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1、2002年10月东北大学学报(自然科学版)Oct.2002第23卷第10期JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Vol123,No.10文章编号:100523026(2002)1020984204基于神经网络的磨削砂轮状态的在线监测刘贵杰,巩亚东,王宛山(东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳 110004)摘 要:利用声发射(AE)传感器和功率传感器为信号源,固定时间间隔内的声发射信号幅值增量累加及砂轮碰撞破碎时电机功率信号的陡变为砂轮状态识别的特征值,应用BP神经网络建立信号特征值与砂轮状态之
2、间的非线性关系模型,可以为小批量、多品种产品磨削加工中砂轮状态的智能化在线监测提供准确有效的途径·测试结果证明了该系统的可行性,为磨削加工实现智能控制奠定了基础,并能为砂轮修整确定最佳的周期·关 键 词:砂轮状态;声发射(AE)信号;功率信号;BP神经网络;在线监测中图分类号:TP273文献标识码:A砂轮状态是砂轮磨削性能的重要指标之一,它在很大程度上影响着磨削加工效率和加工质量·在大多数情况下,为了避免工件磨削烧伤,均采用定时修锐,即在砂轮尚未达到工作寿命极限时,就提前对其修整,这不仅会降低加工效率,而且会加快[1,2]砂轮的损耗·磨床工作时,可能发生意
3、外碰撞,或其他原因导致砂轮破碎,如不及时停机,会造成图1 磨削砂轮状态在线监测系统不可估量的损失·因此,对砂轮状态进行在线监测,Fig.1On2linemotoringsystemofgrindingwheelstates对提高磨削加工生产率和磨削质量有着非常重要的意义,而且有助于实现磨削过程的自适应智能化2 信号拾取与分析控制·文中采用BP神经网络建立声发射(AE)信号211AE传感器的安装与信号处理和功率信号与砂轮状态之间的非线性关系,并通过J.Webster,I.Marinescu和R.Bennett实验证样本训练,得到了稳定的神经网络模型,实现了砂
4、明,机械耦合式AE传感器安装位置距磨削区的[3,4]轮状态的智能化在线监测·距离超过150mm就不能检测到AE信号·因此文中采用如图2所示的AE传感器安装方式,1 系统构成直接测量磨削区发出的AE信号·这种AE传感整个系统结构如图1所示·其中,AE信号经器安装方式,克服了其他机械耦合方式,传感器距一次前放处理,功率信号经整流滤波处理后,进入离磨削区远造成信号污染和失真·TOP信号采集卡,在信号预处理模块,由砂轮电文献[5～8]通过实验证明,磨削加工对象和机电流和电压信号获得功率信号,并求出声发射工艺参数不变时,声发射信号的幅值与砂轮状态信号幅值增量的累加和
5、,经归一化处理模块对信有很好的对应关系,可以通过监测声发射信号幅号进行归一化处理,使神经元网络的输入在0～1值变化监测砂轮钝化程度·但是,在小批量、多品之间,最后由BP神经网络对砂轮状态做出评判·种磨削加工中,加工对象、磨削参数经常变化,即收稿日期:2002203228基金项目:教育部科学技术研究重点资助项目(20032)·作者简介:刘贵杰(1968-),男,山东郓城人,山东轻工业学院副教授,东北大学博士研究生;王宛山(1946-),男,辽宁沈阳人,东北大学教授,博士生导师·第10期 刘贵杰等:基于神经网络的磨削砂轮状态的在线监测985便砂轮状态
6、一致的情况下,声发射信号幅值也会I的相差余弦得到·发生剧烈变化,通过监测声发射信号幅值大小判砂轮碰撞破碎时,电机工作电流也会随之陡断砂轮钝化程度的方法不再有效·为此,采用固定变,根据P=3UIcos<,电机功率也会发生类似的时间间隔声发射信号幅值增量之和作为监测砂轮突变·当砂轮开始切入时,电机功率随绕组的电流钝化程度的信号特征值·即幅值变大而逐渐变大·要判断砂轮破碎,只要区分ΔT=ΔT1+ΔT2+ΔT3+⋯+ΔTn,砂轮破碎与切入情况即可·为了使二者距离更大,其中,ΔT1,ΔT2,ΔTn分别为间隔时间段1,2,3,采用功率变化率,即⋯n内AE信号的幅值增量
7、·ΔP=(Pn-Pn-1)/T,式中,T为采样周期,通常取1;Pn为n时刻功率;Pn-1为n-1时刻的功率·这样就能检测输入信号的突变,由此可监测砂轮破碎·3BP神经网络模型的建立311 神经网络的拓扑结构图2AE传感器安装结构图神经网络可以为多输入和多输出的复杂非线Fig.2MountingstructureforAEsensor性系统建立关系模型,非常适用于代替人类基于1—工件;2—探针;3—弹簧;4—AE传感器;[10]5—磁力座;6—支架;7—调力螺钉;8—磁力支座·经验的决策行为·本文采用三层BP神经网络作为砂轮状态识212 功率传感器的安装与信
8、号处理别模型,网络结构见图4·实际上隐含层节点数的要对砂轮电机的实
