刘 婷，吴燕瑞，张 堃
（中山火炬职业技术学院，广东 中山 528400）
作为一种典型的去除加工工艺，铣削加工在各行各业都有广泛的应用，它是生产优质零件的必要过程，在加工制造业中占有重要的地位。在金属铣削加工的过程中，通过铣削刀具切削掉工件多余的材料，从而能够获取预设的形状。然而，在铣削加工中，由于铣削过程中刀具、车床的振动、加工的工件的切削以及切屑的产生等原因，往往使得整个铣床加工系统时刻处于一个非平稳的状态，这样极容易导致加剧刀具磨损，极大地影响了铣床铣削的加工精度，不仅会导致工件的加工表面质量降低，而且会导致铣床使用寿命降低，严重的甚至还可能直接导致铣床发生损坏。因此，对铣削过程的状态进行监控，对铣刀进行损伤检测是铣床加工系统所面临的一大难题[1]。基于此，本研究拟对整个铣削过程进行研究，以期对铣削的稳定性研究提供一定的理论和实验基础。
在各种对铣削系统故障进行诊断检测的手段中，比较常用的有放射线法、光学检测法、力学信号检测法、振动检测法、声发射检测法及超声波检测法等。其中，声发射检测法可以直接对加工过程中的声发射信号及相关参数对系统状态进行分析，具有实时监测性和灵敏性的特点，不仅可以避免其他的一些无损检测方法需要停机进行检测而导致产生误差等问题，而且声发射检测法的高检测精度也能够及时预报故障，避免刀具发生突然损坏等情况发生[2-4]。齐云[5]等采用声发射信号对不同加工参数下高速微铣削过程进行监测，以声发射信号的幅度、能量、中心频率等特征值进行处理后与加工参数进行关系比较，结果表明，声发射信号稳定性与主轴转速呈负相关，与进给速度、切深等参数呈正相关关系；
严浩[6]通过对微细铣削刀具磨损的声发射特征进行研究，发现随着切削参数的增加，切削力和声发射信号平均功率也呈递增趋势，并且声发射信号的平均功率和振铃计数值与刀具磨损状态密切相关，提取了表征刀具磨损状态的声发射特征量；
熊巍[7]等通过对铣削过程中的声发射信号进行频域分析，比较不同频段的能量比预测加工后的表面粗糙度；
李精忠[8]采用声发射信号对金属切削加工中的刀具状态进行监测，通过对声发射信号进行分析、处理，得出刀具磨损的故障频率特征，开发了铣刀状态在线监测系统。
基于此，从铣削加工中的声发射现象入手，采集整个铣削过程中产生的声发射信号，利用声发射计数进行数据分析，得到铣削过程中不同阶段所对应的声发射计数的变化规律，从而进一步对整个铣削过程的稳定性进行分析研究。旨在为实际铣削加工系统进行状态监控、刀具磨损预测等研究提供一些试验基础，从而提高加工质量及加工效率。
金属材料或结构在遇到内力、外力作用下而产生塑性变形、形成裂纹或破裂以及金相组织相变等都会伴有应力波的释放，也即产生了声发射现象。其中，引发声发射的材料变形与裂纹扩展的物理源或AE 波的机制源则称为声发射源。在金属铣削过程中，可将声发射信号分为连续型及突发型两种。由于声发射信号能够直接反映出金属材料内部晶格变化，所以在金属切削过程中的声发射信号提供了大量丰富的关于刀具和工件状态变化的相关信息，对刀具异常状态具有良好的预报性能。
图1 声发射参数
在声发射检测的实际工程应用中，与一般的分析方法相比，因为声发射特征参数分析法是通过对直接采集到的AE 信号进行波形参数特征分析和处理的方法，因而广泛应用于解决工程上的实际问题中。常用的声发射信号特征参数有声发射计数、幅度、持续时间、上升时间、有效值电压（RMS）等。其中，声发射计数是一种用于表达超过门槛信号的震荡次数的参数，对连续型声发射信号和突发型声发射信号都能够适用。并且，声发射计数能够反映信号强度的频度，广泛应用于声发射活动性评价。基于此，利用铣削过程中所采集的声发射计数对金属加工过程中的铣削状态进行分析[9-10]。
本试验平台采用的试验机床为大连机床厂生产的“VDL600A”加工中心，采用的声发射检测系统为美国物理声学公司PAC 的两通道PCI-II 声发射检测系统。试件采用尺寸规格为75 mm × 75 mm × 75 mm，硬度为170-180HBS 的Rut400 正六面体蠕墨铸铁块为加工对象进行铣削试验，固定切削深度为1 mm，进给速率设置为100 mm/min。一共进行三组试验，每组试验的主轴转速分别设置为1600 r/min，2400 r/min，3200 r/min。
由于铣削加工的特点是刀具安装在主轴上，刀具只作旋转运动，工件固定在机床工作台的夹具上，沿导轨方向运动，因此采用AEwin 系统的NANO30 传感器置于工件上，通过胶布固定，如图2 所示，以直接测量工件上的声发射信号，获得的试验数据更具普遍性。试验中，声发射系统设定采样频率为1 MHz。
图2 试验装置
具体试验操作步骤如下：
（1）准备铣刀、试件以及声发射检测装置等设备，并且将铣刀与试件在铣床上固定，根据实际情况进行安装，尽量减小安装误差。
（2）铣床空转，测量环境噪声，调整参数设置。
（3）根据试验设置的切削条件，进行三组金属切削试验，用试验1、试验2、试验3 作为标记，分别对应对主轴转速为1600 r/min、2400 r/min、3200 r/min 的试验，采集铣削过程中的声发射信号。
由于AEwin 数据采集系统具有自动提取特征的功能，采用声发射的常用统计量之一的声发射计数来表征整个铣削状态，得到各试验条件下每秒时间内声发射计数的结果如图3 所示。
图3 试验结果
从3 组试验结果的对比中不难看出，铣刀主轴转速与声发射计数之间呈正相关关系，即随着主轴转速设置的增大，相应的各个时刻所对应的声发射计数值也发生增大，系统越不稳定。说明声发射计数的变化规律能够很好地反映金属铣削过程的稳定性，这为后续研究分析奠定了基础。
由于3 组试验结果的宏观统计特征相似，因此取一组试验数据进行分析，以图2（a）为例，试验开始后，有效采集声发射计数数据的0～ 3 s 为铣削开始阶段，声发射计数发生大幅度增长，由0 增大到2500上下，此时主要是由于铣削开始，工件材料开始发生剪切剥离，因此声发射计数瞬时增大，呈阶跃性变化。
随着刀具继续发生铣削，在有效采集声发射计数数据的4～ 17 s 的时间内，声发射计数长时间保持在2500 的一个平稳数值状态，说明此时的铣削过程进入一个比较平稳的稳定状态。
在有效采集声发射计数数据的18～ 27 s 时，此时刀具继续铣削至接近试件中部位置，声发射计数又开始不断增加，并且在铣削到试件中部时声发射计数到达峰值5000 后，声发射计数值下降回归至平稳阶段。不难看出，铣削进行到试件中部时，声发射现象不断增加，频率最大。而在金属切削过程中，声发射信号的产生主要源于金属材料发生变形及断裂、刀具后刀面的摩擦、切屑以及剪切区塑性变形、前刀面的摩擦等[11-12]，不难分析，当铣削到试件中部时，刀具磨料磨损以及工件材料的剥离为铣削过程引入了更多的频率成分，例如刀具、铣床所受震颤不断增大，使得声发射计数达到峰值，声发射信号的不稳定程度也就增大。因此，试件中段可以作为后续铣削过程的检测及刀具损伤状态分析的重点，此时的铣削状态最不平稳，最容易发生失效。
铣削后期，从有效采集声发射计数数据的28 s到铣削结束，声发射计数继续保持在平稳值2500 上下，铣削状态恢复至较为平稳的状态，直到随着铣削的结束，声发射计数值也随之逐渐降低至0。
不难看出，在金属工件铣削过程中，声发射信号的声发射计数参数的阶段性特征明显，说明声发射计数的变化趋势能够很好地反映金属工件在铣削过程中的稳定性程度。
（1）搭建金属铣削过程的声发射检测试验平台，获取铣削过程中的声发射信号，利用声发射计数的变化趋势对整个铣削过程进行整体分析。试验结果表明，声发射信号可以用来评价金属铣削的各阶段，能够很好地反映金属铣削全过程的稳定性。本试验结果为后续利用声发射检测技术对金属铣削过程进行研究分析奠定了基础。
（2）在本试验过程中，当铣刀切削进行到金属试件的中间位置时，声发射计数值到达顶峰，说明此时在整个铣削过程中处于不稳定阶段，容易发生损伤、失效等情况。今后在铣削状态监控系统的研究中，对铣削进行到试件中部时需要进行重点监控声发射计数，以避免此处发生损伤破坏。
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