结果及分析2.1 表面粗糙度监测磨削加工所形成的表面形貌是磨粒在工件表面运动轨迹的反映[8].平稳磨削时加工表面所形成的沟痕方向基本相同,所对应的AE信号电压值数值较小,而且比较平稳,电子显微镜照片及对应的AE信号如图5a所示.在磨削过程中,当磨削温度升高到一定温度时,会引起表面烧伤,工件表面粗糙度也会随之增大,AE信号电压值增大,信号整体产生一定程度的波动,如图5b所示.在磨削过程中,发生颤振时,会导致砂轮与工件接触不稳定,同样会造成表面粗糙度增大,AE信号电压值大幅度增加,信号整体波动很大,如图5c所示.因此,可以通过AE 信号与表面粗糙度的对应关系对磨削状态进行实时监测.图5 不同磨削状态下表面粗糙度和声发射信号Fig.5 Roughness and AE signal in different conditions(a)—正常磨削状态； (b)—烧伤状态； (c)—颤振状态. 不同的表面粗糙度也对应不同的声发射频谱信号,从图6中可以看出,磨削表面的粗糙度越大,两表面摩擦时产生的AE信号越剧烈,表面粗糙度Ra=0.882 μm时AE信号幅值最小,Ra=1.173 μm时AE信号幅值最大.AE信号与表面粗糙度有很好的对应关系,可以利用磨削过程中AE信号对磨削表面粗糙度进行实时监测.图6 不同粗糙度对应的AE信号Fig.6 AE signal corresponding to different roughness2.2 各参数对声发射RMS值的影响AE信号的有效值RMS则是能量的表征[9].磨削参数的变化会造成工件去除材料时释放的能量发生变化,AE信号的RMS值也随之改变.2.2.1 磨削深度ap对AE信号RMS值的影响RMS值随着磨削深度ap的增加而增加，如图7所示.因为ap增加,最大未变形切屑厚度增加,单颗磨粒去除的材料体积增加,又因为其他参数不变,所以单位时间内去除材料的体积增加,去除材料时释放的能量也相应增加,反映在RMS值上，其值也同时增大.从图中还可以看出,磨削深度对RMS值的影响曲线接近于1条直线,由直线的斜率可知ap与RMS值的对应关系.在实际加工中,可以依据ap的值预测AE 信号的RMS值,当出现实际值与预测值相差较大时,就应该引起注意.图7 磨削深度ap对RMS值的影响Fig.7 Effect of ap on RMS2.2.2 砂轮速度vs对AE信号RMS值的影响RMS值随着砂轮速度vs的增加而减小,如图8所示.vs从35 m/s增加到45 m/s 时,RMS值的变化趋势不太显著,从45 m/s逐渐增加到50,60 m/s时RMS值明显减小,变化趋势非常显著.随着vs的增大,最大未变形切屑厚度变小,材料应变率减小,在磨削过程中,材料所释放的声发射能量与材料应变率成正比,材料应变率越小,所产生的AE信号越弱,因此,AE信号有变小的趋势.砂轮速度达到60 m/s时,AE信号RMS值减小较快,这是由于砂轮速度达到60 m/s后,进入了高速磨削,磨粒去除工件表面材料的方式发生了变化,导致AE信号RMS值减小非常明显.图8 砂轮速度vs对RMS值的影响Fig.8 Effect of vs on RMS2.2.3 倾斜角α对AE信号RMS值的影响RMS值随着α绝对值增大而减小,而且曲线关于X=0对称,如图9所示.这是由于α的存在,砂轮与工件形成点接触,减小了砂轮与工件的接触面积,由于工件表面形变释放的弹性波减少,RMS值也相应地减小.从图中还可知,倾斜角α正负对RMS值影响不大,主要取决于绝对值的大小,这是因为改变倾斜角α的方向,砂轮与工件接触区面积变化相同,所以RMS值不变.图9 倾斜角α对RMS值的影响Fig.9 Effect of α on RMS2.2.4 粗磨区倾角θ对AE信号RMS值的影响RMS值随着倾角θ的增加,先减小后增大,如图10所示.RMS值在θ=0°时取得最大值,随着θ角的增大而逐渐减小,当θ=10°时取得最小值,然后随着粗磨区倾角θ的增大逐渐增大.图10 粗磨区倾角θ对声发射有效值RMS的影响Fig.10 Effect of θ on effective value RMS经过上述4组实验分析得出各参数对AE信号RMS值的影响规律,可以发现这些规律与作者前期研究成果[6]的表面粗糙度的变化规律基本一致,同时也证明了表面粗糙度与AE信号的对应关系,为监测磨削表面粗糙度提供了条件.2.3 砂轮磨损监测磨削加工中,砂轮磨损会随着砂轮工作时间的延长而加剧,进而导致磨粒钝化,磨削有效性降低,工件表面质量变差[10].因此,需要对磨削过程中的砂轮磨损状态进行实时监测,声发射技术的运用可以有效地解决这个问题.2.3.1 时域分析砂轮磨损前后AE信号变化如图11所示.图11a为砂轮正常工作时的AE信号,图11b为砂轮磨损时的AE信号.从图中可以明显看出,当砂轮钝化的时候,AE信号急剧增加,电压幅值大于砂轮未发生钝化时的幅值.而且,AE信号会呈现出具有许多尖峰的杂乱状态而不是平稳变化.因此,可以根据AE信号的变化判断砂轮是否钝化.2.3.2 频域分析AE信号的RMS值只能反映信号的强度,为了区分声发射源性质的异同,还需要对AE信号进行频域分析.图12为砂轮不同磨损状态下的声发射信号频谱图,磨削参数为:ap=0.08 mm,vs=45 m/s,α=0.5°,θ=0°.通过对比图12a和图12b可知,砂轮发生磨损时,AE信号在45～65 kHz,80～90 kHz,100～110 kHz频段的能量升高显著,并且在15 kHz左右出现了很高的尖峰.因此,AE信号频谱可以反映磨削过程中的能量释放情况,并通过频谱分析来监测砂轮的磨损状态.图11 砂轮磨损前后声发射信号对比Fig.11 Comparison of AE signal before and after wear(a)—正常磨削； (b)—砂轮钝化磨削.图12 砂轮不同磨损状态频谱图Fig.12 Spectrum diagram of differentwearstate of grinding wheel(a)—砂轮正常磨削； (b)—砂轮钝化磨削.3 结论1) 建立了AE信号与表面粗糙度的对应关系,以及正常磨削、磨削烧伤和磨削颤振状态下对应的AE信号,为监测磨削表面粗糙度提供了条件.2) 研究了各参数对AE信号RMS值的影响,RMS值随着磨削深度ap、砂轮速度vs增大而增加;随着α绝对值增大而减小,曲线关于X=0对称;随着粗磨区倾角θ的增加,先减小,后增大,当θ=0°时RMS值取得最大值,当θ=10°时取得最小值.3) 对比了砂轮不同磨损状态下的AE信号,依据此信号可对磨削过程进行实时监测;对砂轮不同磨损状态下的AE信号进行了频域分析,当砂轮磨损时,AE信号在45～65 kHz,80～90 kHz,100～110 kHz频段的能量升高显著,并且在15 kHz左右出现了很高的尖峰.参考文献：【相关文献】[1] Hundt W,Leuenberger D,Rehsteiner F,et al.An approach to monitoring of the grinding process using acoustic emission(AE)technique[J].CIRP Annals-Manufacturing Technology,1994,43(1):295-298.[2] Tran T A,Iii W V M,Murphy K A,et al.Stabilized extrinsic fiber optic Fabry-Perot sensor for surface acoustic wave detection[C]// OE Fiber-DL Tentative.Boston:Proceedings of the SPIE,1991:178-186.[3] Dornfeld D,Cai H G.An investigation of grinding and wheel loading using acoustic emission[J].Journal of Engineering for Industry,1984,106(1):28-33.[4] Wakuda M,Inasaki I,Ogawa K,et al.Monitoring of the grinding process with an AE sensor integrated CBN wheel[J].Journal of the Japan Society of Precision Engineering,1993,59(2):275-280.[5] 尹国强,巩亚东,温雪龙,等.新型点磨削砂轮磨削力模型及试验研究[J].机械工程学报,2016,52(9):193-200.(Yin Guo-qiang,Gong Ya-dong,Wen Xue-long,et al.Modeling and experimental investigations on point grinding force for novel point grinding wheel[J].Journal of Mechanical Engineering,2016,52(9):193-200.)[6] Gong Y D,Yin G Q,Wen X L,et al.Research on simulation and experiment for surface topography machined by a novel point grinding wheel[J].Journal of Mechanical Science and Technology,2015,29(10):4367-4378.[7] 尹国强,巩亚东,王超,等.新型点磨削砂轮磨削参数对表面质量的影响[J].东北大学学报(自然科学版),2014,35(2):273-276.(Yin Guo-qiang,Gong Ya-dong,Wang Chao,et al.Effects of processing parameters for novel point grinding wheels on surface quality[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2014,35(2):273-276.)[8] Malkin S.Grinding technology:theory and applications of machining withabrasives[M].Horwood:Halsted Press,1989.[9] 吴天宇.面向高效精密磨削的声发射机制及其在线监测系统的研究[D].天津:天津大学,2010. (Wu Tian-yu.Analysis on mechanism and on-line monitoring system of acoustic emission oriented to precision and high efficiency grinding[D].Tianjin:Tianjin University,2010.) [10]Inasaki I.Monitoring and optimization of internal grinding process[J].CIRP Annals-Manufacturing Technology,1991,40(1):359-362.。

基于声发射监测的金刚石砂轮修整技术研究

目前，刚石砂轮整形常使用安装在制动装置上金
分析方法，方法有效避免了传统修整中金刚石砂轮该
பைடு நூலகம்
的过多修整量。文末通过测量实验证明了所提出方法
的实用性和有效性。
１金刚石砂轮修整方法及原理
降低。所以，磨削过程中要不断地对砂轮表面或砂在轮几何外形进行修整，常包括砂轮整形和修锐两个通阶段，以保证砂轮有新磨粒和足够数量的有效切削刃来实现工件的尺寸精度和表面粗糙度。
ＣＨＩＹｕｕｌｎ，ＬａｌｎＩＨｏｉ
（ｎｖｒｉｆｈｎｈｉｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｈｎｈｉｏ０３，ＨＵｉｓｙｏａｇａｆＳｉｃｎｅｈｏｙＳａｇａ０９ＣＮ）ｅｔＳｒｅｏ２ＡｓａｔＩｉｐｐｒａｃｕｔｍｉｉｎＡｂｔｃ：ｎｔｓａｅ，ｎａｏｓｃｅｓｏ（Ｅ）ｍｏｉｒｇｓｓｍｈｓｂｅｅｅｏｅｒＤａｏｄｇｉｄｎｒｈｉｓｎｔｉｙｔａｅｎｄｖｌｄｆｉｍｎｒｉｇｏｎｅｐｏｎ
ｗｈｅｅｓｎＡｎｄｔｅｌｄｅｓｎｒｃｓａｅｖｓａｏｔｒｄｂｓｎｈｃｕｔｃｅｉｓｏｅｌｄｒｓｉｇ．ｈｅｗｈｅｒｓｉｇｐｏｅｓｃｎｂｉｕｌｍｎｉｅｙｕｉｇｔｅａｏｓｉｍｓｉｎｏｓｓｅ．Ｔｈｅｌｄｅｓｎｃｕａｆｅｔｃｎｂａｉａｉｅａａｙｅｙｃｎｕａｉｇｔｅａｏｔｃｅｓｙｔｍｅｗｈｅｒｓｉｇａｔｌｅｆｃａｅｑｕｎｔｔｎｌｚｄｂａｃｌｔｎｈｃｕｓｉｍｉ— ｔｖｓｏｉｎｌｓａａｄｄｖａｉｎ．ｆｒｒａｔｒｔｅｄｅｓｎｔｅｗｈｅｌｓｒａｅｓａｅｗａｅｓｒｄｂ — ｉｎｓｇａｔｎｄｒｅｉｔｏＢｅｏｅｏｆｅｈｒｓｉｇ，ｈｅｕｆｃｈｐｓｍａｕｅｙｕｓｎｈａａｉｙｔａｄｃｒＴｈｅｓｒｍｅｔｒｓｈｓｐｏｅｔｅｆａｉｌｔｆＡＥｉｇｔｅｃｐｃｔｒｎｓｕｅ．ｅｍａｕｅｎｅｕｒｖｈｅｓｂｉｙｏｍｏｉｒｎｙｔｍｎｉｎｔｉｇｓｓｅｉｏ

基于声发射砂轮磨损监测系统的研究

统计分析的特征提取方法和砂轮磨损监测系统均具有良好的效果。
关键词：砂轮磨损；声发射；小波分解；神经网络
中图分类号：T H 161.14
文献标志码：A
文章编号：1 0 0 5⁃2 61 5（2 0 2 0）0 1⁃0 0 48⁃0 5
Research on Grinding Wheel Wear Monitoring System Based on
基于声发射砂轮磨损监测系统的研究
丁宁 1，段景淞 1，石建 2，刘超 1，姜淑娜 1
（1. 长春大学机械工程学院，长春，130022；2. 长城汽车有限公司，保定，071000）
摘要：磨削加工过程中砂轮出现磨损需要反复的修整，砂轮磨损状态的监测可以有效判别砂轮工作状态，减少砂
影响着操作者的身体健康。这便推动着磨削过程监测技术不断的发展[1⁃2]。其中声发射技术被认为是最有前景的磨削过程监测技术之一。目前，许多学者对磨削过程的声发射（Acoustic emission, AE）信号进行了大量的研究，提出通过快速傅里
轮修整次数。本文建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型，提出了基于一种小波分解系数均方值统计
分析的砂轮磨损状态特征提取方法。同时，采用 BP 神经网络对砂轮磨损状态进行识别，其输入为 3 种提取特征，

基于声发射技术的机动车制动摩擦片磨损状态检测方法研究

基于声发射技术的机动车制动摩擦片磨损状态检测方法研究摘要：机动车的制动系统对车辆的行驶安全至关重要，而制动摩擦片是制动系统中至关重要的组成部分。

因此，准确检测制动摩擦片的磨损状态对于保障驾驶人员和乘客的安全具有重要意义。

本文研究了一种基于声发射技术的机动车制动摩擦片磨损状态检测方法，通过分析声发射信号的特征，实现对制动摩擦片磨损状态的准确检测。

1. 引言随着机动车保有量的快速增长，车辆安全问题越来越受到人们关注。

而车辆的制动系统作为保障行车安全的重要组成部分，必须保持在良好的工作状态。

制动摩擦片是制动系统中的重要部件，它与刹车盘之间摩擦产生制动力。

随着使用时间的增加，摩擦片会磨损，导致在制动过程中效果不佳。

因此，准确检测制动摩擦片的磨损状态对于保证驾驶人员和乘客的安全至关重要。

2. 目前存在的问题传统的制动摩擦片磨损状态检测方法主要依靠视觉检测和摩擦片温度检测，但这些方法存在一些问题。

视觉检测需要专业人员进行操作，不仅费时费力，而且容易出现误判。

摩擦片温度检测虽然能够反映摩擦片磨损情况，但受到环境温度和使用习惯的影响较大，不够准确。

3. 基于声发射技术的研究方法基于声发射技术的磨损状态检测方法是通过分析声发射信号的特征来实现的。

在制动过程中，摩擦片与刹车盘之间的摩擦会产生声音。

随着摩擦片磨损程度的增加，声音的特征也会发生变化。

因此，通过分析声发射信号的频谱、幅值等特征参数，可以准确判断摩擦片的磨损状态。

4. 实验设计与结果分析本研究选取了不同磨损程度的摩擦片进行实验，通过安装传感器记录制动过程中的声发射信号，并对信号进行采样和处理。

通过对实验数据的分析，我们发现随着摩擦片磨损程度的增加，声发射信号的幅值逐渐减小，高频成分逐渐增多。

通过建立模型，我们可以将摩擦片的磨损状态与声发射信号的特征参数进行关联，实现对摩擦片磨损状态的准确检测。

5. 结果与讨论通过实验数据的分析，我们验证了基于声发射技术的机动车制动摩擦片磨损状态检测方法的有效性。

声发射(AE)信号在砂轮钝化程度检测中的应用

削加工生产率，证磨削加工质量的一个重要途径。保在近几年开发研究中，发射（Ｅ）号作为磨声Ａ信削控制的信息源被广泛采用。许多研究结果表明：
数不变时，发射信号的幅值和砂轮表面的状态有声很好对应关系，以设定合适的阈值，过监测声发可通射信号幅值变化，效监测砂轮钝化程度。但是，有在
种传感器安装在机床原有的润滑冷却管的喷嘴上，砂轮磨损的ＡＥ信号通过润滑冷却液，与润滑冷以却液流动相反的方向传递到传感器，后通过采集然
卡进入计算机进行分析处理。２ＡＥ信号处理方法．实验证明，磨削过程中，加工对象和加工参在当
一
、
引言
机械耦合方式传感器距离磨削区远而造成信号污染
和失真的不足，们采用了利用冷却液作为介质传我递砂轮磨削状态信息的新型声发射传感器ｌＪ将这８，８
在磨削加工中，轮的磨损状态是砂轮磨削性砂能好坏的重要指标之一，影响着磨削加工的的生它产效率和加工质量。在以往的工作中，了避免工为
（图１。见）
机械耦合式ＡＥ传感器安装位置距磨削区的距离超过１０５ｍｍ就不能检测到ＡＥ信号１，。为了克服用＿７６Ｊ

基于Shannon_熵与声发射信号的CBN_砂轮性能监测方法研究

Journal of Mechanical Strength2023,45(2):321-330DOI :10.16579/j.issn.1001.9669.2023.02.010∗20210710收到初稿,20210814收到修改稿㊂上海市科学技术委员会项目(N17DZ2283300)资助㊂∗∗谭永敏,女,1997年生,广西贵港人,壮族,上海理工大学光电信息与计算机工程学院在读硕士研究生,主要研究方向为信号与信息处理㊂∗∗∗施㊀展,女,1963年生,浙江余姚人,汉族,上海理工大学光电信息与计算机工程学院副教授,主要研究方向为精密仪器及工程㊂∗∗∗∗迟玉伦,男,1983年生,黑龙江牡丹江人,汉族,上海理工大学机械工程学院高级实验师,博士,主要研究方向为现代制造技术㊂基于Shannon 熵与声发射信号的CBN 砂轮性能监测方法研究∗RESEARCH ON CBN GRINDING WHEEL PERFORMANCE MONITORINGMETHOD BASED ON SHANNON ENTROPY ANDACOUSTIC EMISSION SIGNAL谭永敏∗∗㊀施㊀展∗∗∗㊀迟玉伦∗∗∗∗㊀顾佳健(上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093)TAN YongMin ㊀SHI Zhan ㊀CHI YuLun ㊀GU JiaJian(School of Optical-Electrical and Computer Engineering ,University of Shanghai for S&T ,Shanghai 200093,China )摘要㊀为了在磨削加工过程中能够有效判别CBN(Cubic Boron Nitride)砂轮的磨削性能,提出了一种基于Shannon 熵理论与声发射信号的CBN 砂轮性能监测方法㊂首先,利用声发射传感器采集CBN 砂轮磨削加工过程中的声发射信号,基于最大信息熵对CBN 砂轮磨削加工过程中的声发射信号进行概率密度估计,获得磨削加工过程中声发射信号的最大熵概率密度分布㊂然后,通过分析研究CBN 砂轮在修整过后循环磨削以及不同直径剩余磨削时的声发射信号特征,根据交叉熵原理分析CBN 砂轮不同磨削性能时声发射信号最大熵概率密度分布,并通过设定交叉熵阈值来辨别磨削加工过程中CBN 砂轮的磨削性能㊂最后,为验证该方法的实用性,在某工厂CBN 砂轮磨削产品生产线上进行大量实验研究,结果表明,该方法对CBN 砂轮磨损状态及CBN 砂轮剩余寿命进行有效监测,验证了该方法监测CBN 砂轮在磨削加工过程中磨削性能的有效性㊂关键词㊀CBN 砂轮磨削性能㊀声发射信号㊀Shannon 熵㊀最大信息熵㊀交叉熵中图分类号㊀TH161Abstract ㊀In order to effectively evaluate the grinding performance of CBN(Cubic Boron Nitride)grinding wheel in thegrinding process,a monitoring method of CBN grinding wheel performance was proposed based on Shannon entropy theory and acoustic emission signal.Firstly,the acoustic emission signal of CBN grinding wheel was collected by an acoustic emission sensor.Then,the probability density and distribution of acoustic emission signal of CBN grinding wheel was estimated by using the maximum information entropy.In addition,the characteristics of acoustic emission signals of CBN grinding wheel during cyclic grinding after dressing and residual grinding with different diameters were analyzed and discussed.Subsequently,the relationship between the maximum entropy probability density distribution of acoustic emission signals and the different grinding performance of CBN grinding wheel was established according to the cross entropy principle.Finally,a large number of experiments verifiedthe availability above mentioned estimation method.The CBN grinding wheel wear status and the remaining life of CBN grinding wheel can be monitored.Key words ㊀Grinding performance of CBN wheel ;Acoustic emission signal ;Shannon entropy ;Maximuminformation entropy ;Cross entropyCorresponding author :CHI YuLun ,E-mail :chiyulun @ ,Tel :+86-21-55274412,Fax :+86-21-55274412The project supported by the Science and Technology Commission of Shanghai Municipality (No.N17DZ2283300).Manuscript received 20210710,in revised form 20210814.0㊀引言㊀㊀由于CBN(Cubic Boron Nitride)砂轮的磨削性能较好,已经逐渐替代了普通砂轮,在磨削加工过程中发挥着重要作用,它的使用极大地提升了磨削生产效率,㊀322㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀因此被广泛应用于高速㊁超高速㊁高精度磨削中[1-2]㊂在磨削加工过程中,随着磨削时间不断增加,砂轮表面磨粒会逐渐钝化和脱落,影响砂轮表面质量的稳定性㊂由于磨削加工过程中产生的微小磨屑不易排出,砂轮表面容易堵塞,造成进一步的磨损,影响其磨削性能,进而影响了工件表面质量[3-4]㊂CBN砂轮作为磨削性能较好的砂轮,由于其价格昂贵,为了使其在磨削加工过程中发生磨损时能得到及时修整以及砂轮直径剩余到一定量产生严重磨损时得到及时更换,保证其良好的磨削性能,延长其使用寿命,保证加工产品表面质量[5]㊂因此需要建立一套完整的监测系统来监测磨削加工过程砂轮的磨削性能㊂由于声发射信号能采集磨削加工过程中磨削材料㊁砂轮磨粒及结合剂等动态变化而释放的弹性波信号,是一种很理想的磨削加工过程监测信号[6-8]㊂因此,许多国内外研究者基于声发射信号对砂轮磨削性能监测方法做了一定的研究㊂王强等[9]通过信号归原处理法与小波包能量系数法有效地监测砂轮磨损状态,在一定程度上提高了砂轮磨损识别准确率,但存在砂轮磨损状态判别时间长的弊端,对加工效率有着一定的影响㊂YANG Z S等[10]介绍了一种从原始声发射信号中识别磨削周期信号的预处理方法,使用离散小波分解将每个分解级别的均方根和方差指定为特征向量,采用支持向量机分析了不同磨削深度时砂轮磨损状态判别准确率都高达99%以上㊂SUTOWSKI P等[11]使用图像分析可视化方法分析声发射信号特征,该方法可以监测磨削加工过程中砂轮活动表面的磨损迹象㊂毕果等[12]利用声发射㊁砂轮振动㊁磨削力等多种类型加工过程信号,提取和选择能够全面㊁灵敏反应砂轮磨损状态的特征,基于Dempster-Shafer证据理论,进行多源信息融合,实现精密磨削砂轮磨损状态在线识别㊂丁宁等[13]建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型,采用小波分解系数均方值特征提取与BP 神经网络相结合的方法实现了对砂轮磨损的监测㊂SUPRIYO M等[14]将采集到的振动信号和功率信号结合自适应时频分析技术Hilbert-Huang变换和支持向量机的外圆磨削砂轮磨损实时识别方法,通过多次磨削实验验证了该方法的有效性,并且低切削深度和高切削深度下砂轮磨损的判别精度能够达到100%㊂虽然许多监测技术已经被用来采集砂轮磨削加工时的信号,且基于振动信号㊁功率信号㊁磨削温度以及声发射信号研究砂轮磨损的方法颇多,但是仍未有一套更加简洁有效的监测系统来监测砂轮磨损性能㊂磨削加工过程中砂轮磨削性能的变化,往往对磨削加工效率和工件质量产生负面影响,所以对磨削加工过程中砂轮磨削性能进行监测至关重要㊂基于声发射传感器采集到的声发射信号,本文提出了一种基于Shannon熵理论的CBN砂轮磨削性能监测方法,利用最大熵模型分析磨削加工过程中砂轮修整过后不断循环磨削以及不同剩余直径磨削时声发射信号的最大熵概率密度分布,利用交叉熵对最大熵概率密度分布进一步分析,最后根据工件表面粗糙度是否达标来设定交叉熵阈值以监测CBN砂轮磨损状态及CBN砂轮的剩余寿命㊂1㊀CBN砂轮磨损分析㊀㊀砂轮在磨削加工过程中,由于机械㊁物理㊁化学等作用造成磨粒的破损脱落㊁结合剂破损脱落以及被磨材料黏附堵塞的损坏,最终造成砂轮的磨损[15],如图1所示㊂图1㊀砂轮磨损的典型形式Fig.1㊀Typical forms of grinding wheel wear图1中,A-A面为结合剂破损脱落,B-B面为磨粒的破碎,C-C面为磨粒的磨耗磨损㊂而CBN砂轮的磨损机理㊁磨损形式和磨损主要表现形式与普通砂轮的不尽相同,CBN砂轮的磨损形式主要表现为磨削初期磨粒的脱落和破碎㊁磨削过程中磨粒的黏附和微破碎以及修整后进入稳定磨损过程中磨粒黏附和微破碎自锐[16]㊂由于CBN砂轮有着较高的耐磨性,比普通磨料难磨损,但是经过长时间的高速磨削,CBN砂轮在磨削过程中也会产生磨损[17]㊂与普通磨料砂轮一样,CBN 砂轮的磨损程度会随着被磨除材料体积的增加而愈加严重㊂CBN砂轮的磨损过程如图2所示,在开始磨削时,结合剂的破碎和磨粒裂纹的扩展造成CBN磨粒的脱落和微破碎,而CBN磨粒顶部的磨损使单颗磨粒的磨削力增加,加剧了CBN磨粒的脱落和破碎㊂因而,在磨削初期,CBN砂轮的磨损量较大㊂随着磨削过程的进行,CBN磨粒的脱落和破碎减缓,进入正常切削,砂轮的磨损量明显减小㊂当黏附物增大到一定程度时,增大的磨粒和黏附物的脱落引起部分磨粒的微破碎,未黏附的磨粒则产生缓慢的磨耗磨损,砂轮进入相对稳定的自锐和磨耗磨损过程㊂由于CBN砂轮有着特制的结合剂,在磨削过程中极少会产生磨粒脱落㊂当CBN砂轮到达急剧磨损阶段一段时间后,工件表面㊀第45卷第2期谭永敏等:基于Shannon 熵与声发射信号的CBN 砂轮性能监测方法研究323㊀㊀粗糙度值增大,工件表面质量变差,此时的砂轮已经严重受损[18-20]㊂因此,为了使CBN 砂轮能够得到有效地及时修整以及更换,本文将采用声发射传感器采集CBN 砂轮磨削过程中的声发射信号,以便通过分析声发射信号来确定砂轮修整和更换周期㊂图2㊀CBN 砂轮不同磨损阶段Fig.2㊀Different wear stages of CBN grinding wheel工件表面质量在很大程度上受到砂轮磨削性能的影响,而在磨削加工过程中,通过操作人员经验来判断砂轮的修整以及更换周期是很难做到合理的,因此本文将通过建立基于Shannon 熵理论的最大熵和交叉熵模型分析砂轮磨削加工过程中的声发射信号来确定砂轮的修整及更换周期,从而保证加工表面质量㊂2㊀Shannon 熵理论模型2.1㊀最大熵原理㊀㊀最大熵原理是由统计物理学家JAYNES ET [21]620-630基于Shannon 熵所提出的一种用于对不确定随机信号的特殊信息进行预测和判断的方法,是信息论中的一个重要理论㊂JAYNES E T [21]620-630指出:对一个未知的分布形态进行概率估计时,在满足未知概率分布的约束条件下,使得信息熵达到最大值时所对应的概率分布是最佳且最符合实际的分布,该准则称为最大信息熵原理[22]㊂假设在离散随机系统中变量X 的概率p (x i )未知,由信息论中信息熵的定义可得H (X )=-ðNi =1p (x i )ln p (x i )(1)且随机变量X 的概率之和为1,即ðNi =1p (x i )=1,p (x i )ȡ0㊀i =1,2, ,N(2)㊀㊀根据最大熵原理可知,要得到最优的概率分布的估计值p (x i ),需要选择合适的约束条件使得信息熵H (X )获得最大的概率分布㊂为了准确估计概率分布,定义约束条件为ðNi =1p (x i )f m (x i )=c m (3)f m (x i )=x -i ()m ㊀㊀m=1,2, ,c (4)其中,p (x i )为随机变量x i 的概率值;x i 为随机变量X的取值;f m (x i )为随机变量X 在不同区域i (i =1,2, ,N )的m 阶原点矩;c m 为随机变量X 的m 次方的均值㊂式(1)在式(2)~式(4)的m 阶原点矩约束条件下,使得信息熵达到最大值的概率密度分布为在已知条件下求得的最佳概率分布,此时求概率分布的问题就变成求约束条件下的最大值问题㊂一般求目标函数式(1)在约束条件式(2)~式(4)下达到最大值时的最佳概率密度值p (x i )时,需要构造Lagrange 函数,为L (p i ,λ,μm )=H (X )-λðN i =1p (x i )-1()-ðc m =1μm ðNi =1p (x i )f m (x i )-c m ()(5)式中,λ㊁μm 均为对应于m +1个约束条件的拉格朗日乘子,对式(5)分别求关于p (x i )㊁λ㊁μm 的偏微分,即∂L ∂p i =0,∂L ∂λ=0,∂L ∂μm=0(6)㊀㊀最后通过迭代法求解式(6)可得到目标函数达到最大值时的最佳概率密度值p (x i )㊂由于不同的声发射信号具有不同的概率密度分布,从声发射信号的概率密度分布可以知晓其大体情况㊂因此,本文采用最大熵原理对CBN 砂轮磨削加工过程中的声发射信号进行概率密度估计,从而获得砂轮磨削过程中声发射概率密度的最佳估计㊂2.2㊀交叉熵原理㊀㊀交叉熵概念由KULLBACK 于1959年提出,随后得到SHORE J E 和JOHNSON R W 的推广,使得交叉熵原理在信号处理等领域得到了广泛应用,成为现代信息论中一个重要的理论㊂交叉熵也称为鉴别信息㊁相对熵㊁KL 散度,用于衡量两个分布之间的差异大小㊂为了进一步分析不同声发射信号间最大熵概率密度分布的变化趋势,本文采用交叉熵原理计算CBN 砂轮磨削加工过程中声发射信号概率密度分布变化的交叉熵值,进而根据交叉熵值的变化对CBN 砂轮磨削性能进行监测㊂下面将介绍在离散随机系统中变量X 的交叉熵[23]㊂假设离散随机变量X 的可能取值为{x 1,x 2, ,x N },且随机变量X 的概率分布与假设的H 1和H 2有关㊂这两种不同条件下的概率分布分别为㊀324㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀㊀㊀H 1:X p 1(x )éëêêùûúú=x 1x 2x Np 1(x 1)p 1(x 2)p 1(x N )éëêêùûúúðNi =1p 1(x i )=1ìîíïïïï(7)㊀㊀H 2:X p 2(x )éëêêùûúú=x 1x 2x Np 2(x 1)p 2(x 2)p 2(x N )éëêêùûúúðNi =1p 2(x i )=1ìîíïïïï(8)㊀㊀另假设H 1和H 2成立时其概率分别为p (H 1)和p (H 2),由条件概率公式和全概率公式得p H 1x N ()=p (H 1)p 1(x N )p (H 1)p 1(x N )+p (H 2)p 2(x N )(9)p H 2x N ()=p (H 2)p 2(x N )p (H 1)p 1(x N )+p (H 2)p 2(x N )(10)其中p 1(x N )=p x N H 1()(11)p 2(x N )=p x N H 2()(12)可得lgp 1(x N )p 2(x N )=lgp 1H 1x N ()p 2H 2x N ()-lgp (H 1)p (H 2)(13)㊀㊀则在假设H 1下,概率分布p 1(x )和p 2(x )之间的交叉熵为式(13)的数学期望,表示为D (p 1,p 2)=ðNi =1p 1(x i )lgp 1(x i )p 2(x i )(14)3㊀实验研究3.1㊀实验设置㊀㊀以上提出了基于最大熵与交叉熵的CBN 砂轮性能监测方法,为了验证该监测方法的可靠有效性,在工厂内孔CBN 砂轮磨削产品生产线上进行了一系列的验证实验㊂如图3a 所示,此次实验采用3MZ203全自动磨床,采用电磁无心夹具,CNB 砂轮规格尺寸为10.5mm ˑ14mm ˑ10.3mm,工件材料为轴承钢GCr15,工件直径为12.8mm,以切入磨的磨削加工方式精磨工件内孔,加工生产工件如图3c 所示,加工生产后的工件进行相关质量检测如图3d 所示㊂CBN 砂轮采用金刚滚轮修整,每生产加工60个零件进行一次砂轮修整,如图3b 所示㊂本次实验采用声发射传感器的型号为AE-2000,其自身具有超强的磁性吸座,将其吸附在工件支撑架上,用于监测CBN 砂轮磨削加工过程中产生的声发射信号㊂本次实验采用的数据硬件为NI 公司的高速采集卡,数据采集软件(Labview 编写程序),设置采样频率为1m /s 以采集砂轮磨削加工过程中产生的AE图3㊀砂轮磨削加工监测过程Fig.3㊀Monitoring process of grinding wheel信号㊂本次实验将磨削加工过程分为单次修整磨削循环过程和多次修整磨削循环过程进行砂轮性能研究,在单次修整磨削循环过程中,单次修整后CBN 砂轮在连续磨削加工过程中会产生不同程度的磨损,严重时会影响产品加工表面粗糙度质量,所以本次实验采用声发射传感器对CBN 砂轮磨削磨损的情况进行监测以保证砂轮能够及时修整以保证磨削加工产品的质量㊂在多次修整磨削循环过程中,砂轮在磨削加工过程中随着修整次数的增加,其直径也一直减少,当砂轮直径减少到一定程度时其加工性能也会发生变化,容易造成加工工件表面质量问题,所以需要利用声发射信号对砂轮使用过程中多次修整不同直径下砂轮性能进行监测以及时更换新的砂轮㊂因此,本实验基于上述所提出的监测方法和表1磨削加工参数,分别对单次修整磨削循环过程中CBN 砂轮连续磨削磨损状态和多次修整后CBN 砂轮不同直径时加工性能进行磨削加工监测,实现砂轮及时修整和及时更换新砂轮,从而保证磨削产品的加工表面质量㊂㊀㊀在磨削加工过程中,当对砂轮进行单次修整后循环磨削加工时,砂轮会产生不同程度的磨损,此时声发射传感器监测到砂轮磨削加工时产生的声发射信号会发生变化,如图4所示,通过声发射信号的变化可以反映单次修整砂轮后砂轮循环磨削加工的状态㊂当对磨削加工过程中的砂轮进行多次修整后,砂轮直径会不断减少,砂轮的加工性能也会减弱,因此修整不同直径剩余量的砂轮后磨削工件时的声发射信号会发生变化,如图5所示㊂因此本文可以通过上述提出的监测㊀第45卷第2期谭永敏等:基于Shannon 熵与声发射信号的CBN 砂轮性能监测方法研究325㊀㊀方法对单次修整磨削循环过程和多次修整磨削循环过程的声发射信号进行分析㊂表1㊀磨削加工参数表Tab.1㊀Table of grinding parameters 参数名称Parameter name 参数值Value滚轮规格Roller specification /mm 47ˑ29砂轮规格Grinding wheel specifications /mm10.5ˑ14ˑ10.3工件直径Workpiece diameter /mm12.8砂轮主轴转速Spindle speed of grinding wheel /(r㊃min -1)58000工件线速度Workpiece linear velocity /(m㊃s -1)工件轴转速Workpiece shaft speed /(r㊃min -1)计数修整间隔Count dressing interval长修次数Long repair times自动修整次数Number of automatic dressing进给轴步进量Feed shaft step /μm0.603900603310图4㊀单次修整砂轮RMS(Root Mean Square)和原始信号图Fig.4㊀RMS(Root Mean Square)and original signal diagram of single dressing wheel3.2㊀实验结果及其分析㊀㊀为了进一步分析CBN 砂轮在磨削加工过程中进行单次修整和多次修整后声发射信号的变化,下面将介绍如何用最大熵原理对声发射信号的最大熵概率密度分布进行估计,并利用交叉熵原理进一步分析最大熵概率密度值的变化㊂3.2.1㊀声发射信号的最大熵概率密度分布估计㊀㊀为了说明声发射信号最大熵概率密度值估计的过程,即式(1)~式(6)概率密度估计过程,下面以单次修整后砂轮磨削加工第一个工件声发射信号为对象,介绍如何对声发射信号的最大熵概率密度分布进行估计㊂将采集到的声发射信号按幅值从小到大划分为10等分区间,每个区间记为[a j ,a j +1)(j =0,1, ,9),即式(1)中N =10,并对声发射信号在10个区间的分布频率和均值进行统计,以便对最大熵概率密度分布进行估计㊂将处于区间[a j ,a j +1)(j =0,1, ,9)声发射信号的个数记为m j ,处于[a 0,a 10)间数据的个数记为n ,即样本数记为n ,通过m j /n 的计算可以获得信号在10个区间上的分布频率值,同时还可以得到信号在10个区间上的均值,如表2所示㊂将区间频率分布值代入式(1)~式(4),采用5阶原点矩约束,即m =5,通过式(5)可以获得声发射信号的最大熵概率密度分布,并将最大熵概率密度分布值采用三次样条插值获得其拟合曲线,如图6所示㊂通过对声发射信号的最大熵概率密度值的估计,可以分析CBN 砂轮磨削加工过程中声发射信号的变化㊂表2㊀声发射信号的区间分布概率与均值Tab.2㊀Interval distribution probability and mean value of acoustic emission signal区间Interval h 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h 9h 10概率Probability 0.00010.00270.02780.13640.30780.32370.16170.03620.00350.0001均值Mean-1.160-0.899-0.644-0.392-0.1430.10770.35750.60780.8619 1.1162㊀326㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀图5㊀多次修整砂轮RMS和原始信号图Fig.5㊀RMS and original signal diagram of multiple dressing wheel3.2.2㊀砂轮单次修整磨削声发射最大熵概率密度的变化㊀㊀由于CBN砂轮在磨削加工过程中进行单次修整后磨削加工时,会产生不同程度的磨损,以至于磨削加工的声发射信号会发生变化,因此可以研究砂轮进行单次修整后的声发射信号的变化㊂根据3.2.1关于最大熵概率密度估计值的计算过程,可以获得在砂轮磨削加工过程中进行单次修整后磨削加工声发射信号的㊀第45卷第2期谭永敏等:基于Shannon 熵与声发射信号的CBN 砂轮性能监测方法研究327㊀㊀图6㊀最大熵概率密度分布图Fig.6㊀Maximum entropy probability density distribution最大熵概率密度分布值㊂因此将砂轮进行单次修整后不同磨损阶段的声发射信号求其最大熵概率密度分布值,记砂轮修整后开始磨削加工的声发射信号最大熵概率密度值为P 1,砂轮磨削10个工件后㊁砂轮磨削20个工件后㊁砂轮磨削40个工件后和砂轮磨削60个工件后的最大熵概率密度值分别记为P 2㊁P 3㊁P 4㊁P 5,其值如表3所示㊂根据表3中的最大熵概率密度值,采用三次样条插值获得砂轮磨削加工过程中进行单次修整后磨削加工的不同磨损阶段的最大熵概率密度分布拟合曲线,如图7所示㊂表3㊀砂轮单次修整后不同磨损阶段的最大熵概率密度分布值Tab.3㊀Maximum entropy probability density distribution of grinding wheel at different wear stages after single dressing区间Intervalh 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h 9h 10P 10.00060.00710.03910.12110.25260.31280.19760.06050.00770.0009P 20.00070.00690.03850.12210.25450.31010.19720.06080.00830.0008P 30.00070.00670.03610.10880.23030.29750.21900.08350.01570.0017P 40.00040.00510.03160.10130.21900.30020.23590.09000.01550.0010P 50.00040.00410.02580.08840.20650.29700.24990.10590.02040.0014图7㊀砂轮单次修整后不同磨损阶段的最大熵概率密度Fig.7㊀Maximum entropy probability density of different wearstages after single dressing of grinding wheel㊀㊀从图7可以看出,在磨削加工过程中砂轮进行单次修整后连续磨削加工时,声发射信号的最大熵概率密度曲线发生了变化,为了更好地反映最大熵概率密度的变化,采用2.2提出的交叉熵方法对其进行计算,以砂轮修整后开始磨削加工的声发射信号最大熵概率密度值为基准,即以P 1为基准,计算P 1㊁P 2㊁P 3㊁P 4㊁P 5相对于P 1的交叉熵,计算结果如表4所示㊂表4㊀砂轮单次修整后不同磨损阶段的最大熵概率密度的交叉熵Tab.4㊀Cross entropy of maximum entropy probability density at different wear stages after single dressing of grinding wheelD (P 1,P 1)D (P 1,P 2)D (P 1,P 3)D (P 1,P 4)D (P 1,P 5)07.2679ˑ10-50.00420.00740.0163从图8可以看出,磨削加工过程中砂轮进行单次修整后连续磨削加工的声发射信号最大熵概率密度分布的交叉熵逐渐增加,因此可以通过分析CBN 砂轮磨削加工不同工件数量的交叉熵值对磨削过程中CBN 砂轮进行单次修整后磨削加工时的磨损状态进行监测㊂图8㊀砂轮单次修整后不同磨损阶段的交叉熵Fig.8㊀Cross entropy of grinding wheel at differentwear stages after single dressing3.2.3㊀砂轮多次修整磨削声发射最大熵概率密度的变化㊀㊀由于CBN 砂轮在磨削加工过程中进行多次修整后,砂轮直径会不断减少,因此可以研究砂轮不同直径剩余时磨削加工的声发射信号的变化㊂根据3.2.1的计算过程,可以获得在砂轮磨削加工过程中进行多次修整后磨削加工声发射信号的最大熵概率密度分布值㊂将磨削加工过程中砂轮进行多次修整后不同直径磨削加工的声发射信号求其最大熵概率密度分布值,记砂轮直径剩余90%时的声发射信号最大熵概率密度值为P 1,砂轮直径剩余70%㊁砂轮直径剩余50%㊁砂轮直径剩余30%和砂轮直径剩余5%的最大熵概率密度值分别记为P 2㊁P 3㊁P 4㊁P 5,其值如表5所示㊂㊀328㊀机㊀㊀械㊀㊀强㊀㊀度2023年㊀表5㊀砂轮多次修整后不同直径剩余的最大熵概率密度分布值Tab.5㊀Residual maximum entropy probability density distribution of grinding wheel with different diameters after repeated dressing 区间Intervalh 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h 9h 10P 10.00060.00710.03910.12110.25260.31280.19760.06050.00770.0009P 20.00060.00700.03820.11410.22720.28640.21720.08850.01880.0021P 30.00040.00510.03160.10130.21900.30020.23590.09000.01550.0010P 40.00050.00380.02500.08730.20780.29980.25050.10460.01960.0013P 50.00050.00410.02380.08430.18940.27870.25430.13000.03180.0032㊀㊀根据表5中的最大熵概率密度值,可以获得砂轮多次修整后不同直径剩余的最大熵概率密度分布拟合曲线,如图9所示㊂采用上述提出的交叉熵方法对其进行计算,以砂轮直径剩余90%为基准,即以P 1为基准,计算P 1㊁P 2㊁P 3㊁P 4㊁P 5相对于P 1的交叉熵,计算结果如表6所示㊂图9㊀砂轮多次修整后不同直径剩余的最大熵概率密度Fig.9㊀Residual maximum entropy probability density of differentdiameters after multiple dressing of grinding wheel表6㊀砂轮多次修整后不同直径剩余的最大熵概率密度的交叉熵Tab.6㊀Cross entropy of the maximum entropy probability density ofdifferent diameters after grinding wheel dressing for many times D (P 1,P 1)D (P 1,P 2)D (P 1,P 3)D (P 1,P 4)D (P 1,P 5)00.00570.00740.01600.0295从图10可以看出,磨削加工过程中砂轮进行多次修整后磨削加工的声发射信号最大熵概率密度分布的交叉熵逐渐增加,因此可以通过分析CBN 砂轮不同直径剩余量的交叉熵结果对CBN 砂轮在磨削加工过程中进行多次修整后磨削加工的性能进行监测㊂3.2.4㊀CBN 砂轮性能评估㊀㊀由于CBN 砂轮在磨削加工过程中会产生不同程度的磨损,为了保证加工工件表面质量,往往会通过检测加工工件表面粗糙度来判断CBN 砂轮是否需要进行修整或者更换,以确保工件表面质量,如图11所示㊂而本文将通过分析CBN 砂轮在磨削加工过程中进行单次修整和多次修整磨削循环过程声发射信号的交叉熵值对CBN 砂轮性能进行监测㊂在单次修整磨削循环过程中,单次修整后CBN 砂轮在连续磨削加工过程中会产生不同程度的磨损,会图10㊀砂轮多次修整后不同直径剩余交叉熵Fig.10㊀Residual cross entropy of grinding wheel with differentdiameters after repeateddressing图11㊀工件表面粗糙度测量图Fig.11㊀Measurement chart of workpiece surface roughness影响工件表面粗糙度㊂由于随着砂轮进行单次修整后不断进行磨削加工时,其工件表面粗糙度呈上升趋势,且通过分析,CBN 砂轮单次修整后磨削加工不同工件数量时的交叉熵值是不断增大的,如图12所示㊂因此可以根据信号分析的交叉熵结果,当交叉熵结果大于0.02时,则需要对砂轮进行下一轮的修整,以确保工件表面粗糙度始终保持在允许的最大0.25μm 范围内,从而保证产品加工质量㊂在多次修整磨削循环过程中,砂轮在磨削加工过程中随着修整次数的增加其直径一直减少,当砂轮直径减少到一定程度时,其加工性能会发生变化,容易造成工件表面质量问题㊂由于随着砂轮直径不断减小,工件表面粗糙度呈上升趋势㊂当砂轮直径剩余5%时,其加工工件表面粗糙度即将超过允许的最大0.32μm 范围㊂同时通过分析,CBN 砂轮进行多次修整后在不同直径剩余时的交叉熵值也是不断增大的,如图13所示㊂因此可以根据上述信号分析的交叉熵结果,当交叉熵结果大于0.03时,则需要更换新的砂。

基于声发射监测的金刚石砂轮修整技术研究

)! 金刚石砂轮修整方法及原理
砂轮修整的目的是为了得到所需要的宏观砂轮几何外形，也对砂轮的微观形貌产生影响，常用的金刚石砂轮修整方法是通过安装在制动装置上的陶瓷结合剂碳化硅砂轮来实现。如图 O ，机床金刚石砂轮在整个修整过程中只做回转运动，修整器固定在机床工作台上，修整器上的修整砂轮回转由其独立驱动源驱动，在机床工作台进给作用下与金刚石砂轮接触并做往复运动，通过调整修整轮轴线方向使修整砂轮和金刚石砂轮在接触点上的速度方向不在同一条直线上从而获得
・0 .// ・
图 7* 表示砂轮修整开始时，工具砂轮只磨削到被修砂轮较低的一侧，并没有磨削到另一侧；图 7N 表示 8/ 23% 后的工具砂轮与被修砂轮的接触区域扩大；图 7# 表示此时的工具砂轮已经修正到被修砂轮整个表面区域，但声发射信号显示一侧的声信号强于另一侧，说明被修砂轮表面仍没有平整；经过 9 $ 修整后，如图
!"#$% &’ ()*+&’$ ,-)’$)’. /0112 (-133)’. 4150’&2&.% 6*31$ &’ 75&#3")5 8+)33)&’ 9&’)"&-)’.
345 67’7%，85 4*&’9% （ :%9;"<,9-) &= >$*%($*9 =&< >#9"%#" *%+ !"#$%&’&() ， >$*%($*90111.2 ， 34?） *+,-./0-：5% -$9, @*@"<，*% *#&7,-9# "A9,,9&% （ BC ）A&%9-&<9%( ,),-"A $*, D""% +";"’&@"+ =&< E9*A&%+ (<9%+9%( F$""’ +<",,9%(G B%+ -$" F$""’ +<",,9%( @<&#",, #*% D" ;9,7*’ A&%9-&<"+ D) 7,9%( -$" *#&7,-9# "A9,,9&% ,),-"AG !$" F$""’ +<",,9%( *#-7*’ "=="#- #*% D" H7*%-9-*-9;" *%*’)I"+ D) #*%#7’*-9%( -$" *#&7,-9# "A9,J ,9&% ,9(%*’ ,-*%+*<+ +";9*-9&%G K"=&<" &< *=-"< -$" +<",,9%( ， -$" F$""’ ,7<=*#" ,$*@" F*, A"*,7<"+ D) 7J ,9%( -$" #*@*#9-) -<*%,+7#"<G !$" A"*,7<"A"%- <",7’-, @<&;" -$" ="*,9D9’9-) &= BC A&%9-&<9%( ,),-"A 9% -$" +9*A&%+ (<9%+9%( F$""’ +<",,9%(G 12345.6,：E9*A&%+ L<9%+9%( M$""’；M$""’ E<",,9%( ；B#&7,-9# CA9,,9&%；N&%9-&<9%( 磨削过程中的金刚石砂轮经长时间磨损后，砂轮表面和砂轮宏观外形会发生变化，造成工件加工精度降低。所以，在磨削过程中要不断地对砂轮表面或砂轮几何外形进行修整，通常包括砂轮整形和修锐两个阶段，以保证砂轮有新磨粒和足够数量的有效切削刃来实现工件的尺寸精度和表面粗糙度

《基于声发射技术的缸套珩磨网纹磨损状态监测研究》范文

《基于声发射技术的缸套珩磨网纹磨损状态监测研究》篇一一、引言随着汽车工业的快速发展，发动机的可靠性和耐久性变得越来越重要。

缸套作为发动机的关键部件，其磨损状态直接关系到发动机的性能和寿命。

传统的缸套磨损检测方法主要依赖于定期拆卸和人工观察，这种方法不仅效率低下，而且难以实时监测磨损状态。

因此，研究一种能够实时、有效地监测缸套珩磨网纹磨损状态的方法显得尤为重要。

声发射技术作为一种无损检测技术，具有实时性强、灵敏度高等优点，被广泛应用于材料损伤、裂纹扩展等领域的监测。

本研究基于声发射技术，对缸套珩磨网纹磨损状态进行实时监测研究。

二、声发射技术原理及在缸套磨损监测中的应用声发射技术是一种通过检测材料在受力或变形过程中产生的弹性波（声波）来评估材料性能的技术。

当材料受到外力作用时，内部会产生应力波（即声发射信号），这些信号可以被传感器捕捉并进行分析。

通过分析声发射信号的特性和变化，可以推断出材料的损伤程度和变化趋势。

在缸套珩磨网纹磨损状态监测中，声发射技术可以通过安装在缸套上的传感器实时捕捉珩磨过程中产生的声发射信号。

这些信号与缸套的磨损状态密切相关，通过分析这些信号，可以实时监测缸套的磨损程度和变化趋势。

此外，声发射技术还可以与其他技术（如机器视觉、数据挖掘等）相结合，进一步提高监测的准确性和可靠性。

三、实验方法与数据分析1. 实验方法：本研究采用声发射技术对缸套珩磨过程中的网纹磨损状态进行实时监测。

实验过程中，将传感器安装在缸套上，记录珩磨过程中产生的声发射信号。

同时，通过高速摄像机记录珩磨过程的视觉信息，以便后续进行数据对比和分析。

2. 数据分析：对采集的声发射信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号的质量和信噪比。

然后，通过特征提取和模式识别技术，分析声发射信号与缸套磨损状态之间的关系。

此外，还将声发射信号与高速摄像机记录的视觉信息相结合，进行多源信息融合分析，以提高监测的准确性和可靠性。

基于声发射的磨削表面粗糙度模型及实验验证

基于声发射的磨削表面粗糙度模型及实验验证*尹国强，丰艳春，韩华超，李东旭，李　超（沈阳仪表科学研究院有限公司, 沈阳 110043）摘要　为实现对磨削过程中表面粗糙度的预测，在磨削过程中增加声发射装置，采用AE 信号监测磨削状态，分析AE 信号特征参量和频谱随磨削深度a p 、砂轮速度v s 和进给速度v w 等磨削参数变化的规律。

结果表明：随着a p 和v w 的增大，AE 信号特征参量的有效值和振铃计数值都增大，AE 信号的主要能量集中频谱在90～140 kHz ，对应的频谱幅值呈逐渐增大趋势；而随着v s 逐渐增大，AE 信号特征参量的有效值逐渐减小，振铃计数值逐渐增大，频段对应的频谱幅值呈逐渐减小的趋势。

对数据进一步分析，得出AE 信号特征参量与加工表面粗糙度的对应关系，为表面粗糙度预测模型建立提供样本。

利用基于BP 神经网络的多信息融合算法对AE 信号的多种特征参量信息进行合理融合，建立基于AE 信号的磨削加工表面粗糙度多信息融合预测模型，该模型可在实际生产中预测磨削表面粗糙度。

关键词　磨削加工；声发射；表面粗糙度；多信息融合中图分类号　TG58　文献标志码　A 文章编号　1006-852X(2023)05-0640-09DOI 码　10.13394/ki.jgszz.2022.0160收稿日期　2022-09-22　修回日期　2022-12-08近年来，难加工材料如高温合金、钛合金、复合材料等被广泛应用。

其磨削加工过程中，材料表面粗糙度不易控制，甚至会产生磨削烧伤和微裂纹[1-2]。

因此，迫切需要可以准确预测工件磨削表面粗糙度的方法，以提高生产效率。

同时，随着磨削加工向自动化、智能化发展，通过传感器采集磨削加工中的状态信息，可以利用人工神经网络分析判断其磨削过程[3]。

声发射技术作为一种成熟的无损监测方法，灵敏度高、抗干扰能力强，常用于磨削监测。

此外，声发射（acoustic emission ，AE ）信号中包含了丰富的磨削过程信息，其信号的时域和频域特征与砂轮和工件的接触状况、工件的表面质量等都有着非常紧密的联系，因此利用AE 信号对磨削过程进行监测是可行的[4-5]。

基于声发射技术及小波分析的砂轮钝化状态监测方法研究的开题报告

基于声发射技术及小波分析的砂轮钝化状态监测方
法研究的开题报告
一、选题的背景和意义
砂轮是金属加工中常用的工具，它的钝化状态对工件的加工效果和
品质有着直接的影响。

目前，对砂轮钝化状态的监测大多采用人工视觉
判定的方法，存在效率低下、误判率高等弊端。

因此，研究一种基于声
发射技术及小波分析的砂轮钝化状态监测方法，具有重要的现实意义和
应用价值。

二、选题的研究现状
目前，对于砂轮钝化状态的监测方法，主要采用的是基于图像处理
的技术，如边缘检测、二值化等。

这些方法存在着数据处理复杂、精度
受噪声干扰等问题。

近年来，基于声发射技术的研究越来越受到关注。

通过砂轮受力时的声波信息，可以反映出砂轮的状态和工作情况。

但目
前应用这种技术的研究还较少，并且仍存在一些问题需要解决。

三、选题的研究内容
本课题将结合声发射技术和小波分析的理论，提出一种基于声发射
技术及小波分析的砂轮钝化状态监测方法，具体包括以下几个方面的内容：
1. 设计砂轮受力实验装置，收集砂轮受力时的声波信号；
2. 使用小波分析方法对声波信号进行特征抽取，获得砂轮钝化状态
的信息；
3. 建立砂轮钝化状态的分类模型，以实现砂轮钝化状态的自动识别；
4. 对实验数据进行分析和验证，评估研究方法的准确性和可行性。

四、研究的意义
本研究的意义在于提出了一种新的、基于声发射技术及小波分析的砂轮钝化状态监测方法，实现了对砂轮钝化状态的自动识别，提高了监测效率和准确性。

研究成果对于推进工业自动化、提高工业加工质量和效率等方面都有重要的实用价值。

面向高效精密磨削的声发射机制及其在线监测系统的研究的开题报告

面向高效精密磨削的声发射机制及其在线监测系统的研究的开题报告一、研究背景高效精密磨削是现代制造业中重要的加工工艺之一。

在高效精密磨削中，声发射是一种普遍存在的现象，其产生原因和机制与磨削过程中的力学行为密切相关。

因此，研究声发射机制及其在线监测系统对于提高磨削加工的效率和精度具有重要意义。

二、研究内容本研究的主要内容包括以下几个方面:1. 探究高效精密磨削中声发射机制的形成原因和机理，分析磨削过程状况对声发射信号的影响，深入挖掘声波信号中包含的信息。

2. 开发一种高效精密磨削声发射在线监测系统，实现对磨削过程中声波信号的实时采集、处理和分析。

3. 利用实验和仿真手段，验证声发射在线监测系统的可行性和实用性，探究磨削过程中声波信号与加工状态之间的关联。

三、研究意义通过研究高效精密磨削中的声发射机制及其在线监测系统，可以实现以下几个方面的意义：1. 提高磨削加工的效率和精度，实现对磨削过程的精确控制和优化。

2. 实现磨削过程的自动化和智能化，减少人工干预和劳动力成本。

3. 拓展声发射技术在制造领域的应用范围，推动声发射技术的发展和应用。

四、研究方法本研究采用理论分析、实验和仿真三种方法相结合进行。

1. 理论分析：通过文献调研和理论分析，探究高效精密磨削中声发射机制的形成原因和机理。

2. 实验：通过设计和搭建磨削试验台，进行实验研究，采集声发射信号，并分析信号中包含的信息。

3. 仿真：通过建立磨削加工的数值模型，模拟磨削过程中的力学行为和声波信号，验证声发射在线监测系统的可行性和实用性。

五、研究计划本研究计划分为以下几个阶段：1. 第一阶段：进行文献研究和理论分析，确定研究方向和内容，完成开题报告和论文初稿的撰写。

2. 第二阶段：设计和搭建磨削试验台，进行实验研究，采集声发射信号，并分析信号中包含的信息。

3. 第三阶段：建立磨削加工的数值模型，模拟磨削过程中的力学行为和声波信号，验证声发射在线监测系统的可行性和实用性。