Research on Mechanism Analysis and Online Monitoring System of Camshaft High-speed Grinding Burns

doi:10.3969/j.issn.1004-132X.2025.08.014

Abstract

Abstract:

The high-speed grinding of the non-circular contours of the camshafts was prone to grinding burns， resulting in a decrease in surface quality and service life and even scrapping. Therefore， the mechanism analysis and online monitoring system of camshaft high-speed grinding burns were studied. The influences of processing parameters on grinding burns were discussed. A grinding burn's quantitative evaluation method was proposed by surface morphology and hardness.Frequency and time-frequency domain analysis methods carried out the signal processing and feature extraction. The relationship between the sensing signals and grinding burns was analyzed. The AE （acoustic emission） signal features with a high correlation with grinding burn were extracted based on ReliefF. The monitoring model of grinding burn was established based on GA-SVM（genetic algorithm-support vector machine）. And it was verified by experiments. The online monitoring system of camshaft high-speed grinding burns was developed and applied.

Key words: camshaft, high speed grinding, grinding burn, online monitoring

摘要：

凸轮轴非圆轮廓高速磨削过程容易发生磨削烧伤，导致表面质量和使用寿命下降甚至报废，因此开展了凸轮轴高速磨削烧伤机理分析与在线监测系统研究。探讨了工艺参数对磨削烧伤的影响规律，通过表面形貌和硬度分析提出了磨削烧伤量化评价方法；利用频域和时频域分析方法进行信号处理与特征提取，并分析了传感信号与磨削烧伤的关系；基于ReliefF提取了与磨削烧伤具有高相关性的AE信号特征，基于遗传算法-支持向量机（GA-SVM）建立了磨削烧伤监测模型并进行了实验验证。开发了凸轮轴高速磨削烧伤在线监测系统并实现了应用。

关键词: 凸轮轴, 高速磨削, 磨削烧伤, 在线监测

CLC Number:

TH165

Zhaohui DENG, Rongjin ZHUO, Jingqiang CHEN, Jimin GE, Lishu LYU, Wei LIU. Research on Mechanism Analysis and Online Monitoring System of Camshaft High-speed Grinding Burns[J]. China Mechanical Engineering, 2025, 36(8): 1784-1795.

邓朝晖, 卓荣锦, 陈敬强, 葛吉民, 吕黎曙, 刘伟. 凸轮轴高速磨削烧伤机理分析与在线监测系统研究[J]. 中国机械工程, 2025, 36(8): 1784-1795.

Figures/Tables 30

Fig.1 Experiment and signal acquisition equipment

Fig.2 Experimental detection equipment

Tab.1 Orthogonal experimental parameters of grinding burn

水平	1	2	3	4	5
砂轮线速度v_s/（m·s^-1）	60	85	110	135	160
工件转速v_w/（r·min^-1）	30	60	90	120	150
磨削深度a_p/mm	0.05	0.10	0.15	0.20	0.25

Fig.3 Camshaft contour and metallographic sample diagram

Fig.4 Effect of grinding burn on workpiece surface

Tab.2 Orthogonal experimental results and range analysis

组号	烧伤程度	C_HV/MPa	a_p/mm	v_w / （r·min^-1）	v_s/（m·s^-1）
1	无	578.9	0.05	30	60
2	一般	513.6	0.15	60	60
3	严重	457.3	0.25	90	60
4	一般	525.6	0.10	120	60
5	一般	492.6	0.20	150	60
6	严重	459.5	0.25	30	85
7	一般	518.4	0.10	60	85
8	一般	481.7	0.20	90	85
9	无	573.8	0.05	120	85
10	一般	495.3	0.15	150	85
11	严重	453.6	0.20	30	110
12	无	552.7	0.05	60	110
13	一般	485.5	0.15	90	110
14	严重	442.9	0.25	120	110
15	一般	547.3	0.10	150	110
16	一般	510.9	0.15	30	135
17	一般	484.9	0.25	60	135
18	一般	524.4	0.10	90	135
19	严重	468.1	0.20	120	135
20	无	524.2	0.05	150	135
21	无	564.3	0.10	30	160
22	一般	470.6	0.20	60	160
23	无	571.1	0.05	90	160
24	一般	491.3	0.15	120	160
25	严重	438.0	0.25	150	160
$α ¯ i$	513.60	513.44	560.14
$β ¯ i$	505.74	508.04	536.00
$γ ¯ i$	496.40	504.00	499.32
$δ ¯ i$	502.50	500.34	473.32
$ε ¯ i$	507.06	499.48	456.52
R_i	17.20	13.96	103.62

Tab.2 Orthogonal experimental results and range analysis

组号	烧伤程度	C_HV/MPa	a_p/mm	v_w / （r·min^-1）	v_s/（m·s^-1）
1	无	578.9	0.05	30	60
2	一般	513.6	0.15	60	60
3	严重	457.3	0.25	90	60
4	一般	525.6	0.10	120	60
5	一般	492.6	0.20	150	60
6	严重	459.5	0.25	30	85
7	一般	518.4	0.10	60	85
8	一般	481.7	0.20	90	85
9	无	573.8	0.05	120	85
10	一般	495.3	0.15	150	85
11	严重	453.6	0.20	30	110
12	无	552.7	0.05	60	110
13	一般	485.5	0.15	90	110
14	严重	442.9	0.25	120	110
15	一般	547.3	0.10	150	110
16	一般	510.9	0.15	30	135
17	一般	484.9	0.25	60	135
18	一般	524.4	0.10	90	135
19	严重	468.1	0.20	120	135
20	无	524.2	0.05	150	135
21	无	564.3	0.10	30	160
22	一般	470.6	0.20	60	160
23	无	571.1	0.05	90	160
24	一般	491.3	0.15	120	160
25	严重	438.0	0.25	150	160
$α ¯ i$	513.60	513.44	560.14
$β ¯ i$	505.74	508.04	536.00
$γ ¯ i$	496.40	504.00	499.32
$δ ¯ i$	502.50	500.34	473.32
$ε ¯ i$	507.06	499.48	456.52
R_i	17.20	13.96	103.62

Tab.3 Analysis for orthogonal experiment

因素	Sig.	均方	F值	自由度f	离差平方和
v_s	0.983	198.679	0.094	4	794.716
v_w	0.988	167.054	0.078	4	668.216
a_p	0.000	9234.496	29.292	4	36 937.984

Fig.5 The influence of grinding process parameters on the surface hardness of the workpiece

Fig.6 The surface morphology under grinding

Fig.7 Grinding surface morphology of camshaft profile

Fig.8 Effect of grinding burns on CHV of subsurface layer

Fig.9 Signal preprocessing

Fig.10 Frequency domain analysis（AE， vs=110 m/s， vw=120 r/min， ap=0.25 mm）

Tab.4 Signal features

特征	表达式
重心频率	$f w = ∑ n = 1 N f k u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
均方频率	$f a = 1 N ∑ n = 1 N u (n)$
频率偏度	$f s k = 1 k f a v r 3 ∑ n = 1 N f k - f w 3 u (n)$
频率标准差	$f r v f = ∑ n = 1 N f w 2 u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
频率方差	$f a v r = ∑ n = 1 N f k - f w 2 u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
频率均方根值	$f a f = ∑ n = 1 N f k 2 u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
频率峭度	$f d r = 1 k f a v r 4 ∑ n = 1 N f k - f w 4 u (n)$

Tab.4 Signal features

特征	表达式
重心频率	$f w = ∑ n = 1 N f k u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
均方频率	$f a = 1 N ∑ n = 1 N u (n)$
频率偏度	$f s k = 1 k f a v r 3 ∑ n = 1 N f k - f w 3 u (n)$
频率标准差	$f r v f = ∑ n = 1 N f w 2 u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
频率方差	$f a v r = ∑ n = 1 N f k - f w 2 u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
频率均方根值	$f a f = ∑ n = 1 N f k 2 u (n) / ∑ n = 1 N u (n)$
频率峭度	$f d r = 1 k f a v r 4 ∑ n = 1 N f k - f w 4 u (n)$

Tab.5 Common wavelet bases

小波基	sym	morl	db	haar	meyr	coif
DFT	可以	不可	可以	可以	可以	可以
紧支性	有	有	有	有	有	有
CWT	可以	可以	可以	可以	可以	可以
对称性	近似	对称	近似	对称	对称	近似
正交性	有	无	有	有	有	有
消失矩	N	/	N	1	/	2N

Fig.11 Time-frequency analysis with different db

Fig.12 WPD and time-frequency analysis（AE，vs=110 m/s， vw=120 r/min，ap=0.25 mm）

Fig.13 FFT amplitude spectrum and power spectrum of AE

Fig.14 Vibration signal amplitude and power spectrum

Fig.15 AE̓s FFT amplitude spectrum under different process parameters

Fig.16 Time-frequency analysis and workpiece surface morphology（AE，vs=60 m/s，vw=150 r/min，ap=0.20 mm）

Fig.17 The energy ratio of each node

Fig.18 The energy proportion of reconstructed nodes of AE under different grinding burn conditions

Fig.19 The energy ratio of each node of vibration signal

Tab.6 Weight ranking of AE and vibration signal features

AE 信号			振动信号
排名	特征	权重得分	排名	特征	权重得分
1	功率谱重心频率	0.1388	1	中频RMS	0.0210
2	功率谱均方频率	0.13499	2	功率谱均方频率	0.0184
3	高频能量占比	0.1325	3	功率谱矩心	0.0183
4	高频RMS	0.1209	4	中频标准差	0.0114
5	中频RMS	0.1081	5	幅值谱重心频率	0.0049
6	功率谱频率方差	0.1067	6	高频RMS	-0.0076
7	幅值谱重心频率	0.0961	7	高频标准差	-0.0081
8	高频标准差	0.0788	8	高频能量占比	-0.0114
9	高频节点/低频节点的能量比值	0.0723	9	高频峭度	-0.0135
10	中频标准差	0.0643	10	中频能量占比	-0.0195
11	低频RMS	0.0490
12	低频偏度	0.0334
13	中频能量占比	0.0321
14	低频峭度	0.0272
15	低频标准差	0.0266

Fig.20 GA-SVM flow chart

Tab.7 Training and test sample distribution

样本

样本数

训练样本

严重烧伤：9

一般烧伤：20

无烧伤：11

测试样本

严重烧伤：3

一般烧伤：4

无烧伤：3

Fig.21 Classification results of SVM

Fig.22 Classification results of GA-SVM

Fig.23 Online monitoring system architecture

References 21

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