电力机械关键零件加工状态检测与分析

陶亚光 ,张博

摘要：近年来，随着我国社会经济快速增长，电力机械在工业领域中的应用愈发广泛，为我国工业化进程的持续推进提供了有力的技术支持。但是，由于电力机械的关键零件在加工过程中常常会因磨损而出现各种缺陷问题，容易对零件加工的精度和效率造成负面影响，因此，为切实提升电力机械关键零件的加工质量，就应提高对关键零件加工状态检测与分析工作的重视程度。

关键词：电力机械；关键零件；加工状态检测

引言：常规的电力机械关键零件加工状态检测方法主要是以直接检测为主，它指的是通过直接测量的方式判断并检测关键零件的实际磨损情况，虽然该方法可以获得较为准确的检测结果，但是，由于直接检测属于离线检测，需要在电力机械设备保持停止状态下完成，并不能达成实时动态化的检测效果，所以，为进一步提升电力机械关键零件加工的质量和效率，就应积极探索更加科学有效的检测方法。

1. 信号采集与分析

1.1振动信号预处理

通常情况下，在保证切削要素相同的条件下，刀具的实际磨损情况可以通过对比新刀具和磨损刀具的振动信号幅值大小来进行判断[1]。但是，由于电力机械关键零件的加工环境比较嘈杂，所采集到的振动信号中难免会包含部分噪声，因此，为切实保障试验结果的准确性和真实性，待信号采集完成后应认真去除原始数据中的有害噪声，尽量提升信噪比。

1.2振动信号分析

振动信号分析主要包括时域分析和频域分析两个方面。时域分析的主要作用是在波形图中获得振动信号在不同时间段上的幅值大小，在本次试验中，时域分析主要表现的是刀具振动信号幅度在不同时间域上的变化情况，时域分析结果如图1所示。从时域分析结果中可以看出，刀具工经过两个加工阶段，与新刀具相比，磨损刀具在X方向、Y方向以及任意方向的振动信号幅值均要更高，并且在Y方向的表现出了非常明显的振动特性，这也就意味着刀具在Y方向上处于非常剧烈的加工状态，需重点关注[2]。频域分析指的是在一定频域范围内利用图解分析法对系统性能进行评价，以便得出振动信号的周期性[3]。在本次试验中，频域分析主要反应的是刀具各谐波分量的能量，频域分析结果如图2所示。从频域分析结果中可以看出，刀具在振动信号频率为133Hz、267Hz和400Hz时均出现了共振现象，磨损刀具不仅在X方向、Y方向以及任意方向上的峰值能量均比新刀具更高，并且在Y方向的峰值能量也最为突出，由此可见，刀具在Y方向上的加工状态与时域分析结果相同，同样处于非常剧烈的工作状态。

图1 时域分析结果

图2 频域分析结果

2. 构建刀具健康诊断模型

2.1前期准备

鉴于刀具振动信号的幅值大小与时间域之间属于非线性关系，无法清楚的反映出刀具在加工过程中的振动信号特征，因此，为进一步明晰刀具的振动信号特性，本次试验采用了曲线拟合法对原始信号的时域图像进行拟合处理，如此一来，就可以从刀具振动信号的幅值变化情况中提取出具体的级别变量特征值，并根据刀具在加工过程中的振动信号特征向量构建相应的健康诊断模型，以便实时动态化检测刀具的加工状态，提前预判刀具的磨损情况。

2.2构建模型

通过对新刀具和磨损刀具在Y方向上的振动信号进行拟合可以得出，刀具在拟合后的振动幅度绝对值介于0至1.5m/s2时处于初期磨损阶段，刀具在拟合后的振动幅度绝对值介于1.5m/s2至2m/s2时处于常规磨损阶段，刀具在拟合后的振动绝对值高于2m/s2时处于严重磨损阶段。在数学建模软件中利用相关拟合工具对拟合效果进行可以得出：新刀具的误差平方和为5597，确定系数为0.8887，校正决定系数为0.7281，均方根为0.2583；磨损道君的误差平方和为11640，确定系数为0.8903，校正决定系数为0.732，均方根为0.3726。经对比，新刀具的误差平方和相对更小，由此表明光滑曲线拟合效果良好，数据预测结果准确；磨损刀具的确定系数与1更为接近，与模型的匹配程度较高；新刀具的确定系数较磨损刀具更小，拟合误差较少。

3. 仿真模拟刀具振动信号

结合刀具在Y方向上的振动符号特性、刀具处于严重磨损阶段的时域特点以及频域特点等多项因素利用数学建模软件构建出刀具振动信号发生系统进行仿真模拟，仿真结果如图3所示。当仿真时间低于27s时，模拟刀具处于空载加工阶段；当仿真时间介于27s至104s时，模拟刀具处于加工阶段；当仿真时间为104s至122s时，模拟刀具处于空载加工阶段；当仿真时间为122s至188s时，模拟刀具处于加工阶段；当仿真时间大于188s后，模拟刀具处于空载加工阶段。由仿真结果可以看出，仿真模拟刀具振动信号与刀具的实际加工状态高度相符，并且检测过程更加灵活且易于操作。

    图3 模拟刀具振动信号

4. 结论

为有效弥补直接检测法在检测电力机械关键零件加工状态中的不足，本篇文章采用间接检测法对关键零件的加工过程进行在线检测与分析，通过构建刀具健康诊断模型仿真模拟刀具的加工状态对检测结果进行确认，得出了与刀具实际振动信号相一致的结果，由此可见，该检测法能够较好的适应电力机械关键零件加工状态的在线检测要求，实时动态化检测刀具在加工过程中的实际磨损情况，从而大幅提高刀具的加工质量和效率，为相关企业的经济效益提供有力保障。

参考文献：

[1]杨扬. 机械加工工艺对零件加工精度的影响研究[J]. 造纸装备及材料,2022,51(12):123-125.

[2]张凯,权宇,刘长福,晏永飞,周洋,杨博涵. 刀具磨损智能监测方法的研究现状和发展趋势[J]. 金属加工(冷加工),2022,(09):8-14.

[3]黄豪. 基于振动和切削力信号的刀具磨损状态监测方法研究[D].重庆邮电大学,2022.