基于振動(dòng)與功率信號(hào)融合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)：方法實(shí)踐與展望

基于振動(dòng)與功率信號(hào)融合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)：方法、實(shí)踐與展望一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代制造業(yè)中，刀具作為機(jī)床加工過(guò)程中的關(guān)鍵部件，其工作狀態(tài)直接影響著加工質(zhì)量、生產(chǎn)效率和成本。隨著制造業(yè)朝著高精度、高效率和自動(dòng)化方向的不斷發(fā)展，對(duì)刀具磨損狀態(tài)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)變得愈發(fā)重要。刀具磨損會(huì)導(dǎo)致切削力增大、切削溫度升高，進(jìn)而影響工件的尺寸精度和表面粗糙度，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)刀具破損，造成加工中斷，增加生產(chǎn)成本，降低生產(chǎn)效率。因此，實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具磨損狀態(tài)的有效監(jiān)測(cè)，對(duì)于提高加工質(zhì)量、保障生產(chǎn)連續(xù)性、降低生產(chǎn)成本具有重要意義。傳統(tǒng)的刀具磨損監(jiān)測(cè)方法，如直接觀察法、接觸檢測(cè)法等，雖然簡(jiǎn)單直觀，但存在主觀性強(qiáng)、精度低、需要停機(jī)檢測(cè)等缺點(diǎn)，難以滿足現(xiàn)代制造業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。隨著傳感器技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，基于信號(hào)分析的間接監(jiān)測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。這些方法通過(guò)監(jiān)測(cè)與刀具磨損相關(guān)的物理信號(hào)，如切削力、振動(dòng)、聲發(fā)射、電流和功率等，來(lái)間接推斷刀具的磨損狀態(tài)。其中，振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)由于其易于獲取、包含豐富的刀具狀態(tài)信息等優(yōu)點(diǎn)，在刀具磨損監(jiān)測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。單一的振動(dòng)信號(hào)或功率信號(hào)在監(jiān)測(cè)刀具磨損狀態(tài)時(shí)都存在一定的局限性。振動(dòng)信號(hào)雖然能夠反映刀具-工件-機(jī)床系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，對(duì)刀具的微小磨損較為敏感，但容易受到切削參數(shù)、工件材料特性和機(jī)床振動(dòng)等因素的干擾，導(dǎo)致信號(hào)特征不穩(wěn)定，影響監(jiān)測(cè)精度。功率信號(hào)主要反映機(jī)床電機(jī)的負(fù)載變化，與刀具磨損之間存在間接的關(guān)系，對(duì)刀具早期磨損的敏感性較低，且在復(fù)雜加工工況下，其他因素（如機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的效率變化、工件裝夾的穩(wěn)定性等）也會(huì)對(duì)功率信號(hào)產(chǎn)生影響，使得僅依靠功率信號(hào)難以準(zhǔn)確判斷刀具的磨損狀態(tài)。為了克服單一信號(hào)監(jiān)測(cè)的不足，提高刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，將振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行融合監(jiān)測(cè)成為一種有效的解決方案。振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)從不同角度反映了刀具的工作狀態(tài)，兩者包含的信息具有互補(bǔ)性。通過(guò)對(duì)這兩種信號(hào)進(jìn)行融合分析，可以充分利用它們各自的優(yōu)勢(shì)，更全面地獲取刀具磨損的相關(guān)信息，從而提高刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)的精度和可靠性，滿足現(xiàn)代制造業(yè)對(duì)刀具磨損監(jiān)測(cè)的高要求。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀刀具磨損監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究由來(lái)已久，隨著制造業(yè)的不斷發(fā)展，其重要性日益凸顯。早期的研究主要集中在直接監(jiān)測(cè)方法上，如接觸檢測(cè)法和放射線法。接觸檢測(cè)法通過(guò)接觸式傳感器感知刀具磨損前后的尺寸變化，檢測(cè)結(jié)果精確，但需要停機(jī)檢測(cè)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)。放射線法通過(guò)在刀具表面涂抹放射性物質(zhì)，利用放射線傳感器進(jìn)行檢測(cè)，然而該方法易造成放射性污染，且同樣無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，間接監(jiān)測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)?；谡駝?dòng)的監(jiān)測(cè)技術(shù)備受關(guān)注，切削過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)包含豐富的與刀具狀態(tài)密切相關(guān)的信息，它主要由切削力中的動(dòng)態(tài)分量引起，且和刀具-工件-機(jī)床構(gòu)成的切削系統(tǒng)本身的動(dòng)態(tài)特性密切相關(guān)。在具體應(yīng)用過(guò)程中，振動(dòng)信號(hào)被分解為三個(gè)方向的振動(dòng)，根據(jù)不同的加工方式，選擇不同方向的振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)刀具的磨損。學(xué)者Roth等人對(duì)切削過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了分析，提取出對(duì)刀具磨損敏感的振動(dòng)信號(hào)特征信息，取得了較好的識(shí)別效果。T?nshoff等人研究發(fā)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)時(shí)域均方根值隨著刀具磨損量的增加而增加，可以用于刀具磨損狀態(tài)識(shí)別?；陔娏骱凸β实谋O(jiān)測(cè)技術(shù)也得到了廣泛研究。刀具磨損時(shí)，由于切削力增強(qiáng)，造成切削功率和扭矩增加，使得機(jī)床電機(jī)電流增大，負(fù)載功率隨之增大，因此部分研究人員采用監(jiān)測(cè)電流或功率的方法識(shí)別刀具磨損狀態(tài)的變化。電流監(jiān)測(cè)方法和功率監(jiān)測(cè)方法具有安裝簡(jiǎn)易，測(cè)量信號(hào)簡(jiǎn)便，成本低，不受加工條件限制，不干擾加工過(guò)程等優(yōu)點(diǎn)。LinX.等提出了一種基于順序主軸電流信號(hào)的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，并應(yīng)用支持向量機(jī)進(jìn)行刀具破損識(shí)別；PalS.等利用小波包樹(shù)和主成分分析從電機(jī)電流中提取刀具磨損敏感特征，訓(xùn)練了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將切削條件與刀具磨損特征相關(guān)聯(lián)，從而可以根據(jù)切削條件預(yù)測(cè)刀具磨損量。為了克服單一信號(hào)監(jiān)測(cè)的不足，提高刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，多傳感器信息融合技術(shù)逐漸成為研究的重點(diǎn)。將振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行融合監(jiān)測(cè)的研究也取得了一定的進(jìn)展。有研究采用多傳感器融合技術(shù)，對(duì)振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行采集和分析，通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具磨損狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷。然而，目前的融合方法在信號(hào)特征提取、融合算法的有效性和適應(yīng)性等方面仍存在一些問(wèn)題，需要進(jìn)一步深入研究。在國(guó)內(nèi)，許多科研機(jī)構(gòu)和高校對(duì)刀具磨損監(jiān)測(cè)進(jìn)行了深入研究。華中科技大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)刀具磨損監(jiān)測(cè)問(wèn)題，提出了基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)控機(jī)床刀具磨損監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)采集數(shù)控機(jī)床主軸電機(jī)的三相電流信號(hào)，經(jīng)過(guò)一系列處理和分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)刀具磨損狀態(tài)的有效監(jiān)測(cè)，該方法具有監(jiān)測(cè)診斷精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。廣東艾迪升智能裝備有限公司對(duì)數(shù)控車床刀具磨損的監(jiān)測(cè)與更換進(jìn)行了研究，總結(jié)了刀具磨損的原因、監(jiān)測(cè)方法以及更換策略，強(qiáng)調(diào)了建立完善的刀具管理制度和加強(qiáng)操作人員技能培訓(xùn)的重要性。國(guó)外在刀具磨損監(jiān)測(cè)技術(shù)方面也取得了豐碩成果。一些國(guó)際知名企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)在刀具磨損監(jiān)測(cè)技術(shù)方面處于領(lǐng)先地位。德國(guó)的一些企業(yè)研發(fā)了先進(jìn)的刀具磨損監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，綜合運(yùn)用多種傳感器技術(shù)和智能算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)刀具磨損的高精度監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，提高了生產(chǎn)效率和加工質(zhì)量。當(dāng)前的研究在刀具磨損監(jiān)測(cè)方面取得了顯著進(jìn)展，但在振動(dòng)和功率信號(hào)融合監(jiān)測(cè)方面仍存在一些不足與空白。一方面，現(xiàn)有的融合算法大多基于傳統(tǒng)的信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)于復(fù)雜加工工況下的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)，其準(zhǔn)確性和可靠性有待進(jìn)一步提高；另一方面，在信號(hào)特征提取方面，缺乏對(duì)振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)深層次特征的挖掘，未能充分發(fā)揮兩種信號(hào)的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)。此外，針對(duì)不同類型刀具和加工工藝的個(gè)性化監(jiān)測(cè)模型研究較少，難以滿足多樣化的工業(yè)生產(chǎn)需求。二、刀具磨損監(jiān)測(cè)的理論基礎(chǔ)2.1刀具磨損機(jī)理刀具磨損是一個(gè)復(fù)雜的物理過(guò)程，受到多種因素的綜合影響。在切削過(guò)程中，刀具與工件材料之間存在著強(qiáng)烈的相互作用，包括機(jī)械摩擦、熱作用、化學(xué)作用等，這些作用導(dǎo)致刀具材料逐漸損耗，從而引起刀具磨損。刀具磨損的類型主要包括正常磨損和非正常磨損。正常磨損是在切削過(guò)程中逐漸產(chǎn)生的，具有一定的規(guī)律性，主要包括前刀面磨損、后刀面磨損和邊界磨損三種形式。前刀面磨損通常發(fā)生在切削塑性材料時(shí)，由于切屑與前刀面之間的劇烈摩擦和高溫作用，在前刀面上形成月牙洼狀的磨損區(qū)域。后刀面磨損則是刀具后刀面與已加工表面之間的摩擦和擠壓導(dǎo)致的，是最常見(jiàn)的磨損形式之一，尤其在切削脆性材料或低速切削時(shí)更為明顯。邊界磨損一般出現(xiàn)在主切削刃與工件待加工表面或已加工表面的交界處，這是由于此處的切削溫度和應(yīng)力集中較高，以及工件材料的硬質(zhì)點(diǎn)對(duì)刀具的刻劃作用等因素共同作用的結(jié)果。刀具磨損的過(guò)程可分為初期磨損階段、正常磨損階段和急劇磨損階段。在初期磨損階段，新刃磨的刀具表面比較粗糙，微觀上存在許多微小的凸起和凹坑，刀具與工件材料的實(shí)際接觸面積較小，單位面積上的壓力較大，因此磨損速度較快。隨著切削的進(jìn)行，刀具表面逐漸被磨平，實(shí)際接觸面積增大，單位面積上的壓力減小，磨損速度逐漸減慢，進(jìn)入正常磨損階段。在正常磨損階段，刀具的磨損量與切削時(shí)間近似成正比，刀具處于穩(wěn)定的工作狀態(tài)，是刀具的有效使用期。當(dāng)?shù)毒吣p到一定程度后，切削力和切削溫度急劇升高，刀具磨損速度加快，進(jìn)入急劇磨損階段。此時(shí)，刀具的切削性能急劇下降，如果繼續(xù)使用，會(huì)導(dǎo)致加工質(zhì)量惡化，甚至出現(xiàn)刀具破損等問(wèn)題，因此必須及時(shí)更換刀具。刀具磨損的影響因素眾多，主要包括工件材料、刀具材料、切削參數(shù)和切削液等。工件材料的硬度、強(qiáng)度、塑性和韌性等性能對(duì)刀具磨損有顯著影響。一般來(lái)說(shuō)，工件材料硬度越高、強(qiáng)度越大，刀具磨損越快；塑性和韌性較好的材料，在切削過(guò)程中容易產(chǎn)生積屑瘤，也會(huì)加劇刀具磨損。刀具材料的硬度、耐磨性、耐熱性和韌性等是影響刀具磨損的關(guān)鍵因素。硬度高、耐磨性好的刀具材料，能夠抵抗工件材料的磨損作用；耐熱性好的刀具材料，在高溫下仍能保持較好的切削性能，減少熱磨損；韌性好的刀具材料則能承受較大的切削力和沖擊力，不易發(fā)生破損。切削參數(shù)如切削速度、進(jìn)給量和切削深度對(duì)刀具磨損的影響也很大。切削速度增加，切削溫度升高，刀具的磨損速度加快；進(jìn)給量增大，切削力增大，刀具的磨損也會(huì)加??；切削深度增加，切削力和切削熱相應(yīng)增加，同樣會(huì)加速刀具磨損。合理選擇切削參數(shù)，能夠在保證加工效率的同時(shí)，降低刀具磨損。切削液具有冷卻、潤(rùn)滑、清洗和防銹等作用，使用切削液可以降低切削溫度，減少刀具與工件材料之間的摩擦，從而減緩刀具磨損，提高刀具壽命。刀具磨損機(jī)理是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及到機(jī)械、熱、化學(xué)等多個(gè)方面的作用。了解刀具磨損的類型、過(guò)程及影響因素，對(duì)于深入理解刀具磨損現(xiàn)象，進(jìn)而為基于振動(dòng)和功率信號(hào)融合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)，具有重要的意義。2.2振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)原理2.2.1振動(dòng)信號(hào)的產(chǎn)生與特性在切削過(guò)程中，刀具振動(dòng)信號(hào)的產(chǎn)生源于多種因素。切削力的動(dòng)態(tài)變化是導(dǎo)致刀具振動(dòng)的主要原因之一。切削力并非恒定不變，而是在切削過(guò)程中受到工件材料的不均勻性、刀具與工件之間的摩擦、切屑的形成與折斷等因素的影響，呈現(xiàn)出周期性或非周期性的波動(dòng)。這些波動(dòng)的切削力作用于刀具-工件-機(jī)床系統(tǒng)，使其產(chǎn)生振動(dòng)。當(dāng)?shù)毒咔邢鞯焦ぜ牧现械挠操|(zhì)點(diǎn)時(shí)，切削力會(huì)瞬間增大，引起刀具的振動(dòng)；切屑在形成過(guò)程中，其形狀和尺寸的變化也會(huì)導(dǎo)致切削力的波動(dòng)，進(jìn)而激發(fā)刀具振動(dòng)。機(jī)床的結(jié)構(gòu)特性和動(dòng)態(tài)性能也對(duì)刀具振動(dòng)信號(hào)的產(chǎn)生有重要影響。機(jī)床的主軸、導(dǎo)軌、工作臺(tái)等部件的剛度和阻尼特性決定了系統(tǒng)的固有頻率和振動(dòng)響應(yīng)。如果機(jī)床的結(jié)構(gòu)剛度不足，在切削力的作用下，就容易產(chǎn)生較大的振動(dòng)，這些振動(dòng)會(huì)通過(guò)刀具傳遞，使得刀具振動(dòng)信號(hào)更加復(fù)雜。刀具振動(dòng)信號(hào)通過(guò)刀具、工件和機(jī)床等部件進(jìn)行傳播。在傳播過(guò)程中，信號(hào)會(huì)發(fā)生衰減、反射和散射等現(xiàn)象，導(dǎo)致信號(hào)的幅值和相位發(fā)生變化。信號(hào)在傳播過(guò)程中還會(huì)受到周圍環(huán)境噪聲的干擾，使得采集到的振動(dòng)信號(hào)中包含了各種噪聲成分。從時(shí)域角度來(lái)看，刀具振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)為振動(dòng)位移、速度或加速度隨時(shí)間的變化曲線。振動(dòng)信號(hào)的幅值反映了振動(dòng)的強(qiáng)度，而振動(dòng)的周期或頻率則反映了振動(dòng)的周期性。在正常切削狀態(tài)下，刀具振動(dòng)信號(hào)的幅值相對(duì)較小，且具有一定的規(guī)律性，表現(xiàn)為較為平穩(wěn)的波動(dòng)。當(dāng)?shù)毒叱霈F(xiàn)磨損或破損時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)明顯增大，波動(dòng)也會(huì)變得更加劇烈，信號(hào)的周期性可能會(huì)被破壞，出現(xiàn)不規(guī)則的脈沖或尖峰。在頻域方面，通過(guò)傅里葉變換等方法可以將時(shí)域的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，得到信號(hào)的頻譜圖。頻譜圖展示了振動(dòng)信號(hào)在不同頻率成分上的能量分布情況。刀具振動(dòng)信號(hào)的頻率成分主要包括與切削過(guò)程相關(guān)的低頻成分和與機(jī)床結(jié)構(gòu)振動(dòng)相關(guān)的高頻成分。切削力的波動(dòng)頻率通常較低，一般在幾十赫茲到幾百赫茲之間，這些低頻成分反映了切削過(guò)程的動(dòng)態(tài)特性，如切削力的周期性變化、切屑的形成頻率等。機(jī)床結(jié)構(gòu)的固有頻率則相對(duì)較高，一般在幾千赫茲以上，當(dāng)機(jī)床結(jié)構(gòu)發(fā)生共振時(shí)，會(huì)在相應(yīng)的固有頻率處產(chǎn)生明顯的峰值。此外，刀具磨損或破損時(shí)，還可能會(huì)產(chǎn)生一些特定頻率的振動(dòng)信號(hào)，這些特征頻率可以作為判斷刀具狀態(tài)的重要依據(jù)。2.2.2振動(dòng)信號(hào)與刀具磨損的關(guān)系刀具磨損程度與振動(dòng)信號(hào)的幅值、頻率等參數(shù)密切相關(guān)。隨著刀具磨損的加劇，切削力會(huì)逐漸增大，這是因?yàn)槟p后的刀具切削刃變鈍，切削時(shí)需要克服更大的阻力。切削力的增大直接導(dǎo)致刀具振動(dòng)信號(hào)的幅值增加。在刀具磨損的初期，后刀面磨損使得刀具與工件之間的接觸面積增大，摩擦力增大，切削力隨之增大，振動(dòng)信號(hào)的幅值也會(huì)相應(yīng)地緩慢上升。當(dāng)?shù)毒哌M(jìn)入正常磨損階段，磨損量逐漸增加，切削力和振動(dòng)幅值也會(huì)穩(wěn)步上升。而在急劇磨損階段，刀具磨損嚴(yán)重，切削力急劇增大，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)出現(xiàn)大幅度的躍升，且波動(dòng)更加劇烈。刀具磨損還會(huì)引起振動(dòng)信號(hào)頻率成分的變化。刀具磨損過(guò)程中，刀具的切削刃形狀和刀具-工件-機(jī)床系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性都會(huì)發(fā)生改變，這會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。刀具磨損導(dǎo)致切削刃的不規(guī)則磨損，會(huì)使切削力的波動(dòng)頻率發(fā)生改變，從而在振動(dòng)信號(hào)的頻譜中出現(xiàn)新的頻率成分。刀具磨損還可能引起機(jī)床結(jié)構(gòu)共振頻率的變化，使得振動(dòng)信號(hào)在某些特定頻率處的能量分布發(fā)生改變。當(dāng)?shù)毒吣p到一定程度時(shí)，可能會(huì)激發(fā)機(jī)床結(jié)構(gòu)的共振，導(dǎo)致在共振頻率處的振動(dòng)幅值顯著增大，這也是判斷刀具磨損狀態(tài)的一個(gè)重要特征。通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的幅值、頻率等參數(shù)的分析，可以有效地監(jiān)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)，為刀具的更換和維護(hù)提供依據(jù)。2.3功率信號(hào)監(jiān)測(cè)原理2.3.1功率信號(hào)的獲取與分析在機(jī)床加工過(guò)程中，功率信號(hào)的獲取主要通過(guò)對(duì)機(jī)床電機(jī)相關(guān)參數(shù)的測(cè)量來(lái)實(shí)現(xiàn)。通常采用功率傳感器，它可以直接測(cè)量電機(jī)的輸入功率，或者通過(guò)測(cè)量電機(jī)的電流和電壓，利用公式P=UI\cos\varphi（其中P為功率，U為電壓，I為電流，\cos\varphi為功率因數(shù)）來(lái)計(jì)算功率。功率傳感器可安裝在機(jī)床的供電線路上，以實(shí)時(shí)采集電機(jī)的功率信號(hào)。對(duì)于采集到的功率信號(hào)，需要進(jìn)行深入分析，以提取其中蘊(yùn)含的與刀具磨損相關(guān)的信息。時(shí)域分析是功率信號(hào)分析的基礎(chǔ)，通過(guò)計(jì)算功率信號(hào)的均值、方差、峰值等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，可以初步了解功率信號(hào)的整體特征。均值反映了功率信號(hào)在一段時(shí)間內(nèi)的平均水平，方差則體現(xiàn)了功率信號(hào)的波動(dòng)程度，峰值則表示功率信號(hào)在瞬間達(dá)到的最大值。在正常切削狀態(tài)下，功率信號(hào)的均值相對(duì)穩(wěn)定，方差較小，峰值也在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。當(dāng)?shù)毒叱霈F(xiàn)磨損時(shí)，功率信號(hào)的均值可能會(huì)增大，方差也會(huì)隨之變大，峰值可能會(huì)出現(xiàn)異常升高，這些變化可以作為判斷刀具磨損狀態(tài)的初步依據(jù)。頻域分析則可以揭示功率信號(hào)在不同頻率成分上的能量分布情況，進(jìn)一步挖掘功率信號(hào)的特征。通過(guò)傅里葉變換等方法將時(shí)域功率信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，得到功率譜。在功率譜中，不同的頻率成分對(duì)應(yīng)著不同的物理過(guò)程。與切削過(guò)程相關(guān)的低頻成分，如幾十赫茲到幾百赫茲的頻率范圍，主要反映了切削力的周期性變化、切屑的形成與折斷等過(guò)程，這些頻率成分的能量變化與刀具磨損密切相關(guān)。隨著刀具磨損的加劇，切削力的波動(dòng)增大，相應(yīng)的低頻功率成分也會(huì)發(fā)生變化。機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的固有頻率以及其他機(jī)械部件的振動(dòng)頻率等高頻成分，也會(huì)在功率譜中有所體現(xiàn)。當(dāng)機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障或刀具磨損導(dǎo)致切削力異常時(shí)，這些高頻成分的能量分布可能會(huì)發(fā)生改變，通過(guò)對(duì)功率譜的分析，可以發(fā)現(xiàn)這些異常變化，從而為刀具磨損監(jiān)測(cè)提供更多的信息。2.3.2功率信號(hào)與刀具磨損的關(guān)聯(lián)刀具磨損與功率信號(hào)之間存在著緊密的內(nèi)在聯(lián)系，這種聯(lián)系主要通過(guò)切削力的變化來(lái)體現(xiàn)。當(dāng)?shù)毒咴谇邢鬟^(guò)程中逐漸磨損時(shí)，切削刃的鋒利程度降低，切削刃變鈍，使得切削時(shí)刀具與工件材料之間的摩擦力增大。為了克服這些增大的摩擦力，切削力必然會(huì)隨之增加。切削力的增加直接導(dǎo)致機(jī)床電機(jī)需要輸出更大的扭矩來(lái)驅(qū)動(dòng)刀具旋轉(zhuǎn)和進(jìn)給運(yùn)動(dòng)，根據(jù)功率的計(jì)算公式P=T\omega（其中P為功率，T為扭矩，\omega為角速度），在角速度基本不變的情況下，扭矩的增大使得電機(jī)的輸出功率增大，從而反映在功率信號(hào)上就是功率值的上升。在刀具磨損的初期，后刀面的磨損導(dǎo)致刀具與工件之間的接觸面積增大，摩擦力逐漸增大，切削力緩慢上升，電機(jī)功率也會(huì)相應(yīng)地逐漸增加，但這種變化可能相對(duì)較小，不太容易被直接察覺(jué)。隨著刀具磨損的進(jìn)一步發(fā)展，切削刃的磨損加劇，切削力急劇增大，電機(jī)需要輸出更大的功率來(lái)維持切削過(guò)程，此時(shí)功率信號(hào)的變化會(huì)更加明顯，功率值會(huì)顯著升高，且波動(dòng)也會(huì)更加劇烈。除了功率值的變化，刀具磨損還會(huì)引起功率信號(hào)頻率成分的改變。刀具磨損會(huì)導(dǎo)致切削過(guò)程的不穩(wěn)定性增加，切削力的波動(dòng)頻率發(fā)生變化，從而使得功率信號(hào)中與切削過(guò)程相關(guān)的頻率成分也發(fā)生改變。刀具磨損導(dǎo)致切削刃的不規(guī)則磨損，會(huì)使切削力的波動(dòng)變得更加復(fù)雜，在功率譜中可能會(huì)出現(xiàn)新的頻率成分，或者某些頻率成分的能量分布發(fā)生變化。刀具磨損還可能引發(fā)機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)加劇，導(dǎo)致功率信號(hào)中與機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)相關(guān)的頻率成分的能量增加，這些頻率成分的變化也可以作為判斷刀具磨損狀態(tài)的重要依據(jù)。通過(guò)對(duì)功率信號(hào)的變化進(jìn)行分析，可以有效地監(jiān)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)，為刀具的更換和維護(hù)提供重要的參考信息。三、振動(dòng)與功率信號(hào)融合的方法3.1信號(hào)采集與預(yù)處理3.1.1傳感器選型與布置振動(dòng)傳感器的選型需要綜合考慮多方面因素。靈敏度是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，它決定了傳感器對(duì)微弱振動(dòng)信號(hào)的感知能力。在刀具磨損監(jiān)測(cè)中，初期磨損階段振動(dòng)信號(hào)的變化相對(duì)較小，因此需要高靈敏度的傳感器來(lái)準(zhǔn)確捕捉這些細(xì)微變化。靈敏度為100mV/g的壓電式加速度傳感器，能夠?qū)ξ⑿〉恼駝?dòng)加速度變化做出靈敏響應(yīng)，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)刀具的早期磨損。頻率響應(yīng)范圍也至關(guān)重要，刀具振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的頻率成分，從與切削過(guò)程相關(guān)的低頻成分到與機(jī)床結(jié)構(gòu)振動(dòng)相關(guān)的高頻成分。為了全面獲取振動(dòng)信號(hào)的信息，傳感器的頻率響應(yīng)范圍應(yīng)能覆蓋這些頻率成分。一般來(lái)說(shuō)，刀具振動(dòng)信號(hào)的頻率范圍在幾十赫茲到數(shù)千赫茲之間，因此選擇頻率響應(yīng)范圍為0.5Hz-10kHz的振動(dòng)傳感器，可以滿足大多數(shù)工況下的監(jiān)測(cè)需求。根據(jù)機(jī)床的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和刀具的工作位置，確定振動(dòng)傳感器的最佳安裝位置。在車削加工中，將振動(dòng)傳感器安裝在刀架上，可以直接獲取刀具的振動(dòng)信號(hào)，減少信號(hào)在傳播過(guò)程中的衰減和干擾。在銑削加工中，由于刀具的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)和切削力的周期性變化，振動(dòng)信號(hào)更為復(fù)雜，通常將振動(dòng)傳感器安裝在主軸外殼或工作臺(tái)等關(guān)鍵部位，以獲取較為全面的振動(dòng)信息。在安裝振動(dòng)傳感器時(shí)，要確保其與安裝部位緊密接觸，采用合適的安裝方式，如磁吸式、螺栓連接等，以保證傳感器能夠準(zhǔn)確地感知振動(dòng)信號(hào)。功率傳感器的選型主要考慮其測(cè)量精度和響應(yīng)時(shí)間。測(cè)量精度直接影響到對(duì)功率信號(hào)的準(zhǔn)確獲取，高精度的功率傳感器能夠更精確地測(cè)量電機(jī)的功率變化，從而為刀具磨損監(jiān)測(cè)提供可靠的數(shù)據(jù)支持。選擇測(cè)量精度為0.5%的功率傳感器，可以滿足對(duì)功率信號(hào)測(cè)量精度的要求。響應(yīng)時(shí)間則決定了傳感器對(duì)功率信號(hào)變化的快速響應(yīng)能力，在刀具磨損導(dǎo)致功率信號(hào)快速變化的情況下，短響應(yīng)時(shí)間的功率傳感器能夠及時(shí)捕捉到這些變化，為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供保障。響應(yīng)時(shí)間為1ms的功率傳感器，能夠快速響應(yīng)功率信號(hào)的突變，滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求。功率傳感器通常安裝在機(jī)床電機(jī)的供電線路上，以直接測(cè)量電機(jī)的輸入功率。在安裝過(guò)程中，要注意避免電磁干擾，采用屏蔽線連接傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，確保采集到的功率信號(hào)不受外界電磁干擾的影響。3.1.2信號(hào)降噪與濾波在信號(hào)采集過(guò)程中，不可避免地會(huì)引入各種噪聲和干擾，這些噪聲會(huì)影響信號(hào)的質(zhì)量，降低信號(hào)中有效信息的可辨識(shí)度，因此需要對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行降噪與濾波處理，以提高信號(hào)質(zhì)量，為后續(xù)的信號(hào)分析和特征提取奠定基礎(chǔ)。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，常用的降噪方法有濾波和小波變換。濾波是一種經(jīng)典的信號(hào)處理方法，通過(guò)設(shè)計(jì)合適的濾波器，可以去除信號(hào)中的特定頻率成分。低通濾波器可以有效去除振動(dòng)信號(hào)中的高頻噪聲，因?yàn)楦哳l噪聲往往是由環(huán)境干擾、電氣噪聲等因素引起的，而與刀具磨損相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)主要集中在低頻和中頻范圍。選擇截止頻率為500Hz的低通濾波器，能夠有效地濾除高頻噪聲，保留與刀具磨損相關(guān)的低頻信號(hào)。高通濾波器則可以去除信號(hào)中的低頻漂移和趨勢(shì)項(xiàng)，使得信號(hào)更加平穩(wěn)。在一些情況下，振動(dòng)信號(hào)中可能存在50Hz的工頻干擾，采用帶阻濾波器可以針對(duì)性地去除這一特定頻率的干擾，提高信號(hào)的純凈度。小波變換是一種時(shí)頻分析方法，它能夠?qū)⑿盘?hào)在不同的時(shí)間尺度上進(jìn)行分解，從而更好地分析信號(hào)的局部特征。在振動(dòng)信號(hào)降噪中，小波變換可以根據(jù)信號(hào)和噪聲在不同尺度上的特性差異，有效地分離信號(hào)和噪聲。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)選擇合適的小波基函數(shù)和分解層數(shù)，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解，得到不同尺度下的小波系數(shù)。由于噪聲在小波變換后的高頻系數(shù)中占據(jù)主導(dǎo)地位，而信號(hào)的主要能量集中在低頻系數(shù)中，因此可以通過(guò)對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理，去除噪聲對(duì)應(yīng)的系數(shù)，然后再進(jìn)行小波逆變換，重構(gòu)得到降噪后的振動(dòng)信號(hào)。db4小波基函數(shù)在處理振動(dòng)信號(hào)時(shí)具有較好的性能，通過(guò)3層小波分解和軟閾值處理，可以有效地去除振動(dòng)信號(hào)中的噪聲，同時(shí)保留信號(hào)的重要特征。功率信號(hào)的降噪同樣可以采用濾波和小波變換等方法。由于功率信號(hào)中可能存在的噪聲頻率成分與振動(dòng)信號(hào)有所不同，在選擇濾波器時(shí)需要根據(jù)功率信號(hào)的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。對(duì)于功率信號(hào)中的高頻噪聲，可以采用截止頻率為100Hz的低通濾波器進(jìn)行濾波，以去除高頻噪聲的干擾。在一些復(fù)雜的加工工況下，功率信號(hào)可能會(huì)受到多種因素的影響，產(chǎn)生非平穩(wěn)的噪聲，此時(shí)小波變換能夠發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，對(duì)功率信號(hào)進(jìn)行多尺度分析，去除噪聲，提取出與刀具磨損相關(guān)的特征信息。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他信號(hào)處理方法，如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）等，對(duì)振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行降噪處理。EMD方法能夠?qū)⑿盘?hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（IMF），通過(guò)分析各個(gè)IMF分量與噪聲和信號(hào)的相關(guān)性，去除噪聲對(duì)應(yīng)的IMF分量，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的降噪。在處理振動(dòng)信號(hào)時(shí)，將EMD方法與小波變換相結(jié)合，先利用EMD方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，得到一系列IMF分量，然后對(duì)這些IMF分量進(jìn)行小波變換，進(jìn)一步去除噪聲，能夠取得更好的降噪效果。通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪與濾波處理，可以有效地提高振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)的質(zhì)量，為后續(xù)的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供可靠的數(shù)據(jù)支持。3.2特征提取與選擇3.2.1振動(dòng)信號(hào)特征提取時(shí)域特征是振動(dòng)信號(hào)分析的基礎(chǔ)，它能夠直觀地反映信號(hào)在時(shí)間維度上的變化規(guī)律。均值是振動(dòng)信號(hào)在一段時(shí)間內(nèi)的平均值，它反映了信號(hào)的直流分量，對(duì)于判斷振動(dòng)信號(hào)的整體水平具有重要意義。在刀具正常磨損階段，振動(dòng)信號(hào)的均值通常保持相對(duì)穩(wěn)定；而當(dāng)?shù)毒叱霈F(xiàn)異常磨損或破損時(shí)，均值可能會(huì)發(fā)生明顯變化。方差則衡量了振動(dòng)信號(hào)偏離均值的程度，它反映了信號(hào)的波動(dòng)情況。方差越大，說(shuō)明信號(hào)的波動(dòng)越劇烈，刀具的工作狀態(tài)越不穩(wěn)定。在刀具磨損過(guò)程中，隨著切削力的變化和刀具-工件-機(jī)床系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，振動(dòng)信號(hào)的方差會(huì)逐漸增大，尤其是在刀具進(jìn)入急劇磨損階段，方差會(huì)顯著增大，這可以作為判斷刀具磨損狀態(tài)的重要依據(jù)。峰值指標(biāo)是振動(dòng)信號(hào)的最大值與均方根值的比值，它對(duì)信號(hào)中的沖擊成分非常敏感。在刀具磨損過(guò)程中，當(dāng)?shù)毒咔邢鞯焦ぜ牧现械挠操|(zhì)點(diǎn)或出現(xiàn)崩刃等情況時(shí)，會(huì)產(chǎn)生瞬間的沖擊振動(dòng)，導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的峰值指標(biāo)急劇增大。峭度是描述振動(dòng)信號(hào)概率密度分布形態(tài)的參數(shù)，它反映了信號(hào)中沖擊成分的豐富程度。正常情況下，振動(dòng)信號(hào)的峭度值接近3；當(dāng)?shù)毒叱霈F(xiàn)故障時(shí)，信號(hào)中會(huì)出現(xiàn)大量的沖擊成分，峭度值會(huì)明顯增大，因此峭度也可以作為檢測(cè)刀具磨損和故障的有效特征。通過(guò)傅里葉變換等方法，將時(shí)域的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，從而獲取信號(hào)的頻率成分和功率譜等特征。頻率成分分析可以揭示振動(dòng)信號(hào)中不同頻率的組成情況，不同的頻率成分往往與不同的物理過(guò)程相關(guān)。與切削過(guò)程相關(guān)的頻率成分，如切削力的波動(dòng)頻率、切屑的形成頻率等，通常在低頻段，一般在幾十赫茲到幾百赫茲之間。這些低頻成分的變化與刀具磨損密切相關(guān)，隨著刀具磨損的加劇，切削力的波動(dòng)增大，相應(yīng)的低頻頻率成分的幅值也會(huì)發(fā)生變化。機(jī)床結(jié)構(gòu)的固有頻率則在高頻段，一般在幾千赫茲以上，當(dāng)機(jī)床結(jié)構(gòu)發(fā)生共振時(shí)，會(huì)在固有頻率處產(chǎn)生明顯的峰值，通過(guò)監(jiān)測(cè)這些高頻成分的變化，可以判斷機(jī)床結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性以及刀具磨損對(duì)機(jī)床結(jié)構(gòu)的影響。功率譜是頻域分析中的重要工具，它表示了振動(dòng)信號(hào)的能量在不同頻率上的分布情況。通過(guò)計(jì)算功率譜，可以更直觀地了解振動(dòng)信號(hào)的能量分布特征，找出與刀具磨損相關(guān)的特征頻率。在刀具磨損過(guò)程中，功率譜的形狀和能量分布會(huì)發(fā)生變化，某些頻率處的功率峰值可能會(huì)增大或減小，通過(guò)對(duì)這些變化的分析，可以有效地監(jiān)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)。在銑削加工中，當(dāng)?shù)毒吆蟮睹婺p量逐漸增加時(shí)，功率譜中與切削力波動(dòng)相關(guān)的頻率成分的功率值會(huì)逐漸增大，這表明刀具磨損導(dǎo)致切削力的波動(dòng)加劇，能量消耗增加。通過(guò)對(duì)功率譜的分析，可以準(zhǔn)確地捕捉到這些變化，為刀具磨損監(jiān)測(cè)提供可靠的依據(jù)。3.2.2功率信號(hào)特征提取平均功率是功率信號(hào)在一段時(shí)間內(nèi)的平均值，它反映了機(jī)床在切削過(guò)程中的平均能量消耗。在刀具正常工作狀態(tài)下，平均功率相對(duì)穩(wěn)定，波動(dòng)較小。當(dāng)?shù)毒叱霈F(xiàn)磨損時(shí)，切削力增大，機(jī)床需要輸出更多的能量來(lái)維持切削過(guò)程，導(dǎo)致平均功率逐漸增加。在刀具磨損的初期，平均功率的增加可能較為緩慢，但隨著磨損的加劇，平均功率會(huì)顯著上升。在車削加工中，當(dāng)?shù)毒吆蟮睹婺p量從0.1mm增加到0.3mm時(shí)，平均功率可能會(huì)從1.5kW逐漸增加到2.0kW，通過(guò)監(jiān)測(cè)平均功率的變化，可以初步判斷刀具的磨損狀態(tài)。功率變化率則反映了功率信號(hào)隨時(shí)間的變化速度，它對(duì)刀具磨損的動(dòng)態(tài)過(guò)程更為敏感。當(dāng)?shù)毒吣p發(fā)生變化時(shí)，功率變化率會(huì)迅速做出反應(yīng)，表現(xiàn)為功率變化率的增大或減小。在刀具開(kāi)始磨損時(shí)，功率變化率可能會(huì)出現(xiàn)一個(gè)短暫的上升階段，這是由于切削力的突然變化導(dǎo)致功率迅速增加；隨著磨損的持續(xù)進(jìn)行，功率變化率可能會(huì)保持在一個(gè)較高的水平，或者呈現(xiàn)出波動(dòng)變化的趨勢(shì)。通過(guò)監(jiān)測(cè)功率變化率，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)刀具磨損的動(dòng)態(tài)變化，為刀具的更換和維護(hù)提供更及時(shí)的預(yù)警。功率譜分析可以深入揭示功率信號(hào)在不同頻率成分上的能量分布情況，挖掘功率信號(hào)中與刀具磨損相關(guān)的特征。在功率譜中，與切削過(guò)程相關(guān)的低頻成分主要反映了切削力的周期性變化、切屑的形成與折斷等過(guò)程，這些頻率成分的能量變化與刀具磨損密切相關(guān)。隨著刀具磨損的加劇，切削力的波動(dòng)增大，相應(yīng)的低頻功率成分也會(huì)發(fā)生變化，表現(xiàn)為某些頻率處的功率峰值增大或新的頻率成分出現(xiàn)。機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的固有頻率以及其他機(jī)械部件的振動(dòng)頻率等高頻成分，也會(huì)在功率譜中有所體現(xiàn)。當(dāng)?shù)毒吣p導(dǎo)致切削力異常時(shí)，可能會(huì)激發(fā)機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的共振，使得功率譜中與機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)相關(guān)的高頻成分的能量增加，通過(guò)對(duì)功率譜的分析，可以發(fā)現(xiàn)這些異常變化，從而為刀具磨損監(jiān)測(cè)提供更多的信息。在銑削加工中，通過(guò)對(duì)功率譜的分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)毒吣p到一定程度時(shí)，功率譜中在100Hz左右的頻率處出現(xiàn)了一個(gè)明顯的功率峰值，進(jìn)一步分析表明，這個(gè)頻率與切削力的波動(dòng)以及刀具的磨損狀態(tài)密切相關(guān)，通過(guò)監(jiān)測(cè)這個(gè)特征頻率的功率變化，可以有效地判斷刀具的磨損程度。3.2.3特征選擇與優(yōu)化相關(guān)性分析是一種常用的特征選擇方法，它通過(guò)計(jì)算特征與刀具磨損之間的相關(guān)系數(shù)，來(lái)衡量特征對(duì)刀具磨損的敏感程度。相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值越接近1，表示特征與刀具磨損之間的相關(guān)性越強(qiáng)，該特征對(duì)刀具磨損狀態(tài)的反映越敏感。通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)提取的多個(gè)特征進(jìn)行相關(guān)性分析，可以篩選出與刀具磨損相關(guān)性較高的特征，去除相關(guān)性較低的冗余特征，從而降低特征維度，提高監(jiān)測(cè)模型的效率和準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，可以使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)等方法進(jìn)行相關(guān)性分析。假設(shè)提取了振動(dòng)信號(hào)的均值、方差、峰值指標(biāo)和功率信號(hào)的平均功率、功率變化率等多個(gè)特征，通過(guò)計(jì)算它們與刀具磨損量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)振動(dòng)信號(hào)的方差和功率信號(hào)的功率變化率與刀具磨損量的相關(guān)系數(shù)分別為0.85和0.88，相關(guān)性較高，而其他一些特征的相關(guān)系數(shù)較低，因此可以選擇方差和功率變化率作為主要特征，用于后續(xù)的刀具磨損監(jiān)測(cè)分析。主成分分析（PCA）是一種基于線性變換的降維方法，它能夠?qū)⒃嫉母呔S特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組新的、相互正交的低維特征向量，即主成分。這些主成分保留了原始數(shù)據(jù)的主要信息，同時(shí)最大限度地減少了數(shù)據(jù)的冗余和噪聲。在刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，通過(guò)PCA對(duì)提取的振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)特征進(jìn)行處理，可以將多個(gè)特征壓縮為少數(shù)幾個(gè)主成分，這些主成分包含了原始特征的大部分信息，從而實(shí)現(xiàn)特征維度的降低。PCA還可以有效地消除特征之間的相關(guān)性，提高數(shù)據(jù)的可解釋性和模型的性能。具體來(lái)說(shuō)，PCA的計(jì)算過(guò)程包括對(duì)原始特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算協(xié)方差矩陣，求解協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，根據(jù)特征值的大小選擇主成分等步驟。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率來(lái)確定主成分的個(gè)數(shù)，一般選擇累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的主成分作為新的特征。通過(guò)PCA處理后，將原始的多個(gè)特征轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)主成分，不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還提高了特征的質(zhì)量和有效性，為后續(xù)的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.3信號(hào)融合策略3.3.1數(shù)據(jù)層融合數(shù)據(jù)層融合是信號(hào)融合的基礎(chǔ)層次，它直接對(duì)預(yù)處理后的振動(dòng)和功率信號(hào)進(jìn)行融合，形成新的特征向量。在數(shù)據(jù)層融合中，將振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)按照一定的順序進(jìn)行拼接，例如將振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域數(shù)據(jù)和功率信號(hào)的時(shí)域數(shù)據(jù)依次排列，組成一個(gè)新的向量。這種融合方式保留了原始信號(hào)的所有細(xì)節(jié)信息，能夠充分利用信號(hào)的原始特征，為后續(xù)的分析提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)層融合可以采用簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)拼接方法。在一個(gè)銑削加工實(shí)驗(yàn)中，同時(shí)采集了振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)，將振動(dòng)信號(hào)的每個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)與功率信號(hào)的對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)依次連接起來(lái)，形成一個(gè)新的融合數(shù)據(jù)向量。然后對(duì)這個(gè)融合數(shù)據(jù)向量進(jìn)行后續(xù)的分析和處理，如特征提取和模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)層融合的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，易于實(shí)現(xiàn)，且能夠保留信號(hào)的原始信息，對(duì)于一些對(duì)信號(hào)細(xì)節(jié)要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景具有一定的優(yōu)勢(shì)。然而，它也存在一些局限性，由于直接融合原始信號(hào)，數(shù)據(jù)量較大，計(jì)算復(fù)雜度較高，可能會(huì)影響處理效率。原始信號(hào)中可能包含較多的噪聲和冗余信息，這些信息在融合后可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生干擾，降低監(jiān)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。3.3.2特征層融合特征層融合是在分別提取振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)的特征之后，再將這些特征進(jìn)行融合。這種融合方式能夠充分利用兩種信號(hào)的特征信息，同時(shí)降低數(shù)據(jù)維度，提高處理效率。在振動(dòng)信號(hào)特征提取方面，可以采用時(shí)域分析、頻域分析和時(shí)頻分析等方法，提取如均值、方差、峰值指標(biāo)、頻率成分、功率譜等特征。在功率信號(hào)特征提取中，同樣可以提取平均功率、功率變化率、功率譜等特征。在特征層融合時(shí)，可以將振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)提取的特征進(jìn)行拼接，形成一個(gè)新的特征向量。也可以采用主成分分析（PCA）等方法對(duì)特征進(jìn)行降維處理，然后再進(jìn)行融合。在一個(gè)車削加工的刀具磨損監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)中，先分別提取振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征（均值、方差、峰值指標(biāo)）和頻域特征（功率譜中特定頻率的幅值），以及功率信號(hào)的平均功率和功率變化率等特征。然后將這些特征進(jìn)行拼接，組成一個(gè)新的特征向量。為了進(jìn)一步降低特征維度，提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性，對(duì)拼接后的特征向量進(jìn)行PCA處理，得到一組新的主成分特征，這些主成分特征包含了原始特征的主要信息，同時(shí)消除了特征之間的相關(guān)性。特征層融合的優(yōu)點(diǎn)在于能夠有效提取和利用兩種信號(hào)的特征信息，通過(guò)降維處理還可以減少數(shù)據(jù)量，提高處理效率，降低噪聲和冗余信息的影響。由于特征提取過(guò)程中可能會(huì)丟失一些原始信號(hào)的細(xì)節(jié)信息，對(duì)于一些對(duì)信號(hào)細(xì)節(jié)要求極高的應(yīng)用場(chǎng)景，特征層融合可能無(wú)法完全滿足需求。3.3.3決策層融合決策層融合是基于振動(dòng)和功率信號(hào)分別建立刀具磨損監(jiān)測(cè)模型，然后根據(jù)多個(gè)模型的決策結(jié)果進(jìn)行融合判斷。這種融合方式具有較高的靈活性和可靠性，不同的監(jiān)測(cè)模型可以根據(jù)自身的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行判斷，然后通過(guò)融合這些判斷結(jié)果，得到更準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)結(jié)論。在決策層融合中，可以采用投票法、加權(quán)平均法等方法對(duì)多個(gè)模型的決策結(jié)果進(jìn)行融合。投票法是一種簡(jiǎn)單直觀的融合方法，對(duì)于每個(gè)監(jiān)測(cè)模型的決策結(jié)果，給予相同的權(quán)重，根據(jù)多數(shù)模型的決策結(jié)果來(lái)確定最終的判斷。在一個(gè)刀具磨損監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，分別基于振動(dòng)信號(hào)建立了支持向量機(jī)（SVM）模型，基于功率信號(hào)建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型。當(dāng)進(jìn)行刀具磨損狀態(tài)判斷時(shí)，SVM模型和ANN模型分別給出判斷結(jié)果，如“正?！薄拜p微磨損”“嚴(yán)重磨損”等。然后采用投票法，統(tǒng)計(jì)兩個(gè)模型判斷結(jié)果中出現(xiàn)次數(shù)最多的類別，將其作為最終的判斷結(jié)果。如果SVM模型判斷為“輕微磨損”，ANN模型也判斷為“輕微磨損”，則最終的判斷結(jié)果為“輕微磨損”。加權(quán)平均法是根據(jù)不同模型的性能表現(xiàn)，為每個(gè)模型的決策結(jié)果賦予不同的權(quán)重，然后通過(guò)加權(quán)平均計(jì)算得到最終的判斷結(jié)果。性能較好的模型可以賦予較高的權(quán)重，性能相對(duì)較差的模型賦予較低的權(quán)重。在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)或交叉驗(yàn)證等方法來(lái)確定每個(gè)模型的權(quán)重。在上述例子中，經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)SVM模型在判斷刀具輕微磨損時(shí)準(zhǔn)確率較高，而ANN模型在判斷刀具嚴(yán)重磨損時(shí)準(zhǔn)確率較高。因此，在加權(quán)平均法中，為SVM模型判斷刀具輕微磨損的結(jié)果賦予較高的權(quán)重，為ANN模型判斷刀具嚴(yán)重磨損的結(jié)果賦予較高的權(quán)重。當(dāng)進(jìn)行刀具磨損狀態(tài)判斷時(shí)，根據(jù)兩個(gè)模型的判斷結(jié)果和各自的權(quán)重，通過(guò)加權(quán)平均計(jì)算得到最終的判斷結(jié)果。決策層融合能夠充分發(fā)揮不同監(jiān)測(cè)模型的優(yōu)勢(shì)，提高監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性，但對(duì)各個(gè)監(jiān)測(cè)模型的性能要求較高，如果單個(gè)模型的性能不佳，可能會(huì)影響最終的融合結(jié)果。四、實(shí)際案例分析4.1案例一：某數(shù)控車床刀具磨損監(jiān)測(cè)4.1.1實(shí)驗(yàn)設(shè)置與數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)在一臺(tái)型號(hào)為CAK6150的數(shù)控車床上進(jìn)行，該機(jī)床具有較高的精度和穩(wěn)定性，能夠滿足實(shí)驗(yàn)對(duì)加工精度的要求。實(shí)驗(yàn)選用的刀具為硬質(zhì)合金外圓車刀，其型號(hào)為YT15，這種刀具在金屬切削加工中應(yīng)用廣泛，具有較高的硬度和耐磨性。工件材料為45鋼，它是一種中碳鋼，具有良好的綜合機(jī)械性能，是機(jī)械加工中常用的材料之一。實(shí)驗(yàn)設(shè)置的切削參數(shù)為：切削速度v=120m/min，進(jìn)給量f=0.2mm/r，切削深度ap=0.5mm。這些切削參數(shù)在實(shí)際生產(chǎn)中具有一定的代表性，能夠反映常見(jiàn)的加工工況。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，保持切削參數(shù)恒定，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。振動(dòng)信號(hào)的采集采用壓電式加速度傳感器，型號(hào)為ICP-601A，該傳感器具有高靈敏度、寬頻率響應(yīng)范圍等優(yōu)點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確地感知刀具的振動(dòng)情況。將振動(dòng)傳感器通過(guò)磁吸方式安裝在刀架上，使其能夠直接獲取刀具的振動(dòng)信號(hào)。傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)通過(guò)信號(hào)調(diào)理器進(jìn)行放大和濾波處理，然后傳輸至數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡的型號(hào)為NI-USB-6211，其采樣頻率設(shè)置為10kHz，能夠滿足對(duì)振動(dòng)信號(hào)高速采集的需求。功率信號(hào)的采集則使用功率傳感器，型號(hào)為WT210，該傳感器能夠精確測(cè)量電機(jī)的輸入功率。將功率傳感器安裝在機(jī)床電機(jī)的供電線路上，實(shí)時(shí)采集電機(jī)的功率信號(hào)。功率信號(hào)同樣經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理器處理后，傳輸至數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行采集，其采樣頻率與振動(dòng)信號(hào)一致，也為10kHz。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，隨著刀具的切削，每隔5分鐘采集一次振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)，每次采集時(shí)間為1分鐘，以獲取足夠的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析。同時(shí)，使用光學(xué)顯微鏡定期測(cè)量刀具的后刀面磨損量，作為刀具磨損狀態(tài)的實(shí)際參考值。在刀具的整個(gè)使用壽命周期內(nèi)，共采集了30組振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)的刀具后刀面磨損量數(shù)據(jù)。4.1.2信號(hào)處理與特征提取對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)，首先進(jìn)行預(yù)處理。使用低通濾波器對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波，去除高頻噪聲干擾。采用巴特沃斯低通濾波器，截止頻率設(shè)置為1kHz，以有效去除高頻噪聲，保留與刀具磨損相關(guān)的低頻信號(hào)成分。對(duì)功率信號(hào)進(jìn)行去趨勢(shì)處理，消除功率信號(hào)中的直流分量和緩慢變化的趨勢(shì)項(xiàng)，使信號(hào)更加平穩(wěn)，便于后續(xù)分析。通過(guò)對(duì)功率信號(hào)進(jìn)行線性擬合，然后將原始功率信號(hào)減去擬合得到的趨勢(shì)項(xiàng)，實(shí)現(xiàn)去趨勢(shì)處理。在振動(dòng)信號(hào)的特征提取方面，從時(shí)域和頻域兩個(gè)角度進(jìn)行分析。在時(shí)域上，計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的均值、方差、峰值指標(biāo)和峭度等特征。均值反映了振動(dòng)信號(hào)的平均水平，方差體現(xiàn)了信號(hào)的波動(dòng)程度，峰值指標(biāo)對(duì)信號(hào)中的沖擊成分敏感，峭度則用于描述信號(hào)概率密度分布的形態(tài)。在一組振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)中，計(jì)算得到均值為0.15g，方差為0.08g^2，峰值指標(biāo)為3.5，峭度為4.2。在頻域上，通過(guò)傅里葉變換將時(shí)域振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，得到功率譜。分析功率譜中不同頻率成分的能量分布，重點(diǎn)關(guān)注與切削過(guò)程相關(guān)的低頻成分和與機(jī)床結(jié)構(gòu)振動(dòng)相關(guān)的高頻成分。在功率譜中，發(fā)現(xiàn)100Hz左右的頻率成分能量隨著刀具磨損有明顯變化，這與切削力的波動(dòng)頻率相關(guān)。對(duì)于功率信號(hào)，主要提取平均功率和功率變化率兩個(gè)特征。平均功率反映了機(jī)床在切削過(guò)程中的平均能量消耗，功率變化率則體現(xiàn)了功率信號(hào)隨時(shí)間的變化速度。通過(guò)對(duì)功率信號(hào)的計(jì)算，得到平均功率為2.5kW，功率變化率在刀具磨損過(guò)程中逐漸增大，從初始的0.05kW/min增加到后期的0.2kW/min。為了選擇對(duì)刀具磨損敏感的特征，對(duì)提取的振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)特征進(jìn)行相關(guān)性分析。使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算各特征與刀具后刀面磨損量之間的相關(guān)性，結(jié)果表明振動(dòng)信號(hào)的方差和功率信號(hào)的功率變化率與刀具磨損量的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.82和0.85，相關(guān)性較高，因此選擇這兩個(gè)特征作為后續(xù)刀具磨損監(jiān)測(cè)模型的輸入特征。4.1.3磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)與結(jié)果驗(yàn)證利用選擇的振動(dòng)信號(hào)方差和功率信號(hào)功率變化率這兩個(gè)特征，采用支持向量機(jī)（SVM）算法建立刀具磨損監(jiān)測(cè)模型。SVM是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在模式識(shí)別和分類問(wèn)題中具有良好的性能。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，SVM模型能夠建立特征與刀具磨損狀態(tài)之間的映射關(guān)系。為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，將采集到的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集包含20組數(shù)據(jù)，測(cè)試集包含10組數(shù)據(jù)。使用訓(xùn)練集對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型的參數(shù)，如核函數(shù)類型、懲罰參數(shù)等，以提高模型的性能。選擇徑向基核函數(shù)（RBF）作為SVM的核函數(shù)，通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法確定懲罰參數(shù)C為10。將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的SVM模型中，得到刀具磨損狀態(tài)的預(yù)測(cè)結(jié)果。將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量的刀具后刀面磨損量進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算預(yù)測(cè)誤差。在測(cè)試集中，模型預(yù)測(cè)的刀具磨損量與實(shí)際磨損量的平均絕對(duì)誤差為0.03mm，相對(duì)誤差為5%，表明模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)。為了進(jìn)一步評(píng)估模型的性能，采用準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。準(zhǔn)確率表示預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總預(yù)測(cè)樣本數(shù)的比例，召回率表示實(shí)際為正樣本且被正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值則是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合反映了模型的性能。經(jīng)過(guò)計(jì)算，模型的準(zhǔn)確率達(dá)到90%，召回率為85%，F(xiàn)1值為87.5%，說(shuō)明該模型在刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2案例二：某加工中心刀具磨損監(jiān)測(cè)4.2.1不同加工條件下的監(jiān)測(cè)分析實(shí)驗(yàn)在一臺(tái)型號(hào)為VMC850E的立式加工中心上展開(kāi)，選用硬質(zhì)合金銑刀對(duì)不同工件材料進(jìn)行加工。工件材料分別為鋁合金（6061）、不銹鋼（304）和鈦合金（TC4），這些材料在機(jī)械加工領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，且具有不同的切削加工性能，能夠全面地檢驗(yàn)監(jiān)測(cè)方法在不同工況下的有效性。針對(duì)每種工件材料，設(shè)置了不同的切削參數(shù)組合，以模擬實(shí)際生產(chǎn)中的多樣化加工條件。切削速度設(shè)置了三個(gè)水平：v_1=80m/min、v_2=120m/min和v_3=160m/min；進(jìn)給量也分為三個(gè)等級(jí)：f_1=0.1mm/z、f_2=0.15mm/z和f_3=0.2mm/z；切削深度則固定為ap=0.5mm。這樣，針對(duì)每種工件材料，共設(shè)置了9種不同的切削參數(shù)組合，每種組合進(jìn)行多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，以確保數(shù)據(jù)的可靠性。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，同步采集振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)。振動(dòng)信號(hào)通過(guò)安裝在主軸外殼上的加速度傳感器進(jìn)行采集，傳感器型號(hào)為PCB352C65，具有高靈敏度和寬頻率響應(yīng)范圍，能夠準(zhǔn)確捕捉主軸的振動(dòng)信息。功率信號(hào)則通過(guò)安裝在機(jī)床主電機(jī)供電線路上的功率傳感器獲取，型號(hào)為WT3000，可精確測(cè)量電機(jī)的輸入功率。采集到的信號(hào)經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理器進(jìn)行放大、濾波等預(yù)處理后，傳輸至數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡的采樣頻率設(shè)置為20kHz，以保證能夠完整地采集到信號(hào)的細(xì)節(jié)信息。隨著刀具的切削過(guò)程，定期測(cè)量刀具的磨損量，采用光學(xué)顯微鏡進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量精度為0.01mm。同時(shí)，對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行分析，提取特征參數(shù)。在振動(dòng)信號(hào)分析中，計(jì)算了時(shí)域的均值、方差、峰值指標(biāo)和頻域的功率譜等特征；對(duì)于功率信號(hào)，提取了平均功率、功率變化率等特征。在加工鋁合金工件時(shí)，隨著刀具磨損的增加，振動(dòng)信號(hào)的均值和方差呈現(xiàn)出逐漸增大的趨勢(shì)，尤其是在切削速度較高和進(jìn)給量較大的情況下，這種變化更為明顯。在切削速度為v_3=160m/min、進(jìn)給量為f_3=0.2mm/z時(shí)，當(dāng)?shù)毒吣p量從0.05mm增加到0.2mm，振動(dòng)信號(hào)的均值從0.2g增加到0.4g，方差從0.05g^2增大到0.15g^2。功率信號(hào)方面，平均功率也隨著刀具磨損而逐漸上升，功率變化率在磨損后期出現(xiàn)明顯的增大。當(dāng)?shù)毒吣p量達(dá)到0.15mm后，功率變化率從0.1kW/min迅速增加到0.3kW/min。在加工不銹鋼工件時(shí)，由于不銹鋼材料的硬度較高，切削力較大，刀具磨損相對(duì)較快。振動(dòng)信號(hào)的峰值指標(biāo)在刀具磨損過(guò)程中變化顯著，當(dāng)?shù)毒叱霈F(xiàn)磨損時(shí)，峰值指標(biāo)迅速增大，反映了切削過(guò)程中的沖擊加劇。在切削速度為v_2=120m/min、進(jìn)給量為f_2=0.15mm/z時(shí)，刀具磨損量從0.1mm增加到0.3mm，峰值指標(biāo)從3.5增大到5.0。功率信號(hào)的平均功率和功率變化率同樣隨著刀具磨損而增加，且變化幅度比加工鋁合金時(shí)更大。當(dāng)?shù)毒吣p量達(dá)到0.2mm時(shí)，平均功率從3.0kW增加到3.5kW，功率變化率從0.2kW/min增大到0.5kW/min。對(duì)于鈦合金工件，由于其切削加工性較差，刀具磨損更為復(fù)雜。振動(dòng)信號(hào)的頻域特征在刀具磨損過(guò)程中發(fā)生明顯變化，某些特定頻率處的功率譜幅值出現(xiàn)顯著波動(dòng)。在切削速度為v_1=80m/min、進(jìn)給量為f_1=0.1mm/z時(shí)，隨著刀具磨損量從0.08mm增加到0.25mm，在1000Hz左右的頻率處，功率譜幅值先增大后減小，這與鈦合金切削過(guò)程中的顫振現(xiàn)象有關(guān)。功率信號(hào)方面，平均功率和功率變化率在刀具磨損初期變化較為緩慢，當(dāng)磨損量超過(guò)一定程度后，迅速上升。當(dāng)?shù)毒吣p量達(dá)到0.2mm時(shí)，功率變化率從0.05kW/min急劇增加到0.4kW/min。4.2.2對(duì)比分析與優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)為了突出振動(dòng)和功率信號(hào)融合監(jiān)測(cè)方法的優(yōu)勢(shì)，將其與單一信號(hào)監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比分析。在單一振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)中，僅利用振動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)建立刀具磨損監(jiān)測(cè)模型；在單一功率信號(hào)監(jiān)測(cè)中，僅依據(jù)功率信號(hào)的特征參數(shù)構(gòu)建模型。在加工鋁合金工件時(shí)，單一振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)模型在刀具磨損初期能夠較好地捕捉到振動(dòng)信號(hào)的變化，對(duì)刀具磨損的趨勢(shì)有一定的反映。在磨損后期，由于切削參數(shù)的變化和工件材料特性的影響，振動(dòng)信號(hào)受到的干擾較大，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)模型的準(zhǔn)確性下降，誤報(bào)率較高。在切削速度較高時(shí)，環(huán)境噪聲和機(jī)床自身的振動(dòng)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的干擾加劇，使得監(jiān)測(cè)模型難以準(zhǔn)確判斷刀具的磨損狀態(tài)，誤報(bào)率達(dá)到了30%。單一功率信號(hào)監(jiān)測(cè)模型在刀具磨損初期對(duì)功率信號(hào)的變化響應(yīng)不敏感，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)刀具的早期磨損。在磨損后期，雖然功率信號(hào)的變化較為明顯，但由于其他因素（如機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的效率變化等）對(duì)功率信號(hào)的影響，監(jiān)測(cè)模型的精度也受到一定影響，漏報(bào)率較高。當(dāng)?shù)毒吣p量較小時(shí)，功率信號(hào)的變化不顯著，監(jiān)測(cè)模型容易漏報(bào)刀具磨損情況，漏報(bào)率達(dá)到了25%。相比之下，振動(dòng)和功率信號(hào)融合監(jiān)測(cè)模型充分利用了兩種信號(hào)的互補(bǔ)信息，在不同加工條件下都表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確性和可靠性。在加工鋁合金工件時(shí)，融合監(jiān)測(cè)模型能夠更全面地捕捉刀具磨損的特征，對(duì)刀具磨損狀態(tài)的判斷更加準(zhǔn)確，誤報(bào)率和漏報(bào)率都明顯降低，分別降至10%和15%。在加工不銹鋼工件時(shí)，單一振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)模型在面對(duì)復(fù)雜的切削力變化和刀具磨損情況時(shí)，監(jiān)測(cè)精度下降，誤報(bào)率達(dá)到了35%。單一功率信號(hào)監(jiān)測(cè)模型由于不銹鋼材料切削力大，對(duì)功率信號(hào)的干擾較大，漏報(bào)率高達(dá)30%。而融合監(jiān)測(cè)模型通過(guò)綜合分析振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)的變化，能夠有效地提高監(jiān)測(cè)精度，誤報(bào)率和漏報(bào)率分別降低至15%和20%。在加工鈦合金工件時(shí)，單一振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)模型由于鈦合金切削過(guò)程中的顫振等復(fù)雜現(xiàn)象，對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析難度較大，監(jiān)測(cè)效果不佳，誤報(bào)率達(dá)到了40%。單一功率信號(hào)監(jiān)測(cè)模型在面對(duì)鈦合金加工時(shí)功率信號(hào)的復(fù)雜變化時(shí)，也難以準(zhǔn)確判斷刀具磨損狀態(tài)，漏報(bào)率高達(dá)35%。融合監(jiān)測(cè)模型通過(guò)融合兩種信號(hào)的特征，能夠更好地應(yīng)對(duì)鈦合金加工的復(fù)雜工況，誤報(bào)率和漏報(bào)率分別降至20%和25%。通過(guò)在不同加工條件下的對(duì)比分析，可以明顯看出振動(dòng)和功率信號(hào)融合監(jiān)測(cè)方法在刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確、可靠地監(jiān)測(cè)刀具的磨損狀態(tài)，為實(shí)際生產(chǎn)中的刀具管理和維護(hù)提供更有效的支持。五、方法的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)5.1優(yōu)勢(shì)分析5.1.1提高監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)從不同的物理角度反映了刀具的工作狀態(tài)，二者包含的信息具有顯著的互補(bǔ)性。振動(dòng)信號(hào)能夠敏銳地捕捉到刀具-工件-機(jī)床系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性變化，對(duì)刀具的微小磨損較為敏感，能夠及時(shí)反映出切削過(guò)程中的瞬間沖擊和振動(dòng)變化。在刀具切削到工件材料中的硬質(zhì)點(diǎn)時(shí)，振動(dòng)信號(hào)會(huì)立即出現(xiàn)明顯的波動(dòng)，這些波動(dòng)中蘊(yùn)含著豐富的刀具磨損信息。功率信號(hào)則主要反映機(jī)床電機(jī)的負(fù)載變化，與刀具磨損之間存在著間接但緊密的聯(lián)系。隨著刀具磨損的加劇，切削力增大，電機(jī)需要輸出更大的功率來(lái)維持切削過(guò)程，功率信號(hào)的變化能夠直觀地反映出這種能量消耗的增加。通過(guò)將振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)進(jìn)行融合，可以充分利用它們各自的優(yōu)勢(shì)，從多個(gè)維度獲取刀具磨損的相關(guān)信息，從而更全面、準(zhǔn)確地反映刀具的磨損狀態(tài)。在刀具磨損的初期，振動(dòng)信號(hào)可能會(huì)率先捕捉到刀具切削刃的微小磨損，表現(xiàn)為振動(dòng)信號(hào)的幅值和頻率成分的細(xì)微變化。此時(shí)，功率信號(hào)的變化可能相對(duì)較小，但通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)刀具的早期磨損跡象。隨著刀具磨損的進(jìn)一步發(fā)展，功率信號(hào)會(huì)逐漸明顯地反映出刀具磨損對(duì)電機(jī)負(fù)載的影響，功率值逐漸增大，波動(dòng)加劇。將振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)的變化綜合起來(lái)分析，能夠更準(zhǔn)確地判斷刀具的磨損程度和發(fā)展趨勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，單一振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)時(shí)，對(duì)于刀具磨損量的預(yù)測(cè)誤差可能達(dá)到±0.05mm；單一功率信號(hào)監(jiān)測(cè)時(shí)，預(yù)測(cè)誤差可能達(dá)到±0.06mm。而采用振動(dòng)和功率信號(hào)融合監(jiān)測(cè)方法后，預(yù)測(cè)誤差可降低至±0.03mm，監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性得到了顯著提高。5.1.2增強(qiáng)抗干擾能力在復(fù)雜的加工環(huán)境中，刀具磨損監(jiān)測(cè)信號(hào)不可避免地會(huì)受到各種噪聲和干擾的影響。單一的振動(dòng)信號(hào)或功率信號(hào)在面對(duì)這些干擾時(shí)，其監(jiān)測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性往往會(huì)受到較大挑戰(zhàn)。振動(dòng)信號(hào)容易受到切削參數(shù)、工件材料特性和機(jī)床振動(dòng)等因素的干擾。在不同的切削速度、進(jìn)給量和切削深度下，振動(dòng)信號(hào)的特征會(huì)發(fā)生顯著變化，使得在復(fù)雜工況下難以準(zhǔn)確判斷刀具的磨損狀態(tài)。功率信號(hào)也會(huì)受到機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的效率變化、工件裝夾的穩(wěn)定性等因素的影響。機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)的齒輪磨損、皮帶松弛等問(wèn)題，都會(huì)導(dǎo)致功率信號(hào)的波動(dòng)，從而干擾對(duì)刀具磨損狀態(tài)的判斷。振動(dòng)和功率信號(hào)融合監(jiān)測(cè)方法通過(guò)融合兩種信號(hào)的信息，能夠有效地增強(qiáng)對(duì)噪聲和干擾的抵抗能力。由于兩種信號(hào)受到干擾的原因和方式不同，當(dāng)一種信號(hào)受到干擾時(shí)，另一種信號(hào)可能仍然能夠較為準(zhǔn)確地反映刀具的實(shí)際狀態(tài)。當(dāng)振動(dòng)信號(hào)受到切削參數(shù)變化的干擾時(shí)，功率信號(hào)可能不受影響，仍然能夠穩(wěn)定地反映刀具磨損對(duì)電機(jī)負(fù)載的影響。通過(guò)對(duì)兩種信號(hào)的綜合分析，可以去除干擾信號(hào)的影響，提取出真實(shí)反映刀具磨損狀態(tài)的信息。在實(shí)際加工過(guò)程中，采用單一振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)時(shí)，由于受到環(huán)境噪聲和切削參數(shù)變化的干擾，誤報(bào)率可能高達(dá)30%；采用單一功率信號(hào)監(jiān)測(cè)時(shí)，由于受到機(jī)床傳動(dòng)系統(tǒng)故障等因素的干擾，漏報(bào)率可能達(dá)到25%。而采用振動(dòng)和功率信號(hào)融合監(jiān)測(cè)方法后，誤報(bào)率和漏報(bào)率分別降低至10%和15%，大大提高了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在復(fù)雜加工環(huán)境下的可靠性和穩(wěn)定性。5.1.3實(shí)時(shí)性與可靠性提升基于振動(dòng)和功率信號(hào)融合的刀具磨損監(jiān)測(cè)方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)刀具磨損狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過(guò)實(shí)時(shí)采集振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)，并運(yùn)用先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)和快速的數(shù)據(jù)傳輸與分析系統(tǒng)，可以及時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理和分析，快速判斷刀具的磨損狀態(tài)。在現(xiàn)代制造業(yè)中，加工過(guò)程的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)刀具磨損狀態(tài)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)刀具的異常情況，避免因刀具磨損過(guò)度而導(dǎo)致的加工質(zhì)量下降和生產(chǎn)中斷。在高速切削加工中，刀具磨損速度較快，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能夠及時(shí)捕捉到刀具磨損的變化，為刀具的更換和調(diào)整提供及時(shí)的依據(jù)。該方法通過(guò)融合多種信息，相互驗(yàn)證和補(bǔ)充，有效地保障了監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性。振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)從不同角度反映刀具磨損狀態(tài)，當(dāng)兩種信號(hào)的分析結(jié)果相互印證時(shí)，能夠增強(qiáng)對(duì)刀具磨損狀態(tài)判斷的可信度。如果振動(dòng)信號(hào)顯示刀具出現(xiàn)了異常振動(dòng)，功率信號(hào)同時(shí)也顯示電機(jī)負(fù)載增大，那么可以更加確定刀具存在磨損問(wèn)題。這種多信號(hào)融合的方式減少了單一信號(hào)監(jiān)測(cè)可能出現(xiàn)的誤判和漏判情況，提高了監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性。在實(shí)際生產(chǎn)中，可靠的刀具磨損監(jiān)測(cè)結(jié)果能夠?yàn)樯a(chǎn)決策提供準(zhǔn)確的依據(jù)，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率。5.2面臨的挑戰(zhàn)5.2.1信號(hào)復(fù)雜性與處理難度在實(shí)際加工過(guò)程中，振動(dòng)和功率信號(hào)呈現(xiàn)出高度的復(fù)雜性，給信號(hào)處理帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。加工過(guò)程中存在多種干擾因素，這些因素會(huì)導(dǎo)致信號(hào)出現(xiàn)畸變、噪聲疊加等問(wèn)題。切削參數(shù)的變化，如切削速度、進(jìn)給量和切削深度的改變，會(huì)使振動(dòng)和功率信號(hào)的特征發(fā)生顯著變化。當(dāng)切削速度提高時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的頻率成分會(huì)向高頻段移動(dòng)，功率信號(hào)的幅值也會(huì)相應(yīng)增大，這使得信號(hào)的特征變得更加復(fù)雜，難以準(zhǔn)確提取和分析。工件材料特性的差異，如硬度、韌性和組織結(jié)構(gòu)的不同，也會(huì)對(duì)信號(hào)產(chǎn)生影響。加工硬度較高的材料時(shí)，切削力增大，振動(dòng)信號(hào)的幅值和頻率都會(huì)發(fā)生變化，功率信號(hào)也會(huì)相應(yīng)增加，而且材料的不均勻性還可能導(dǎo)致信號(hào)出現(xiàn)波動(dòng)和噪聲。機(jī)床自身的振動(dòng)、環(huán)境噪聲以及電氣干擾等因素，也會(huì)混入振動(dòng)和功率信號(hào)中，進(jìn)一步增加了信號(hào)的復(fù)雜性。振動(dòng)和功率信號(hào)本身具有時(shí)變和非線性的特點(diǎn)，這使得傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法難以有效應(yīng)對(duì)。時(shí)變特性意味著信號(hào)的特征隨時(shí)間不斷變化，在刀具磨損的不同階段，振動(dòng)信號(hào)的頻率和幅值會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，功率信號(hào)的波動(dòng)也會(huì)呈現(xiàn)出不同的規(guī)律。傳統(tǒng)的傅里葉變換等方法在處理時(shí)變信號(hào)時(shí)，只能提供信號(hào)在整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)的平均頻率信息，無(wú)法準(zhǔn)確反映信號(hào)在不同時(shí)刻的頻率變化情況。非線性特性則使得信號(hào)的變化規(guī)律更加復(fù)雜，難以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述。刀具磨損過(guò)程中，刀具-工件-機(jī)床系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)呈現(xiàn)出非線性特征，導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)之間的關(guān)系也具有非線性特性。在這種情況下，傳統(tǒng)的線性信號(hào)處理方法無(wú)法準(zhǔn)確提取信號(hào)的特征，需要采用更加先進(jìn)的時(shí)頻分析方法和非線性信號(hào)處理技術(shù)。小波變換、短時(shí)傅里葉變換等時(shí)頻分析方法能夠在時(shí)間和頻率兩個(gè)維度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，更準(zhǔn)確地捕捉信號(hào)的時(shí)變特征。機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性模型，也可以用于處理具有非線性特性的振動(dòng)和功率信號(hào)，提高信號(hào)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，這些先進(jìn)的方法往往計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)計(jì)算資源和處理速度要求苛刻，在實(shí)際應(yīng)用中需要權(quán)衡計(jì)算成本和處理效果。5.2.2模型適應(yīng)性與泛化能力監(jiān)測(cè)模型在不同機(jī)床、加工工藝下的適應(yīng)性和泛化能力是基于振動(dòng)和功率信號(hào)融合的刀具磨損監(jiān)測(cè)方法面臨的重要挑戰(zhàn)之一。不同型號(hào)和品牌的機(jī)床，其結(jié)構(gòu)、性能和控制系統(tǒng)存在差異，這會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)和功率信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)制和特征表現(xiàn)不同。一些機(jī)床的主軸剛度較高，在刀具磨損時(shí)振動(dòng)信號(hào)的變化相對(duì)較?。欢硪恍C(jī)床的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，振動(dòng)信號(hào)容易受到多個(gè)部件的影響，呈現(xiàn)出復(fù)雜的特征。不同機(jī)床的傳動(dòng)系統(tǒng)、電機(jī)性能以及控制系統(tǒng)的響應(yīng)特性也會(huì)對(duì)功率信號(hào)產(chǎn)生影響。在建立監(jiān)測(cè)模型時(shí)，需要充分考慮這些差異，使模型能夠適應(yīng)不同機(jī)床的特點(diǎn)。加工工藝的多樣性，如車削、銑削、鉆削等不同的加工方式，以及不同的工件材料和切削參數(shù)組合，也對(duì)模型的適應(yīng)性提出了考驗(yàn)。在車削加工中，刀具的運(yùn)動(dòng)軌跡和切削力的作用方式與銑削加工有很大不同，導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)和功率信號(hào)的特征也有所差異。不同的工件材料，由于其物理性能和加工性能的不同，在切削過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)和功率信號(hào)也會(huì)有明顯區(qū)別。切削參數(shù)如切削速度、進(jìn)給量和切削深度的變化，會(huì)直接影響切削力和切削溫度，進(jìn)而影響振動(dòng)和功率信號(hào)的特征。在實(shí)際生產(chǎn)中，往往需要在不同的加工工藝條件下使用同一監(jiān)測(cè)模型，這就要求模型具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同加工工藝下的刀具磨損狀態(tài)。為了提高模型的適應(yīng)性和泛化能力，需要收集大量不同機(jī)床、加工工藝條件下的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。然而，獲取這些樣本數(shù)據(jù)往往需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和成本，而且在實(shí)際生產(chǎn)中，很難涵蓋所有可能的工況?，F(xiàn)有的監(jiān)測(cè)模型大多基于特定的實(shí)驗(yàn)條件和數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中不同的機(jī)床和加工工藝時(shí)，模型的性能