韓廷超 仇 健 葛任鵬 李 帥

(沈陽機(jī)床(集團(tuán))有限責(zé)任公司高檔數(shù)控機(jī)床國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧沈陽110142)

數(shù)控技術(shù)的迅速發(fā)展為數(shù)控機(jī)床的智能制造、網(wǎng)絡(luò)化生產(chǎn)等自動化制造模式提供了便捷服務(wù)，同時對數(shù)控加工的可靠性、安全性等提出更高的要求，如何降低設(shè)備故障率成為數(shù)控設(shè)備生產(chǎn)企業(yè)面臨的難題[1]。

數(shù)控機(jī)床加工狀態(tài)監(jiān)控可以保證機(jī)床持續(xù)高效、安全運(yùn)行，優(yōu)化加工工藝參數(shù)，提高加工質(zhì)量。因此，機(jī)床狀態(tài)監(jiān)控受到越來越廣泛的關(guān)注。

機(jī)床加工狀態(tài)監(jiān)控主要監(jiān)測機(jī)床加工過程中的電流、功率[2]、切削力、溫度、轉(zhuǎn)矩等信號，評估機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)，優(yōu)化加工工藝和預(yù)測機(jī)床故障。機(jī)床功率可以監(jiān)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)，監(jiān)測機(jī)床加工過程，故障預(yù)測與分析[3]。劉飛等[4]提出利用機(jī)床主傳動系統(tǒng)功率監(jiān)控大工件加工狀態(tài)的方法。Vijayaraghavan[5]提出通過主軸輸入功率監(jiān)測機(jī)床能耗與加工狀態(tài)的方法。上述方法主要關(guān)注機(jī)床主軸輸入功率的監(jiān)控，無法實(shí)現(xiàn)動態(tài)監(jiān)控。

本文通過監(jiān)控主軸輸出功率的方法實(shí)現(xiàn)對機(jī)床加工狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控。在搭建數(shù)控車床主軸輸出功率監(jiān)測系統(tǒng)的條件下，利用K-means聚類算法[6-7]預(yù)測不同加工參數(shù)下的機(jī)床功率閾值，利用LabView監(jiān)控平臺實(shí)現(xiàn)對機(jī)床加工狀態(tài)的功率監(jiān)控。

1 數(shù)控車床主軸功率監(jiān)控

1.1 數(shù)控車床主軸功率監(jiān)控原理

機(jī)床加工過程中能量信息的變化是切削加工狀態(tài)的綜合反映[8]。機(jī)床能效監(jiān)控一直作為判斷機(jī)床實(shí)時工況的重要手段。通過監(jiān)測主軸輸入功率，經(jīng)過一系列算法的計(jì)算后得到切削功率，進(jìn)而對其實(shí)時監(jiān)測，掌握機(jī)床加工狀態(tài)，監(jiān)控流程圖如圖1所示。

首先通過實(shí)驗(yàn)獲取不同加工條件下的主軸功率以及不同主軸轉(zhuǎn)速下的空載功率，形成主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削量等與主軸功率相對應(yīng)的矩陣[9]。借助K-means聚類算法計(jì)算功率監(jiān)控閾值，形成加工參數(shù)對應(yīng)的切削功率聚類中心。在機(jī)床加工時，將采集到的主軸功率信號，經(jīng)過處理后，去除機(jī)床空載功率，把得到的切削功率信號與加入安全系數(shù)的切削功率監(jiān)控值比較，若大于監(jiān)控值則報警。

1.2 切削功率閾值算法

監(jiān)控指標(biāo)閾值是判斷監(jiān)控目標(biāo)對象狀態(tài)是否正常的關(guān)鍵因素。依靠個人經(jīng)驗(yàn)的恒閾值監(jiān)控會因加工條件的變化而導(dǎo)致誤判。K-means聚類算法通過迭代對監(jiān)控指標(biāo)值進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化，將每組數(shù)據(jù)劃分到不同的組別，不斷調(diào)整計(jì)算后得到聚類中心。

研究通過功率傳感器獲取不同加工參數(shù)下的切削功率、主軸輸出功率和空載功率，如表1所示。運(yùn)用Matlab的K-means算法將試驗(yàn)獲取的不同參數(shù)劃分至不同聚類中心點(diǎn)中，并將其加入安全系數(shù)后得到切削功率監(jiān)控閾值。聚類法聚類中心數(shù)目K值的選取方式為貪婪準(zhǔn)則法，獲取最優(yōu)解。聚類中心的計(jì)算采用迭代方式，將切削功率值相似的切削參數(shù)歸結(jié)為同一聚類中心，如圖2所示。

表1 不同加工參數(shù)下的主軸功率及切削功率

1.3 監(jiān)控系統(tǒng)建立

數(shù)控車床主軸切削功率監(jiān)控系統(tǒng)采用LabView軟件程序編寫，實(shí)現(xiàn)功率信號的采集、分析處理。其前面板如圖3所示，主要包括:采樣頻率和采樣通道的選定，監(jiān)控安全系數(shù)的設(shè)定，監(jiān)測信號的數(shù)據(jù)存儲，主軸電動機(jī)三相電流的實(shí)時顯示，采樣數(shù)、采樣時間、主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度以及功率最大值的實(shí)時顯示，切削功率的監(jiān)控值顯示，主軸功率輸出的實(shí)時顯示，切削功率頻譜的顯示，越限報警提示。

機(jī)床功率監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、分析處理和信號顯示的程序圖如圖4所示。先從設(shè)備上讀取主軸的電流值和電壓值，經(jīng)過濾波器濾波后經(jīng)過計(jì)算后得到主軸功率輸出值，除去空載功率即可得到切削功率。通過主軸和進(jìn)給軸轉(zhuǎn)速檢測程序得到主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度參數(shù)，將得到的切削參數(shù)作為輸入量輸入至K-means聚類算法得出切削功率監(jiān)控系統(tǒng)的上限值，將切削功率計(jì)算值和監(jiān)控上限值比較，當(dāng)切削功率超過監(jiān)控上限值即發(fā)出報警。

2 監(jiān)控結(jié)果分析

機(jī)床功率監(jiān)控平臺能夠保證監(jiān)測機(jī)床加工狀態(tài)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素之一就是功率閾值的可靠性。此監(jiān)控平臺的功率閾值來源于K-means聚類分析后對不同加工參數(shù)下切削功率的預(yù)測值。如圖5和圖6所示為不同轉(zhuǎn)速下的切削功率和機(jī)床空載功率的測量值與預(yù)測值分布圖，每個轉(zhuǎn)速下進(jìn)行5次功率值預(yù)測。從分布圖可以看出預(yù)測值與實(shí)際值最大不超過20%，主要是由于空載功率的取值是在機(jī)床未切削工件的情況下獲取的，存在一定的差異?？梢酝ㄟ^安全系數(shù)的設(shè)置避免預(yù)測誤差產(chǎn)生的誤報警。

切削功率監(jiān)控界面如圖7所示，為不同進(jìn)給速度下的切削功率曲線，隨著進(jìn)給速度的提升切削功率不斷增加，K-means算法會改變聚類中心點(diǎn)，監(jiān)控閾值相應(yīng)改變，當(dāng)達(dá)到一定速度時會超過切削功率監(jiān)控閾值，此時即會發(fā)出警報。

3 結(jié)語

本文基于LabView和Matlab聯(lián)合編程建立數(shù)控車床功率監(jiān)控平臺，利用 LabView的信號處理與Matlab的K-means算法能夠適應(yīng)不同加工參數(shù)下的機(jī)床加工狀態(tài)監(jiān)控。經(jīng)試驗(yàn)研究得出如下結(jié)論:

(1)切削功率監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測機(jī)床的切削狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障，為加工參數(shù)的設(shè)定提供參考依據(jù)。

(2)K-means聚類算法能夠有效劃分各切削功率梯度，提高監(jiān)控效率及準(zhǔn)確性。K-means算法作為機(jī)床切削功率監(jiān)測的一種解決方案需要足夠量的數(shù)據(jù)支持以滿足監(jiān)控的準(zhǔn)確性。

(3)K-means算法一般需要事先給定K值，初始中心的選擇的隨機(jī)性都會引起機(jī)床切削功率監(jiān)控閾值中心的不穩(wěn)定。有效選取功率樣本值以及選定代表性強(qiáng)的K值都可以提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。