ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 26 № 3 2024 100 ТЕХНОЛОГИЯ Результаты и их обсуждение При механической обработке резанием важную роль играют вибрации и шумы, возникающие в процессе работы. Для анализа этих сигналов использовался метод цифровой обработки сигналов, включая FFT (быстрое преобразование Фурье) [77], оконные функции и фильтрацию. Из рис. 4 очевидно, что микрофон записывает несколько источников звука, включая звуки вокруг ТО, систему привода ТО, шпиндель, инструмент и процес с резания. Поэтому для более точного анализа рассмотрен акустический сигнал в пределах частотного диапазона, характерного для процесса резания. Это позволяет лучше выявить специфические характеристики и особенности, которые могут быть неочевидны в более широком частотном спектре. Рис. 4. АЧХ акустического сигнала: 1 – исходного; 2 – после удаления шума; 3 – фильтрованного; 4 – фильтрованного и нормализованного Fig. 4. Frequency response of the acoustic signal: 1 – initial; 2 – after noise removal; 3 – fi ltered; 4 – fi ltered and normalized Из рис. 4 также видно, что фоновый шум может быть идентифицирован в диапазоне 0…2 кГц, эта часть сигнала может быть легко отфильтрована без потери основного сигнала. Анализ спектра позволяет выявить доминирующие частоты и амплитуды, которые могут указывать на наличие резонансов, дефектов и износа инструмента. После спектрального вычитания шума и фильтрации акустического сигнала АЧХ колебаний характеризуется тремя основными частотами (см. рис. 4) в диапазоне 20…200 Гц: ω0 = 25 Гц – гармоника, кратная частоте прохождения режущих кромок; ω1 = 50 Гц, которая соответствует частоте резания, модулируемая оборотами двухзубой фрезы; резонансная частота ω2 = 100 Гц, ее стоит интерпретировать как биение инструмента. Таким образом, результаты обработки акустического сигнала позволили установить выраженную низкочастотную область 20…200 Гц, использование которой способствует более точному выявлению и анализу акустических характеристик, связанных с процессом резания. Это особенно важно для ВА-диагностики, где точность и детальность анализа могут существенно повлиять на выявление и диагностику потенциальных проблем. В данном исследовании также рассмотрены разные окна для фильтрации аудиосигнала. Применение различных оконных функций при фильтрации позволяет оптимизировать процесс выделения полезного сигнала из общей массы данных. Результаты применения оконных функций, которые были использованы в этом исследовании, представлены на рис. 5. Прямоугольное окно изза высокого уровня боковых лепестков, который может приводить к значительным спектральным утечкам, и окно Кайзера из-за сложности настройки параметров для достижения оптимального результата в данной работе не использовались. Как видно из рис. 5, оконная функция Хэмминга эффективно уменьшает спектральные утечки, которые возникают при применении преобразования Фурье. Вместе с тем оконная функция Хэмминга обеспечивает хороший компромисс между шириной главного лепестка и уровнем боковых лепестков в спектральном представлении, она проста в реализации и не требует значительных вычислительных ресурсов. Это делает ее предпочтительной для многих приложений в области цифровой обработки сигналов, поскольку она обеспечивает высокое качество и точность анализа, необходимые для реализации системы онлайн-мониторинга. Для определения влияния степени износа инструмента на параметры микрорельефа и АЧХ акустического сигнала проведены эксперименты, результаты которых представлены на рис. 6 и 7. Как видно из рис. 6, шероховатость поверхности обрабатываемого материала напрямую зависит от степени износа инструмента, при этом установлена следующая корреляционная зависимость: r = –0,9678 (сильная, отрицательная). Отклонения между диаметром инструмента при увеличении количества обрабатываемых
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1