随着FMS、CIMS的日益广泛使用，机械加工正朝着自动化、无人化方向迅速发展，加工过程中刀具的状态监测已成为制约切削加工发展的重要因素。声发射(Acoustic Emission-AE)方法是近些年来发展起来的最有前途的监测方法之一，由于它监测的是刀具磨损和破损时产生的高频弹性应力波信号，避开了加工过程中振动和音频噪声污染严重的低频区，在所感兴趣的频率范围内灵敏度较高，抗干扰能力强，因而，在刀具切削状态的监测中得到广泛采用〔1〕〔2〕。目前，在国内外用声发射监测刀具切削状态时，大多使用接触型声发射传感器，这种传感器结构简单、成本低。不利之处是实际环境噪声干扰易造成其误判；因声发射信号在接触界面处传播时损耗很大，一般要求将传感器安装在工作台或刀杆上，这就带来了信号传输和传感器安装难的问题。
针对以上问题，作者提出了一种新型非接触型声发射传感器，此种传感器利用流体(液体或空气)传播声发射波，并集宽频带、高增益的前置放大器于一体，具有抗干扰和驱动能力强，灵敏度高，安装使用方便的优点。传感器的另一个特点是前置放大器采用对数放大器，大大地拓宽了传感器的输入信号动态范围。
2 新型非接触声发射传感器的结构
针对传统声发射方法的不足，在深入研究了金属材料间的摩擦和磨损声发射的机理、声发射波传播和衰减规律的基础上〔3〕，研制了一种利用液体介质传递刀具切削状态信息的新型非表面接触式声发射传感器，其结构如图1所示，使用时安装在机床原有的润滑冷却管的喷嘴上，刀具破损时，AE信号通过润滑冷却液，以和润滑冷却液流动相反的方向传递到传感器，然后进入监测仪进行分析处理。对于AE信号来说，这些液体是良好的媒质。传播频率范围大，从几赫兹到几十兆赫兹，并且由于液体中只能传播纵波，所以信号传播过程中的干涉损失小，信号失真小，在一定的边界条件下，还可以保证随传播距离变化信号有较小的衰减。这为我们利用流体作为声发射信号的传播提供了保障。图2所示，是传感器在加工中心机床上安装使用示意图。这种传感器由于信号传递路线短，传递路径中无其它接触面，因而灵敏度高、抗干扰能力强。
图1 流体声发射传感器结构
图2 声发射传感器使用方案
考虑到在加工铸铁材料或高速切削时不使用冷却润滑液，作者还研制了一种空气传导声发射传感器，其结构如图3所示。它的使用方案与液体声发射传感器完全相同，也安装在润滑冷却管的喷嘴上。这种传感器以自由空气作为传播AE信号的介质，由于声波波阵面的扩散且空气密度小，AE传播过程中衰减大。所以，要求传感器具有高的灵敏度和抗干扰能力。在设计传感器时，通过优化结构和选用灵敏度高、信噪比高的敏感元件材料来克服以上缺点。经实验验证〔4〕，此传感器取得了良好的效果。
图3 空气传导声发射传感器结构
为适应多变的工况，作者还研制了将前述两种传感器集成于一体的液气组合传导声发射传感器，在一个传感器上，可以利用液体和空气来传导声发射信号。同时当无冷却润滑液时，它相当于一个空气传导声发射传感器；当有冷却润滑液时，可以同时利用两路信号监测刀具状态，提高监测信息的“冗余度”。它的使用方法也和前述两种传感器一样。
3 刀具破损的声发射信号处理方法
如图4所示，刀具破损的声发射信号，频率一般大于100kHz，持续时间为200微秒～1毫秒左右，比正常切削信号大4～5倍以上，因此需高速信号采集器才能提取到原始AE信号，若对其包络信号进行采集便可降低采样频率，采用成本低廉的采集板。图5所示为刀具破损的AE信号处理框图。
图4 刀具破损典型信号及其包络
图5 声发射信号处理框图
来自传感器的AE信号经过放大，高通滤波，取包络后进行阈值比较。这里采用了双阈值判别法，即既进行幅值比较又进行脉宽比较的判别方法。先对声发射信号的包络进行幅值比较，当包络信号超过某设定的阈值时，开始进行脉宽比较，当脉宽超过另一设定阈值时，认为出现刀具破损的异常状态，停机报警。当声发射的包络幅值信号低于设定的阈值时，脉宽比较器不工作。当声发射的包络幅值信号超过设定的阈值，但脉宽没有超过设定的阈值时，仍不会出现异常状态报警，认为是噪声干扰信号。实际应用证明，这种方法非常适合于监测刀具破损时的声发射脉冲信号。切削过程中AE信号幅值随加工条件的变化而变化，采用固定的阈值容易造成误判。为此作者对AE幅值判断采用了浮动阈值，即
L(n)=λ.max｜xi(n)｜ (1)
式中L(n)—声发射幅值阈值；
n—浮动次数；λ—系数；
xi—声发射包络信号的采样序列值(i为采样序号)。
进入监测状态后，首先进行采样，取得工况环境噪声信号数据xi(0)，依据式(1)取采样序列的最大值乘以系数λ作为阈值。以后自动定期采样，取得工况环境噪声信号数据xi(n)，重新按式(1)确定新的阈值，这样阈值就随工况条件变化而变化。其中系数λ由工况条件确定。例如在轻负载的条件下λ=1.50；在中等负载的条件下λ=1.30；在重负载的条件下λ=1.10。
由于加工工况的复杂，使得声发射信号的动态范围比较大，一般从微伏级到毫伏级，因此声发射传感器均需前置放大器，这样才能使得信号有效传输以利于后置处理。传统的声发射传感器的放大倍数是固定的，而一般为了得到足够的信号强度而首先满足小信号的放大倍数，这样，信号稍大就会导致出现饱和现象。针对这一问题，研制了对数前置放大声发射传感器。依据式(2)的对数放大功能，可以压缩声发射输入信号的动态范围，拓宽声发射传感器的监测范围。
U出=K1lg(K2.U入) (2)
式中U出—声发射对数输出信号；
K1、K2—常数(一般称为对数斜率)；
U入—声发射输入信号。
4 监控系统
刀具破损监控系统采用STD工业控制总线形式。其组成如图6所示。
图6 监控系统硬件总体构成图
主控模块担任监控系统的主控任务，并通过I/O模板管理键盘和液晶屏的显示；声发射调理模板完成前述的声发射信号监测处理任务并在出现异常状态时报警，即向主控模板申请中断；A/D、D/A模板完成对声发射调理模板中声发射包络信号的采样和把主控模板来的声发射阈值送到声发射调理模板进行比较；并行通信模板完成监控系统与机床控制系统之间通信任务，即加工中心系统向监控系统传送各种工况参数和机床运行状态参数，监控系统向加工中心系统传送刀具切削状态信号。
本系统除手动监测方式外，还具有利用通信功能和一定范围自动浮动阈值实现自动监测功能。系统具有模块化，维修方便，使用可靠，抗干扰能力强的优点。
上述刀具破损监控系统，经过多次的实验〔3〕，证明其稳定可靠，刀具破损识别成功率达98%。目前正在长春FMS实验中心使用。
5 结论
作者研制出的新型AE传感器，由于采用机床原有的润滑冷却液作为传递AE信号的介质，它可安装在润滑冷却液管道的端部。因此不仅安装方便，而且灵敏度高，可自动识别Φ0.5mm以上直径钻头的断裂，成功率达98%。是FMS、CIMS等自动化加工中刀具破损实时监控的理想传感器。
