切削温度的测量与控制是切削加工科研和生产中的重要课题, 由于其具有实时性和复杂性, 一直是一个不易解决的难题, 对旋转类刀具或工件的切削温度测量更是如此[1]。目前, 对切削温度的研究主要采用实验测量、理论解析和数值计算方法。切削温度的测量方法主要有接触测量法、非接触测量法、间接测量法等几类。接触测量法如电偶法;非接触测量法如热辐射法、图像法等;间接测量法如金相法[2]。非接触测量法可直接测量到刀具或工件面的温度, 由于辐射率受表面形貌、温度值和材料特性影响, 辐射率是一个多因素变量, 因此间接测量法一直仅用于表面温度的宏观描述, 难以准确获得各测温点的温度值;直接测量法能直接测量切削温度, 并具有较高的准确性和可靠性, 热电偶由于具有体积小、精度高等特点, 电偶法是最常用切削温度测量方法[1,2,3,4]。文献[5-7]介绍了多种应用于铣削测温的热电偶有线测温方法。但目前市场上的热电偶测温工具针对的是温度缓慢变化的测温环境, 而切削温度兼有温度缓变和剧变特征。目前常见的各种滤波器也主要针对缓变信号进行滤波[8,9]。如何对兼有缓变和剧变特征的热电势信号进行滤波是切削测温领域的一个难题。

本文首先通过测温实验获取兼有缓变和剧变特性的切削热电势信号。分析切削温度的特征, 建立适合切削温度变化特征的基于增量变化的人工智能滑动加权平均滤波法。把常用于测温滤波的若干滤波方法和基于增量变化的人工智能滑动加权平均滤波应用于实验获取的切削热电势信号, 各常规滤波法对切削热电势信号的滤波效果不理想, 而基于增量变化的人工智能滑动加权平均滤波法的滤波效果明显, 又不破坏信号的特性。

用自制的热电偶测温无线传输系统对铣刀某刃切削区附近点i进行测温实验, 获取温度信号数据, 测温点i处在前刀面上, 距离主副切削刃各1.5mm, 信号采集频率分别为1Hz。切削工艺条件:工件材料为45钢;铣削刀具为高速钢, 刀具外径16, 长100, 4刃;主轴转速n为1500/2000 (r/min) ;进给量f为0.1mm/r;轴向背吃刀量ap为8mm;径向背吃刀量apt为1.5mm。通过铣削测温实验获得的切削温度原始数据和原始数据人工滤波后的结果见表1。

热电偶测温系统的热电势采集与无线发射模块中, 随机干扰会串入仪表。克服由仪器外部环境偶然因素引起的突变性扰动或仪器内部不稳定引起误码等造成的尖脉冲干扰, 是仪器数据处理的第一步。通常采用简单的非线性滤波器, 这些滤波器有限幅滤波法、中值滤波法、基于拉依达准则的奇异数据滤波法和中值数绝对偏差决策滤波等;而对测温系统热电势采集模块中, 仪器内部器件热噪声和A/D转化噪声等会引起随机变量, 部分变量具有随机小幅高频的特点, 一般采用低通线性滤波器。这种滤波器主要有:算数平均滤波、滑动平均滤波、加权滑动平均滤波和去极值平均滤波算法等。以这些常用于温度数据滤波的滤波器对表1中的温度数据进行滤波, 图1为限幅滤波法前后的温度曲线图。其中各滤波器对切削温度数据进行滤波后的结果与人工滤波后的结果偏差之和见表2。由表2数据可见, 目前常用的滤波器对兼有缓变和剧变特性的温度数据滤波效果不理想, 因此采用合理的滤波方法是提高切削温度测量精度的关键。

整理表1原始数据, 获得如图2所示温度曲线。由图2可见, 曲线在切削的初期变化较为缓慢, 之后变化幅度大, 整个温度曲线呈现Tn≥Tn-1的趋势, 切削热流趋于平衡后点i的温度也趋于稳定, 温值的变化非常小。设Tn和Tn-1分别为铣刀测温点i的第n秒和n-1秒获得的数据, |Tn-Tn-1|≤0.5℃, 如果Tn-Tn-1>0.5℃, 则认为该数据Tn为异常数据。基于以上分析, 温度曲线设为4个阶段:温度初始阶段、温度剧变阶段、温度过度阶段、温度稳定阶段。由于不同阶段温度变化特征不同, 因此对不同阶段需采用不同的滤波算法。

图2中温度初始阶段标示为M=1, 温度剧变阶段为M=2, 温度过度阶段M=3, 温度稳定阶段M=4。

(1) 置M=1。

(2) 设Tn-1、Tn和Tn+1分别为铣刀测温点i的第n-1、n秒和n+1秒获得的原始温度数据。

(3) 设Kn-1、Kn和Kn+1分别为铣刀测温点i的第n+1、n秒和n-1秒获得的滤波数据。

(4) Kn=a1·Kn-1+a2·Tn+a3·Tn+1, a1、a2和a3为加权系数。如果Tn数据为真, 则赋a1=0.3、a2=0.5和a3=0.2, 否则a1=0.6、a2=0和a3=0.4。

(5) 当M=1, if Tn-Tn-1≤1, 则Tn数据为真;否则if Kn-1nn+1, Tn数据为真, M=M+1;否则Tn数据为异, M=M。

(6) 当M=2, if Kn-1nn+1, 则Tn数据为真, 否则为异;如果出现连续为异则M=M+1。

(7) 当M=3, if Tn-Tn-1≤1, 则Tn数据为真, 否则Tn数据为异。

(8) 当M=4, Tn为真。

用基于增量变化的智能滑动加权平均滤波法对表1的切削温度原始数据进行滤波, 滤波后的数据与人工滤波数据的偏差之和为27, 滤波后的温度曲线见图3。图3中滤波后温度曲线更平滑, 即能滤除高幅异常波形, 同时能很好地滤除平稳状态下的随机变量。

(1) 切削温度兼有缓变和剧变的特性, 对这种特性的信号采用常规的滤波技术滤波效果较差。

(2) 基于增量变化的智能滑动加权平均滤波器把一次切削过程分为四切削阶段, 针对不同阶段的温度特征采取不同的滤波技术, 达到滤波效果的同时又不破坏信号的特征。

(3) 把该滤波应用在切削温度信号的滤波, 滤波效果明显。