基于聲振融合的二次EWT-CNN刀具磨損監測*

郝旺身,婁永威,董辛旻,李繼康,婁本池

(鄭州大學機械與動力工程學院,鄭州 450001)

0 引言

在切削加工過程中,刀具難免會產生磨損和破損,因此,準確識別刀具的運行狀態對于保證切削加工的正常進行具有重要的意義[1]。聲振融合數據在故障識別方面相對振動或聲音數據表現出了更高的識別率。同時在數據預處理方面保留更多的故障信息也是故障監測研究中的重中之重。

黃德福等[2]通過分析噪聲功率譜實現鉆頭磨損狀態的實時檢測;陳靜等[3]結合小波神經網絡對切削聲信號進行處理,實現刀具磨損狀態的識別;張存吉等[4]則使用CNN對振動數據進行分類,實現刀具磨損程度的識別。數據融合的方法主要有數據層融合、特征層融合和決策層融合3種方法。史志遠等[5]用數據并聯方式將振動信號和聲音信號重構為二維信號,并輸入CNN進行故障診斷。楊帆等[6]用BP神經網絡和D-S證據理論對多種特征信號進行信息融合。YU等[7]使用ASCNN和ESCNN分別對振動信號和聲音信號提取局部特征,并基于DS理論對特征信號進行決策融合。WANG等[8]提出的基于1D-CNN的VAF算法,先對振動信號和聲音信號進行特征提取,再通過全連接層實現特征融合和分類。數據層融合具有數據信息豐富、精度高的優點,而特征層和決策層融合會損失大量有用信息。陳澄等[9]的實驗結果表明,數據層融合是信息量損失最小的,同時準確率也最高。

得到融合信號后的進一步去噪和信息增強對分類效果至關重要。ZHANG等[10]直接將內在模態函數送入卷積神經網絡進行特征學習和分類。WANG等[11]利用VMD算法分解PD信號并對固有模態函數進行小波去噪和重構,提高分類準確性。直接輸入各分量會將噪聲帶入訓練,影響分類效果。對所有固有模態函數進行小波去噪會濾去故障信號,對分類模型要求更高。

針對上述問題,本文提出一種基于協同過濾融合的方法,對鉆頭鉆削時同時采集到的聲音信號和振動信號進行相關性融合,得到聲振融合信號。然后對其進行二次EWT,在故障信號頻率范圍層面完成信號去噪和重構。最后對重構信號進行信號增強并送入卷積神經網絡完成特征提取及分類,實現鉆頭故障類型的精確識別。

1 基本理論

1.1 協同過濾融合

協同過濾(collaborative filtering)是推薦系統中比較常用的一種算法,基于用戶或物品之間的相似性,預測用戶對未知的物品的評分[12]。而這里的協同過濾融合是指對多個信號之間的頻域相關性分析后返回數據層次對其進行融合。具體來說,可以通過如下步驟來實現兩組聲音數據和振動數據之間的融合,如圖1所示。

圖1 聲振融合數據融合流程

步驟1:將聲音數據和振動數據分別表示為時間序列,即將它們在時間軸上的變化轉換為數字信號;

步驟2:通過利用傅里葉變換對兩組數據分別進行頻域特征提取;

步驟3:對兩組數據進行相似性分析,得到它們之間的相似性矩陣;

步驟4:利用相似性矩陣來確定合適的權重參數,進而對兩組數據進行加權和,得到最終的融合結果。

1.2 經驗小波變換理論

EWT方法的原理[13]是先將信號的Fourier譜劃分為連續的區間,然后在每個區間上使用小波濾波器組進行濾波,最后通過信號重構得到一組調幅調頻分量。該方法可以自適應地提取信號的不同頻率成分,并具有緊支撐特性。

(1)EWT頻帶劃分。給定信號f(t),先進行傅里葉變換,得到歸一化在2π范圍內的傅里葉頻譜,根據香農準則,在分析過程中僅討論[0,π]上的信號特性。因此,將Fourier頻譜支撐區間定義在[0,π]內。

假設該信號是由N個單分量成分構成,處理過程中將Fourier譜的支撐區間分割成N個連續段,共有N+1個邊界(ωn表示各段之間的邊界),其中ω0=0,ωn=π。Fourier軸的分割示意圖如圖2所示。

圖2 傅立葉軸的劃分

每一段的分割可以定義為Λn:

Λn=[ωn-1,ωn],n=1,2,…,N

(1)

很容易得到整段區間存在下面關系:

(2)

在[0,π]內得到一組極大值后,將連續的兩個極大值之間的中心定位為每個ωn的邊界。對于信號f(t),設前N個極大值在頻域內對應的角頻率Ωn(n=1,…,N),那么EWT的頻帶劃分邊界ωn=(Ωn+1+Ωn)/2。為了方便后續構造濾波器,定義了寬度為Tn=2τn的過渡段(上圖中的網格區),這些過渡段都是以邊界ωn為中心。

(2)定義經驗尺度和經驗小波函數。經驗小波被定義為每個Λn上的帶通濾波器,為此,利用Littlewood Paley和Meyer小波的構造思想,然后對于?n>0,分別用式(3)和式(4)定義經驗尺度函數和經驗小波函數。

(3)

(4)

式中:β(x)函數是一個任意Ck([0,1])函數,為:

(5)

(6)

(7)

則信號f可重構為:

(8)

根據經驗小波變換信號f重構公式可得經驗模態fk:

(9)

(10)

1.3 卷積神經網絡

卷積神經網絡(CNN)是一種常見的神經網絡,被廣泛應用于圖像分割、分類、檢測和檢索等任務中。卷積神經網絡最初由HUBEL等[14]在研究貓腦皮層神經元時提出。該網絡結構通常包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。

輸入層用于輸入數據,而卷積層的作用是使用卷積核進行特征提取和特征映射。為了增加非線性映射,需要使用激勵函數(RELU)對卷積層的輸出結果進行非線性映射。常用的激勵函數包括Sigmoid、Tanh、ReLU、ELU和Maxout。卷積層的運算模型可以表示為:

(11)

池化層主要進行下采樣,對特征數據稀疏處理。這既可以簡化網絡計算復雜度,也可以提取主要特征減小模型規模,提高運算速度,同時提高所提取特征的魯棒性。常用的池化函數包括平均池化、最大池化、最小池化和隨機池化。其中最大池化的模型表示為:

(12)

全連接層的作用是將提取的特征組空間拓撲結構展開,進行非線性組合之后以向量形式輸出。全連接層的數學模型可以表示為:

(13)

輸出層是在全連接層接收上層所有的特征后,將輸出值送給分類器。如Softmax分類器。

2 刀具磨損監測流程

基于聲音信號、振動信號以及聲振融合信號的刀具磨損狀態監測,根據所采集信號中所包含的鉆頭磨損的特征,分別對鉆頭正常、崩刃、中度磨損、重度磨損4種狀態進行監測識別。具體實現步驟,如圖3所示。

圖3 刀具磨損診斷流程圖

(1)首先對采集到的原始數據預處理得到鉆頭不同類型狀態的聲信號以及振動信號,之后再將對應的聲信號以及振動信號通過協同過濾融合,得到一組基于相關性融合的聲振信號。

(2)對預處理后得到的聲信號、振動信號、聲振信號分別進行第一次經驗小波變換(EWT)得到其對應的經驗模態分量。

(3)對經驗模態分量中混雜高頻噪聲部分再次使用EWT,得到其對應的經驗模態分量。

(4)對第二次EWT得到的經驗模態分量剔除其噪聲部分,并將剩余分量與第一次EWT得到的其余分量加權重構得到重構后的信號。

(5)將重構后的信號增強后分別放入卷積神經網絡中進行自動特征提取并對模型進行訓練和測試。具體流程細化如圖4所示。

圖4 信號處理細化圖

3 實驗驗證

為了驗證聲振融合信號在刀具故障診斷方面的優越性,通過搭建如圖5所示的刀具磨損監測實驗臺進行數據采集進而對比試驗。實驗采用一臺微型鉆床進行鉆削工件,該鉆床最高主軸轉速為2500 r/min,可對其在0～2500 r/min轉速范圍內進行多檔鉆速調節,在對工件鉆削過程中不使用冷卻液,鉆削工件選擇為厚6 mm的45號鋼板材,刀具選擇HSS麻花鉆頭(正常刀具參數直徑7.5 mm,鉆頭總長109 mm,螺旋槽長69 mm,頂角度數118°),為了進行實驗對比,鉆頭共選用(如圖5)4種類型:正常、崩刃、中度磨損、重度磨損。鉆削過程中聲音信號以及振動信號通過由東方所研制的型號為INV3062T0的信號采集系統進行采集,振動信號采用加速度傳感器進行采集,通過粘貼雙面膠對其進行固定。聲音信號通過麥克風傳感器進行接收,麥克風傳感器固定于水平距離工件鉆削處20 cm處。該采集系統可同時采集四通道的信號數據。最后通過以太網傳輸將信號數據上傳到計算機。

圖5 試驗臺及4種鉆頭類型

首先控制鉆床主軸鉆速為2400 r/min,控制自動進給。然后依次換用正常、崩刃、中度磨損、重度磨損4種類型鉆頭進行鉆削,每次均對板材的中心位置進行鉆削,傳感器參數如表1所示。

表1 傳感器參數表

在鉆頭開始接觸到工件時開始采樣,工件鉆孔完成后停止采樣。完成主軸轉速2400 r/min的鉆削過程的采集后,又進行主軸轉速為1600 r/min以及主軸轉速為2000 r/min的切削過程的數據采樣以此豐富實驗的對比。在此主要展示主軸轉速2400r/min的數據處理以及分析結果。

在控制以上實驗參數后,采集完成數據,對數據截取預處理完成可得到4種狀態類型鉆頭下的聲信號、振動信號、聲振融合信號的時域分析情況如圖6所示。

(a) 正常 (b) 崩刃

將上述信號利用經驗小波變換進行第一次分解,得到重度磨損類型鉆頭的聲振融合信號分解后的前6個經驗模態分量以及其所對應的頻譜圖如圖7所示。由圖7中可以看出在分量mra1中依然包含很多高頻信號,為了去除高頻噪聲的影響,進而對分量mra1再次使用EWT進行經驗小波變換得到組成mra1的分量中的前6個分量如二次分解圖8所示。在二次分解中定義mra1為1-mra1。

圖7 聲振信號一次分解

圖8 聲振信號二次分解

經過二次分解的第一個分量依然包含很多噪聲數據,但此分量信息更多包含了超過故障信號頻率的高頻噪聲部分,因此剔除二次分解后的第一個分量,而將第一次分解以及二次分解的其他分量進行加權重構。將二次分解中的高頻部分剔除后得到的加權重構信號如圖11所示,其中聲音信號(圖9)和振動信號(圖10)的重構過程同聲振信號。該重構信號的頻率段包含了絕大部分故障頻率,之后將該重構數據放入卷積神經網絡中對模型進行訓練和驗證。

圖9 重構聲信號

圖10 重構振動信號

圖11 重構聲振信號

4 結果分析

本次實驗中對模型(表2)的訓練以及測試過程選取100輪迭代來觀察模型的訓練測試情況,截取數據的80%作為訓練數據,20%作為測試數據。為了保證實驗的準確度,對一組數據進行5次運行并取其平均值作為訓練以及測試結果。圖12b中測試損失函數值隨著迭代次數增加,前期大幅減小后經小幅波動均得到較小值。說明該模型在測試數據集上的預測誤差小,泛化能力強。進而保證了3組數據在該模型測試階段表現出高準確率的可信度。

表2 網絡結構參數

(a) 測試準確率 (b) 測試損失函數

而且從圖12a測試準確率中可以看出振動數據和聲振數據在迭代13次后波動大幅減小,而聲音數據在迭代26次后開始趨于穩定,最終可以明顯看出聲振融合數據的準確率最高,趨于穩定的平均值為98.96%。為了增加對比實驗,本實驗又將二次EWT分解-CNN和一次EWT分解-CNN以及CNN進行了對比測試。測試結果如圖13所示。

圖13 對比試驗準確率

從圖13可以看出,經本文提出的融合方法得到的聲振數據在鉆頭故障識別準確率上明顯優于單一振動數據和單一聲音數據。相比傳統的對原始信號一次EWT分解再挑選分量重構或者直接原始數據送入CNN進行故障識別,經二次EWT分解去噪重構信號結合CNN進行故障識別準確率明顯更高。

5 結論

本文針對麻花鉆頭的正常、崩刃、中度磨損、重度磨損4種類型鉆頭的鉆削工作進行磨損識別實驗。

(1)本文所提出的二次EWT分解-CNN刀具磨損識別方法在與傳統識別方法的對比實驗中以高達98.96%的識別準確率突出優勢。

(2)通過將聲振融合信號與傳統振動信號和聲音信號進行對比實驗,證明了聲振融合信號包含的故障信息更全面,識別精度更高。

(3)將鉆頭故障頻率范圍內的經驗模態分量進行重構后得到的重構信號在CNN識別中表現的高準確率,說明了針對故障頻率范圍的去噪能夠保留更多的故障信息。