中小孔内圆磨削监控AE传感器应用探究
内圆切入磨削不同砂轮磨削性能在线监测模型研究
Modeling and Simulation 建模与仿真, 2023, 12(4), 3846-3863 Published Online July 2023 in Hans. https:///journal/mos https:///10.12677/mos.2023.124352内圆切入磨削不同砂轮磨削性能在线监测模型研究李怡霖，迟玉伦，谭永敏，陈 晨，熊 力，吴 梦上海理工大学机械工程学院，上海收稿日期：2023年5月5日；录用日期：2023年7月13日；发布日期：2023年7月20日摘要 针对不同砂轮磨削性能对内圆切入磨削加工质量具有重要影响，为了实现在线监测内圆磨削加工过程中不同砂轮在相同实验参数条件下进行磨削时的磨削性能，提出了一种基于粒子群优化BP 神经网络的不同砂轮磨削性能监测模型。
首先，对采集的声发射信号、功率信号、振动信号、位移信号以及电流信号的特征参数进行特征提取；然后，根据各传感器的特征值数据样本及粒子群优化算法对BP 神经网络的全局寻优功能，采用粒子群算法优化BP 神经网络初始权值和阈值，建立了POS-BP 在线监测模型对不同砂轮磨削性能进行精准监测；最后，结合实验数据将BP 神经网络模型与POS-BP 模型进行分析对比，表明了POS-BP 监测模型比BP 神经网络模型监测精度更高，能够有效监测不同砂轮的磨削性能状态。
关键词不同砂轮，磨削性能，多传感器，POS-BPResearch on Online Monitoring Model of Grinding Performance of Different Grinding Wheels in Internal Plunge GrindingYilin Li, Yulun Chi, Yongmin Tan, Chen Chen, Li Xiong, Meng WuSchool of Mechanical Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai Received: May 5th , 2023; accepted: Jul. 13th , 2023; published: Jul. 20th , 2023AbstractAccording to different grinding wheel grinding performance internal circle cut into the grinding李怡霖等quality has an important influence, in order to realize on-line monitoring of the grinding perfor-mance of different grinding wheels when they are grinding under the condition of the same expe-rimental parameters in the process of internal circular cutting grinding, a method based on Par-ticle swarm optimization BP neural network for monitoring the grinding performance of different grinding wheels is proposed. Firstly, the feature parameters of acoustic emission signal, power signal, vibration signal, displacement signal and current signal are extracted. Then, according to the eigenvalue data samples of each sensor and the global optimization function of BP neural network by particle swarm optimization algorithm, the initial weights and thresholds of BP neural network were optimized by particle swarm optimization algorithm, and the POS-BP online moni-toring model was established to accurately monitor the grinding performance of different grind-ing wheels. Finally, combined with the experimental data, BP neural network model and POS-BP model were analyzed and compared, indicating that the monitoring accuracy of POS-BP model is higher than that of BP neural network model, and it can effectively monitor the grinding perfor-mance of different grinding wheels.KeywordsDifferent Grinding Wheels, Grinding Performance, Multi-Sensor, POS-BPThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言由于不同砂轮其磨料、结合剂材料和制造工艺等不同，使得不同砂轮的磨削性能也各不相同，在磨削加工过程中会产生不同程度的弹性变形。
基于AE信号的新型砂轮点磨削状态监测方法
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ꎬ得出 ＡＥ 信号的强度随着位错运动密 度的增大而增大ꎻＤｏｒｎｆｅｌｄ 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ꎻ
Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｇｒｉｎｄｉｎｇ Ｓｔａｔｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ Ｎｏｖｅｌ Ｐｏｉｎｔ Ｇｒｉｎｄｉｎｇ
Ｗｈｅｅｌｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＡＥ Ｓｉｇｎａｌ
ＹＩＮ Ｇｕｏ￣ｑｉａｎｇꎬ ＧＯＮＧ Ｙａ￣ｄｏｎｇꎬ ＬＩ Ｙｏｕ￣ｗｅｉꎬ ＷＡＮＧ Ｆｅｉ
( Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ＆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０８１９ꎬ Ｃｈｉｎａ. Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ: ＹＩＮ Ｇｕｏ￣ｑｉａｎｇꎬ Ｅ￣ｍａｉｌ: ｙｉｎｇｕｏｑｉａｎｇ＠ ｍｅ. ｎｅｕ. ｅｄｕ. ｃｎ)
在实际加工中为确保磨削加工系统设备与工 件的安全ꎬ提高磨削效率ꎬ减轻工人劳动强度ꎬ降 低成本ꎬ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ꎬ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] ꎬ通过提 取有用的 ＡＥ 信号特征参量进行分析ꎬ可以对磨 削过程进行实时监测.
基于 ＡＥ 信号的新型砂轮点磨削状态监测方法
尹国强ꎬ 巩亚东ꎬ 李宥玮ꎬ 王 飞
( 东北大学 机械工程与自动化学院ꎬ 辽宁 沈阳 １１０８１９)
摘 要: 提出了一种基于声发射( ＡＥ) 信号对新型点磨削砂轮磨削状态进行实时监测方法. 建立了表面 粗糙度与 ＡＥ 信号的对应关系ꎬ为监测磨削加工表面粗糙度提供了条件. 采用单因素实验研究了各参数对 ＡＥ 信号 ＲＭＳ 值的影响规律ꎬ结果进一步证明了 ＡＥ 信号与表面粗糙度的对应关系. 对比分析了砂轮不同磨损状 况下的 ＡＥ 信号ꎬ依据此信号可对磨削状态进行实时监测. 为了区分声发射源性质的异同ꎬ对磨削过程中的 ＡＥ 信号进行了频谱分析ꎬ砂轮发生磨损时ꎬＡＥ 信号在 ４５ ~ ６５ ｋＨｚꎬ８０ ~ ９０ ｋＨｚꎬ１００ ~ １１０ ｋＨｚ 频段的能量升 高显著ꎬ并且在 １５ ｋＨｚ 附近出现了很高的尖峰ꎬ为监测磨削状态提供了一种可行且有效的方法. 关 键 词: 点磨削ꎻ新型砂轮ꎻＡＥ 信号ꎻ表面粗糙度ꎻ磨削状态监测 中图分类号: ＴＨ １６１ 文献标志码: Ａ 文章编号: １００５ － ３０２６(２０１８)０９ － １２８８ － ０５
小孔传感器使用注意事项
小孔传感器使用注意事项
1、小孔传感器主要用于测量直径大于2.5mm的圆孔内表面的粗
糙度，其他用途与标准传感器相同。
外形图如下
局部放大图如下
外形尺寸见下图
2、小孔传感器的导头部分较高，不能直接测量平面，必须使用测
量平台进行测量
3、操作说明
1）将小孔传感器小心插入仪器中，然后安装到测量平台的连接部件上，锁紧要可靠；
2）使用小孔传感器时，尽量选用较短的行程，如：选择0.25取样程度，尤其在圆弧很小或孔深度较浅的时候；
3）按针位键进入针位测量状态，观察针位。
4）将工件固定在平台合适的位置（被测位置距离平台底板尽量高些以便于观测）。
4）将测量平台的滑架调的稍高一点，向下降，直到和工件的被测孔大概在同一平面，水平移动被测工件，使传感器触针和导头进入被测小孔内，这个过程要小心操作，尤其在传感器即将接触工件时，传感器头部的管壁特别薄，不等承受较大压力或磕碰。
（特别注意）
5）慢速调整滑轮使传感器的主体基本处于水平，目测水平即可。
6）慢速调整滑轮同时观察触针位置是否在中心附近（不要刻意去找中心，低2格测量也没有问题），此环节特别关键，必须特别注意否则极易损坏传感器。
7）按启动键测量。
提示：
测量前一定要先安排好测量步骤，模拟测试几次，确认对传感器不会造成损害再实际测量。
4、任何时候插拔传感器时都要特别小心，注意不要碰到导头和触
针，因为这是整台仪器的关键零件，要尽量拿住传感器导头托架的根部（主体的前部）插拔。
5、小孔传感器与标准传感器和深槽传感器不同，它的导头在触针
的后面，所以当它接触工件时，触针位置是先高后低。
AE感器和切削状态监测
这种方法不仅能消除电网电压波动的影响， 这种方法不仅能消除电网电压波动的影响， 而且由于减去初始切削时的电流仅对其变化 部分设定阈值， 部分设定阈值，从而可以大大减小切削条件 的影响， 的影响，提高识别刀具破损的灵敏度
适用情况
电流
25
50
75
100
交流电动机的额定输出功率（%）
交流电动机的电流与输出功率不是良好的线性关系。在小负 荷时，负载引起的电流变化很小，因此，单独监测电机电流 的方法，在小负荷情况下识别刀具磨、破损的灵敏度很差， 它适合于中、大负荷条件下的切削状态监控
加工过程刀具监测
自动化加工系统的发展，对加工过程刀具的 切削状态的实时在线监测技术的要求越来越 迫切； 原来由人观察切削状态，判断刀具是否磨、 破损的任务由自动监控系统来承担。该系统 的好坏，直接影响自动化加工系统产品质量 和生产效率，严重时还会造成重大事故； 据统计，采用监控技术后，可减少人和技术 因素引起的故障停机时间75%。 因素引起的故障停机时间75%。
电网对电流监测的影响
在加工过程中，由于动力电网负载较多，大功率设备 的频繁启停，引起电网电压的波动较大。 如果电网电压从额定值100%变化±10%（这是经常 如果电网电压从额定值100%变化±10%（这是经常 发生的），负荷电流就要增加或减小相应的部分，以 维持电机输出功率不变。
1.误报警
刀具未磨、破损，由于电源电压降低引起了电机电流增 大，超过规定的阈值，造成误报警。
霍尔电流传感器法
优势： 优势：可以进行非接触测量；对电机性能没有任何 影响，精度较高，安装方便。
刀具破损、磨损的传统监测法 刀具破损、
i Ig t
问题分析：实际加工时，正常切削时电机电流比磨、破损时的电流变 问题分析 化大得多，分辨不出正常切削与刀具磨、破损状态；而且切削条件 （刀具、工件材料、切削用量）对刀具磨、破损的阈值影响很大，用 一个不变的阈值很难适应切削条件多变的FMS加工。
基于AE信号的新型砂轮点磨削状态监测方法
基于AE信号的新型砂轮点磨削状态监测方法尹国强;巩亚东;李宥玮;王飞【摘要】提出了一种基于声发射(AE)信号对新型点磨削砂轮磨削状态进行实时监测方法.建立了表面粗糙度与AE信号的对应关系,为监测磨削加工表面粗糙度提供了条件.采用单因素实验研究了各参数对AE信号RMS值的影响规律,结果进一步证明了AE信号与表面粗糙度的对应关系.对比分析了砂轮不同磨损状况下的AE信号,依据此信号可对磨削状态进行实时监测.为了区分声发射源性质的异同,对磨削过程中的AE信号进行了频谱分析,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附近出现了很高的尖峰,为监测磨削状态提供了一种可行且有效的方法.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(039)009【总页数】5页(P1288-1292)【关键词】点磨削;新型砂轮;AE信号;表面粗糙度;磨削状态监测【作者】尹国强;巩亚东;李宥玮;王飞【作者单位】东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819;东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819;东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819;东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁沈阳 110819【正文语种】中文【中图分类】TH161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].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.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.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.1.2 实验方案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. 表1 磨削实验参数Table 1 Grinding experiment parameters序号磨削深度ap/mm砂轮线速度vs/(m·s-1)倾斜角α/(°)粗磨区倾角θ/(°)10.01,0.03,0.05,0.08450.5020.0535,45,50,600.5030.0545-1,-0.5,0,0.5,1040.05450.50,4,7,10,13,16,20图4 声发射监测实验Fig.4 Acoustic emission detection experiment2 实验结果及分析2.1 表面粗糙度监测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.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.图6 不同粗糙度对应的AE信号Fig.6 AE signal corresponding to different roughness2.2 各参数对声发射RMS值的影响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.图7 磨削深度ap对RMS值的影响Fig.7 Effect of ap on RMS2.2.2 砂轮速度vs对AE信号RMS值的影响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.图8 砂轮速度vs对RMS值的影响Fig.8 Effect of vs on RMS2.2.3 倾斜角α对AE信号RMS值的影响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.图9 倾斜角α对RMS值的影响Fig.9 Effect of α on RMS2.2.4 粗磨区倾角θ对AE信号RMS值的影响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.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.2.3.2 频域分析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.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.图12 砂轮不同磨损状态频谱图Fig.12 Spectrum diagram of differentwearstate of grinding wheel(a)—砂轮正常磨削； (b)—砂轮钝化磨削.3 结论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.参考文献：【相关文献】[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.[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.[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.[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.[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.)[8] Malkin S.Grinding technology:theory and applications of machining withabrasives[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.) [10]Inasaki I.Monitoring and optimization of internal grinding process[J].CIRP Annals-Manufacturing Technology,1991,40(1):359-362.。
内圆磨削的工艺特点及应用范围
内圆磨削的工艺特点及应用范围一、引言内圆磨削是一种常见的金属加工方法，用于制造高精度的内圆孔。
本文将深入探讨内圆磨削的工艺特点及其应用范围。
首先介绍内圆磨削的基本原理和设备，然后详细讨论其工艺特点、优缺点以及适用范围。
最后，将列举一些内圆磨削的典型应用案例。
1.1 内圆磨削的基本原理和设备内圆磨削是利用磨削工具在内圆孔内进行销赛里，逐渐将工件孔的直径加工到所需尺寸。
内圆磨削的关键在于磨削工具和磨削过程的控制。
常用的内圆磨削设备包括内圆磨床和内圆磨削工具。
1.1.1 内圆磨床内圆磨床是一种特殊的磨床，专用于加工内圆表面。
它通常由主轴、进给装置、磨削头和控制系统等组成。
内圆磨床通过控制磨削头的进给和转速，实现对工件孔的加工。
1.1.2 内圆磨削工具内圆磨削工具通常采用砂轮、刚玉棒或金刚石磨头等材料制成。
砂轮是最常用的磨削工具，可以进行粗磨和精磨，而刚玉棒和金刚石磨头通常用于高精度加工。
二、内圆磨削的工艺特点内圆磨削具有一些独特的工艺特点，使其在某些领域中成为首选加工方法。
2.1 加工精度高内圆磨削由于使用磨削工具进行加工，能够达到更高的加工精度。
通常，内圆磨削的加工精度可以达到亚微米级别，满足高精度加工要求。
2.2 表面质量好内圆磨削能够实现更好的表面质量。
由于磨削过程中磨削工具的切削力较小，磨削痕迹和热影响区较小，从而获得更光滑的表面。
2.3 生产效率低内圆磨削相比其他加工方法，生产效率较低。
由于内圆磨削需要逐渐移动磨削头进行加工，每次加工的材料较少。
因此，对于大批量生产的情况下，内圆磨削可能并不是最佳选择。
2.4 适用范围广内圆磨削适用于加工各种材料的内圆孔，包括金属、陶瓷、塑料等。
而且，内圆磨削还适用于各种形状和尺寸的内圆孔，具有较大的灵活性。
三、内圆磨削的应用范围内圆磨削广泛应用于各个工业领域，特别是那些对加工精度和表面质量要求较高的领域。
3.1 汽车制造在汽车制造中，内圆磨削常用于发动机缸体、汽缸套、曲轴孔等部件的加工。
AE传感器
3、将上述两个功能的监视输出信号与机床控制系统连接起来，即可实现自动控制。
特点：
1、具有一触即知的检测功能，即用AE传感器可接收旋转式修整器与砂轮接触瞬间的声波，最小检测单位为1-2μm。
2、重新修整砂轮时，通过监视AE的输出时间，可以自动检查砂轮工作面母线的直线度，从而自动决定是否需要继续修整，以免出现过量修整，故能获得最经济的修整运动。
ห้องสมุดไป่ตู้ AE传感器
AE传感器是一种声发射传感器，一种适用于金属切削过程监视和设备在线自动诊断检测用的点接触式声发射传感器，采用短圆锥形压电陶瓷敏感元件和声阻抗匹配的背衬，可克服传统的谐振式AE加速度传感器难于实现宽频带探测的弱点，减少孔径效应等因素引起的探测误差，具有探测频带宽、灵敏度高、结构简单、易于制作，使用稳定可靠等特点，可作为一维或多维组合式AE传感器。
AE传感器简介
A E传感器简介
集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
AE传感器
AE传感器是一种声发射传感器，一种适用于金属切削过程监视和设备在线自动诊断检测用的点接触式声发射传感器，采用短圆锥形压电陶瓷敏感元件和声阻抗匹配的背衬，可克服传统的谐振式AE加速度传感器难于实现宽频带探测的弱点，减少孔径效应等因素引起的探测误差，具有探测频带宽、灵敏度高、结构简单、易于制作，使用稳定可靠等特点，可作为一维或多维组合式AE传感器。
装有AE传感器的修整器原理：由于固体的塑性变形或破坏在固体内积累的畸变能量在释放时产生高频声波的现象，利用这种原理开发的有修整器本体、前置放大器机构及显示监视器三部分构成。
修整器本体驱动金刚石旋转修整动作，安装在修整器本体内的AE传感器接收修整器与砂轮之间的接触信号（低电平、高频AE波）送入前置放大器，放大后输入到显示监视器中，显示监视器对接触信号与干扰信号进行比较判定的信号处理后，显示并输出判定结果。
特点：
1、具有一触即知的检测功能，即用AE传感器可接收旋转式修整器与砂轮接触瞬间的声波，最小检测单位为1-2μm。
2、重新修整砂轮时，通过监视AE的输出时间，可以自动检查砂轮工作面母线的直线度，从而自动决定是否需要继续修整，以免出现过量修整，故能获得最经济的修整运动。
3、将上述两个功能的监视输出信号与机床控制系统连接起来，即可实现自动控制。