磨削技術
磨削加工中表面質量聲發射在線監測 |
| 發布時間：2022/12/30 |
| 目前，平面磨床磨削加工中的表面粗糙度仍然采用離線測量方法，由于不能及時發現加工過程中表面質量惡化，經常導致廢品出現，這已成為阻礙磨削加工高度自動化、智能化的瓶頸。因此，目前有關的研究大都定位在連續性在線檢測技術的開發上，以便能夠及時檢測出初期表面質量的惡化情況，在發生致命破壞之前采取補救措施。 影響工件表面粗糙度的因素有很多，包括砂輪線速度、工作臺速度、磨削深度、砂輪直徑、磨削液種類以及砂輪表面狀況等，這些因素很難歸納到一個數學模型中去，如磨削液和砂輪鈍化程度等的影響。用傳統的數學模型根本無法實現工件表面粗糙度的在線監測。研究發現，當以較大的進給量磨酎時，在聲發射傳感器探頭與磨削表面摩擦產生的聲發射信號( Acoustic Emission，AE)中，其AE信號的有效值（Root Mean Square）和其快速傅里葉變換(FFT)峰值與工件表面粗糙度有很好的對應關系。提出了一種在線監測外圓磨削工件表面粗糙度的方法，該方法從AE傳感器探頭與外圓磨削工件表面摩擦產生的AE信號中提取有關磨削工件表面粗糙度的信息，利用BP神經網絡實現外圓磨削工件表面粗糙度的在線檢測。通過試驗還發現磨削工件表面粗糙度與磨削燒傷及磨削顫振有著密切的關系，可以通過監測磨削表面粗糙度預報磨削燒傷及顫振的發生。 湖南大學采用BP神經網絡的方法，直接用磨削加工中的AE特征參量做輸人參數，工件表面粗糙度做輸出參數，成功地對超高速深切平面磨削加工工程陶瓷和鈦合金的工件表面粗糙度作了在線監測。目前還沒有發現類似的研究報道。 平面磨床磨削表面糖糙度L評f被加ii件表面質量的一個重要特性指標。可用下面三類參數來描述，即：粗糙度、波紋度和輪廓度。常用參數包括度量粗糙度的尺。和R。。工件的表面粗糙度通常用表面輪廓儀進行評定。試驗采用德國霍梅爾公司的T8000的表面粗糙度測試儀。在垂直于磨前方向上測量被加工工件的表面粗糙度R。。試驗中取樣長度為0. 8mm，評定長度為取樣長度的6倍，對R。測量5次取其平均值。 磨割過程產生的大量聲發射信號，信號傳播到Kistler 815282壓電聲發射傳感器并被接收，然后經過K18tler 5125B AE壓電連接器的前置放大、帶通濾波和有效值(RMS)轉換，經過Kistler 5125B AE壓電連接器得到兩路信號：濾波后聲發射信號和經過RMS轉換后聲發射信號有效值，將它們輸出到PCI6115采集卡。采集卡執行LabVIEW采集程序的指令進行采集，并輸入到計算機進行保存，采集到的數據信號等待后續的處理。 試驗證明，機械耦合式AE傳感器安裝位置距離磨削區的距離超過150mm就不能檢測到AE'fn號o AE傳感器應盡可能靠近磨削區。試驗中，由于工件太小，無法把AE傳感器安裝在工件上，用螺釘把AE傳感器固定在夾具體上。夾具體和AE傳感器之間涂有聲耦合劑。在聲發射波到達AE傳感器之前，都會經過夾具和AE傳感器之間的聲耦合劑。因此，在每次試驗過程中，都使用同一種耦合劑，以獲得可靠的結果。 平機磨床磨削過程中，噪聲的來源有很多。而最大限度的消除噪聲，能使磨削聲發射信號中包含磨削表面粗糙度等有用信息最大化。來自砂輪和砉削液是最主要的噪聲。背景噪聲的頻率范圍主要分布在lOOkHz以下，當傳感器頻率響應大于100kHZ時，背景噪聲對AE監測系統的影響很小。另外有一部分噪聲來自機床的電氣系統，噪聲的頻率大于2. OMHz。在聲發射監測中，通過截至頻率50kH譬捌lOOOkH墨的帶通濾波器，由機床振動、砂輪旋轉等因素產生的大部分噪聲都能消除掉。研究表明，材料在外部壓力作用下產生的AE信號，它的頻率范圍在50kHz~ 100kHz之間。根據采樣定理，采樣頻率要大于2倍被測信號的頻率，實驗時采樣頻率設置5MHz。 同時，人們一直試圖運用聲發射技術來在線識別磨削燒傷，但磨削燒傷的聲發射信號相對較弱．，容易被磨削中的其他聲發射信號所掩蓋。為了在其中發瑰磨削燒傷聲發射信號，湖南大學對鎳基高溫合金和工程陶瓷材料熱擴散的聲發射信號特征進行了研究，該熱擴散由激光照射引起（圖7-34），來模擬高速磨削熱效應。 運用短時傅里葉變換( Short Time Fourier Trans-forms．srFr)技術，在沒有其他干擾因素的條件下，模擬高速磨削燒傷溫度的聲發射信號的頻率特征被成功的提取出來。這樣就可以在眾多的高速磨削聲發射信號中比較容易找出磨削燒傷聲發射信號，并對其進行深入的研究。而實際的磨削燒傷聲發射信號分析中也證實了這一點，在磨削燒傷發生時，工件材料在上述燒傷主要頻率范圍的聲發射信號能量比沒有發生磨削燒傷時強！同時還發現工件材料磨削溫度改變越大則其聲發射信號越強！ |
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