2018, Vol. 39
在实际加工中为确保磨削加工系统设备与工件的安全, 提高磨削效率, 减轻工人劳动强度, 降低成本, 需要对磨削过程进行实时监测.磨削过程的AE信号具有丰富的信息, 信号的时域和频域结构与砂轮表面形貌和磨削过程有关[1], 通过提取有用的AE信号特征参量进行分析, 可以对磨削过程进行实时监测.
研究者对利用AE信号监测磨削过程方面进行了一些研究工作:Tran等[2]通过研究晶体的滑移和位错, 得出AE信号的强度随着位错运动密度的增大而增大；Dornfeld等[3]通过分析磨削区AE信号的形成来测量砂轮的加载磨损和砂轮与工件表面的无火花磨削.结果表明AE信号能量随着砂轮磨损和增加负载的联合效应而增大；Wakuda等[4]研发了AE传感器集成的CBN砂轮用来监测砂轮的磨削状况.同时还表明了当颤振发生时, 在AE信号功率谱中可以观测到显著的峰值.但是, 就目前检索的文献来看, 主要集中在通过AE信号监测刀具磨损、工件和砂轮的接触状态, 而在研究通过AE信号监测表面粗糙度方面的文献较少.
本文针对点磨削过程的实时监测进行了深入研究.首先, 通过建立AE信号与表面粗糙度的关系, 监测磨削过程中的表面粗糙度; 其次, 通过单因素实验得到各参数对RMS值的影响规律; 最后, 通过时域和频域两方面分析砂轮磨损状态.
1 声发射监测磨削实验 1.1 实验条件点磨削与传统外圆磨削相比, 砂轮轴线与工件轴线不平行, 而是绕Z轴, 并且平行于XOY面转过一定角度α, 如图 1所示, 把α称作倾斜角.使砂轮与工件由线接触变成理论上的点接触, 降低了砂轮与工件的接触面积, 减小了磨削力[5], 提高了加工精度和表面质量[6].
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图 1 点磨削示意图 Fig.1 Schematic of point grinding |
新型点磨削砂轮在磨料层轴向前端设置有粗磨区倾角θ, 由于θ角的存在使切屑更容易排出磨削区, 减少了磨屑堆积现象.前端粗磨区负责去除材料, 后面精磨区负责光整和减小表面粗糙度, 提高了磨削效率[7], 磨料层结构如图 2所示.
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图 2 新型点磨削砂轮磨料层结构 Fig.2 Abrasive layer structure of novel point grinding wheel |
本文制备的7片砂轮除了θ角度不同, 其余参数都相同, 数据如下:砂轮外径180 mm, 内径32 mm, 磨料层宽度5 mm, 厚度5 mm, θ角分别为0°, 4°, 7°, 10°, 13°, 16°, 20°, 粒度120#, 体积分数100%, 制作的砂轮如图 3所示.实验在MK9025A型光学曲线磨床上完成, 采用PXWAE声发射监测系统测量点磨削工件的AE信号.
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图 3 带有粗磨区倾角θ的点磨削砂轮 Fig.3 Point grinding wheels with slope angle θ (a)—新型砂轮；(b)—粗磨区倾角θ. |
首先用新型砂轮磨削材料为QT700的阶梯轴, 针对不同的磨削情况, 建立Ra和AE信号的对应关系.其次, 采用单因素实验, 分别研究磨削深度ap、砂轮线速度vs、倾斜角α、粗磨区倾角θ对AE信号特征值RMS的影响, 实验参数见表 1, 工件转速和轴向进给速度vw=60 r/min, vf=1.2 mm/min.最后, 从时域和频域两个方面分析监测砂轮的磨损状态.为了避免声发射传感器与磨削区的距离影响采集到的AE信号强度, 所以全部实验都在一个工件的同一个阶梯上完成, 声发射监测实验如图 4所示.
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表 1 磨削实验参数 Table 1 Grinding experiment parameters |
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图 4 声发射监测实验 Fig.4 Acoustic emission detection experiment |
磨削加工所形成的表面形貌是磨粒在工件表面运动轨迹的反映[8].平稳磨削时加工表面所形成的沟痕方向基本相同, 所对应的AE信号电压值数值较小, 而且比较平稳, 电子显微镜照片及对应的AE信号如图 5a所示.在磨削过程中, 当磨削温度升高到一定温度时, 会引起表面烧伤, 工件表面粗糙度也会随之增大, AE信号电压值增大, 信号整体产生一定程度的波动, 如图 5b所示.在磨削过程中, 发生颤振时, 会导致砂轮与工件接触不稳定, 同样会造成表面粗糙度增大, AE信号电压值大幅度增加, 信号整体波动很大, 如图 5c所示.因此, 可以通过AE信号与表面粗糙度的对应关系对磨削状态进行实时监测.
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图 5 不同磨削状态下表面粗糙度和声发射信号 Fig.5 Roughness and AE signal in different conditions (a)—正常磨削状态；(b)—烧伤状态；(c)—颤振状态. |
不同的表面粗糙度也对应不同的声发射频谱信号, 从图 6中可以看出, 磨削表面的粗糙度越大, 两表面摩擦时产生的AE信号越剧烈, 表面粗糙度Ra=0.882 μm时AE信号幅值最小, Ra=1.173 μm时AE信号幅值最大.AE信号与表面粗糙度有很好的对应关系, 可以利用磨削过程中AE信号对磨削表面粗糙度进行实时监测.
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图 6 不同粗糙度对应的AE信号 Fig.6 AE signal corresponding to different roughness |
AE信号的有效值RMS则是能量的表征[9].磨削参数的变化会造成工件去除材料时释放的能量发生变化, AE信号的RMS值也随之改变.
2.2.1 磨削深度ap对AE信号RMS值的影响RMS值随着磨削深度ap的增加而增加，如图 7所示.因为ap增加, 最大未变形切屑厚度增加, 单颗磨粒去除的材料体积增加, 又因为其他参数不变, 所以单位时间内去除材料的体积增加, 去除材料时释放的能量也相应增加, 反映在RMS值上，其值也同时增大.从图中还可以看出, 磨削深度对RMS值的影响曲线接近于1条直线, 由直线的斜率可知ap与RMS值的对应关系.在实际加工中, 可以依据ap的值预测AE信号的RMS值, 当出现实际值与预测值相差较大时, 就应该引起注意.
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图 7 磨削深度ap对RMS值的影响 Fig.7 Effect of ap on RMS |
RMS值随着砂轮速度vs的增加而减小, 如图 8所示.vs从35 m/s增加到45 m/s时, RMS值的变化趋势不太显著, 从45 m/s逐渐增加到50, 60 m/s时RMS值明显减小, 变化趋势非常显著.随着vs的增大, 最大未变形切屑厚度变小, 材料应变率减小, 在磨削过程中, 材料所释放的声发射能量与材料应变率成正比, 材料应变率越小, 所产生的AE信号越弱, 因此, AE信号有变小的趋势.砂轮速度达到60 m/s时, AE信号RMS值减小较快, 这是由于砂轮速度达到60 m/s后, 进入了高速磨削, 磨粒去除工件表面材料的方式发生了变化, 导致AE信号RMS值减小非常明显.
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图 8 砂轮速度vs对RMS值的影响 Fig.8 Effect of vs on RMS |
RMS值随着α绝对值增大而减小, 而且曲线关于X=0对称, 如图 9所示.这是由于α的存在, 砂轮与工件形成点接触, 减小了砂轮与工件的接触面积, 由于工件表面形变释放的弹性波减少, RMS值也相应地减小.从图中还可知, 倾斜角α正负对RMS值影响不大, 主要取决于绝对值的大小, 这是因为改变倾斜角α的方向, 砂轮与工件接触区面积变化相同, 所以RMS值不变.
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图 9 倾斜角α对RMS值的影响 Fig.9 Effect of α on RMS |
RMS值随着倾角θ的增加, 先减小后增大, 如图 10所示.RMS值在θ=0°时取得最大值, 随着θ角的增大而逐渐减小, 当θ=10°时取得最小值, 然后随着粗磨区倾角θ的增大逐渐增大.
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图 10 粗磨区倾角θ对声发射有效值RMS的影响 Fig.10 Effect of θ on effective value RMS |
经过上述4组实验分析得出各参数对AE信号RMS值的影响规律, 可以发现这些规律与作者前期研究成果[6]的表面粗糙度的变化规律基本一致, 同时也证明了表面粗糙度与AE信号的对应关系, 为监测磨削表面粗糙度提供了条件.
2.3 砂轮磨损监测磨削加工中, 砂轮磨损会随着砂轮工作时间的延长而加剧, 进而导致磨粒钝化, 磨削有效性降低, 工件表面质量变差[10].因此, 需要对磨削过程中的砂轮磨损状态进行实时监测, 声发射技术的运用可以有效地解决这个问题.
2.3.1 时域分析砂轮磨损前后AE信号变化如图 11所示.图 11a为砂轮正常工作时的AE信号, 图 11b为砂轮磨损时的AE信号.从图中可以明显看出, 当砂轮钝化的时候, AE信号急剧增加, 电压幅值大于砂轮未发生钝化时的幅值.而且, AE信号会呈现出具有许多尖峰的杂乱状态而不是平稳变化.因此, 可以根据AE信号的变化判断砂轮是否钝化.
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图 11 砂轮磨损前后声发射信号对比 Fig.11 Comparison of AE signal before and after wear (a)—正常磨削；(b)—砂轮钝化磨削. |
AE信号的RMS值只能反映信号的强度, 为了区分声发射源性质的异同, 还需要对AE信号进行频域分析.图 12为砂轮不同磨损状态下的声发射信号频谱图, 磨削参数为:ap=0.08 mm, vs=45 m/s, α=0.5°, θ=0°.通过对比图 12a和图 12b可知, 砂轮发生磨损时, AE信号在45~65 kHz, 80~90 kHz, 100~110 kHz频段的能量升高显著, 并且在15 kHz左右出现了很高的尖峰.因此, AE信号频谱可以反映磨削过程中的能量释放情况, 并通过频谱分析来监测砂轮的磨损状态.
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图 12 砂轮不同磨损状态频谱图 Fig.12 Spectrum diagram of different wear state of grinding wheel (a)—砂轮正常磨削；(b)—砂轮钝化磨削. |
1) 建立了AE信号与表面粗糙度的对应关系, 以及正常磨削、磨削烧伤和磨削颤振状态下对应的AE信号, 为监测磨削表面粗糙度提供了条件.
2) 研究了各参数对AE信号RMS值的影响, RMS值随着磨削深度ap、砂轮速度vs增大而增加; 随着α绝对值增大而减小, 曲线关于X=0对称; 随着粗磨区倾角θ的增加, 先减小, 后增大, 当θ=0°时RMS值取得最大值, 当θ=10°时取得最小值.
3) 对比了砂轮不同磨损状态下的AE信号, 依据此信号可对磨削过程进行实时监测; 对砂轮不同磨损状态下的AE信号进行了频域分析, 当砂轮磨损时, AE信号在45~65 kHz, 80~90 kHz, 100~110 kHz频段的能量升高显著, 并且在15 kHz左右出现了很高的尖峰.
| [1] |
Hundt W, Leuenberger D, Rehsteiner F, et al.
An approach to monitoring of the grinding process using acoustic emission(AE)technique[J]. CIRP Annals-Manufacturing Technology, 1994, 43(1): 295–298.
DOI:10.1016/S0007-8506(07)62217-3 |
| [2] |
Tran T A, Iii W V M, Murphy K A, et al.Stabilized extrinsic fiber optic Fabry-Perot sensor for surface acoustic wave detection[C]// OE Fiber-DL Tentative.Boston: Proceedings of the SPIE, 1991: 178-186.
|
| [3] |
Dornfeld D, Cai H G.
An investigation of grinding and wheel loading using acoustic emission[J]. Journal of Engineering for Industry, 1984, 106(1): 28–33.
DOI:10.1115/1.3185907 |
| [4] |
Wakuda M, Inasaki I, Ogawa K, et al.
Monitoring of the grinding process with an AE sensor integrated CBN wheel[J]. Journal of the Japan Society of Precision Engineering, 1993, 59(2): 275–280.
DOI:10.2493/jjspe.59.275 |
| [5] |
尹国强, 巩亚东, 温雪龙, 等.
新型点磨削砂轮磨削力模型及试验研究[J]. 机械工程学报, 2016, 52(9): 193–200.
( Yin Guo-qiang, Gong Ya-dong, Wen Xue-long, et al. Modeling and experimental investigations on point grinding force for novel point grinding wheel[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2016, 52(9): 193–200. ) |
| [6] |
Gong Y D, Yin G Q, Wen X L, et al.
Research on simulation and experiment for surface topography machined by a novel point grinding wheel[J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2015, 29(10): 4367–4378.
DOI:10.1007/s12206-015-0935-y |
| [7] |
尹国强, 巩亚东, 王超, 等.
新型点磨削砂轮磨削参数对表面质量的影响[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2014, 35(2): 273–276.
( Yin Guo-qiang, Gong Ya-dong, Wang Chao, et al. Effects of processing parameters for novel point grinding wheels on surface quality[J]. Journal of Northeastern University(Natural Science), 2014, 35(2): 273–276. DOI:10.3969/j.issn.1005-3026.2014.02.027 ) |
| [8] |
Malkin S.
Grinding technology:theory and applications of machining with abrasives[M]. Horwood: Halsted Press, 1989.
|
| [9] |
吴天宇.面向高效精密磨削的声发射机制及其在线监测系统的研究[D].天津: 天津大学, 2010.
( Wu Tian-yu.Analysis on mechanism and on-line monitoring system of acoustic emission oriented to precision and high efficiency grinding[D].Tianjin: Tianjin University, 2010. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=degree&id=Y1872737 ) |
| [10] |
Inasaki I.
Monitoring and optimization of internal grinding process[J]. CIRP Annals-Manufacturing Technology, 1991, 40(1): 359–362.
DOI:10.1016/S0007-8506(07)62006-X |