[发明专利]基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法

权利要求书

1.一种基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）安装连接声发射传感器

在被铣削加工零件（4）上或者附近安装一个声发射传感器（5），利用声发射传感器对铣削加工进行在线监测；声发射传感器（5）的信号输出端，通过数据采集装置（6）与计算机（7）相连；

2）获取理论铣屑厚度变化曲线的频域特征

通过计算机计算并模拟出被铣削加工零件（4）在铣削加工时的理论铣屑厚度变化的时域曲线及时域曲线图，通过计算机分析和处理，得到理论铣屑厚度变化曲线的频域特征；

3）获取铣削加工时的声发射信号的频域特征

被铣削加工零件（4）在铣削加工时，通过数据采集装置（6）和计算机（7）采集并记录下被铣削加工零件（4）在铣削加工时所释放出的声发射信号，同时，通过计算机对所采集到的声发射信号进行分析和处理，得到所采集到的声发射信号的频域特征；

4）预测铣削加工表面粗糙度值

对比和计算被铣削加工零件（4）在铣削加工时的声发射信号的频域特征与其理论铣屑厚度变化曲线的频域特征之间的差异，来预测铣削加工表面粗糙度的大小。

2.根据权利要求1所述的基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法，其特征在于，上述第二步骤中将理论铣屑厚度变化时域曲线及时域曲线图，通过计算机分析和处理，得到理论铣屑厚度变化曲线的频域特征的具体方法是：通过频域转换算法将理论铣屑厚度变化曲线时域图转换成频域图，读取频域图中各个频率上的峰值，并对其求和，表示为：

                    （1）

式中：P为所有频率上峰值的总和； p_i为频率为i的峰值；

通过计算式（2）得到理论铣屑厚度变化曲线的切频比R_c理

              （2）

式中：P为所有频率上峰值的总和； p_c为铣削频率上的峰值，

其中：铣削频率为：

               （3）

式中：C为铣削频率（单位：Hz）；S为主轴转速（rpm）；Z为刀具齿数。

3.根据权利要求1所述的基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法，其特征在于，上述第三步骤中通过计算机对所采集到的声发射信号进行分析和处理，得到所采集到的声发射信号的频域特征的具体方法：通过计算机（7）显示和记录数据采集装置（6）所采集到的所述声发射时域信号，同时，将所述的声发射时域信号转换成实时的频域信号，读取所述的频域信号中各个频率上的峰值，用上述计算式（1）、（2）、（3）计算得到声发射信号的切频比Rc_声。

4.根据权利要求1所述的基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法，其特征在于，上述第四步骤中对比和计算被铣削加工零件（4）在铣削加工时的声发射信号的频域特征与其理论铣屑厚度变化曲线的频域特征之间的差异，来预测铣削加工表面粗糙度的大小的具体方法是：计算所测得的声发射信号与理论铣屑厚度曲线之间切频比R_c的差值d，表达式为：

式中：R_c理为理论铣屑厚度变化曲线的切频比；R_c声为声发射信号的切频比，根据切频比差值d的大小来判断铣削加工表面粗糙度大小，并建立切频比差值d与铣削加工表面粗糙度的关系曲线，利用该关系曲线来预测铣削加工表面粗糙度。

5.根据权利要求4所述的基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法，其特征在于：所述建立切频比差值d与铣削加工表面粗糙度的关系曲线方法是：通过实验铣削加工出一个或一个以上不同的铣削表面粗糙度；同时采集不同铣削表面粗糙度所对应的声发射信号，计算出如上述所述的切频比差值d，通过插值算法拟合出切频比差值d与铣削加工表面粗糙度的关系曲线。