截齿是采煤机的核心机械部件，截齿的磨损失效会大大降低采煤机的工作效率，由于采煤机现场作业环境复杂，截割过程中截齿的磨损状态不易快速、有效的识别，因此在截割过程中对截齿进行在线监测，对确定截齿的实时磨损状态，提高采煤机的工作效率具有重要意义。
国内外学者对于截齿磨损状态识别开展了大量、深入的研究。DEWANGAN等[1-2]对截齿磨损机理进行研究，利用扫描电子显微镜和X射线能量谱对截齿磨损前后的图像进行分析;NOUARI等[3]对刀具磨损机理进行试验以及理论研究，通过分析得出高速干切削时刀具以扩散磨损为主;KIOUS等[4]对切削进行在线监测，并对切削力进行频域分析，将三向力进行合成，发现合成力的频域能够体现出刀具磨损的状态变化;李晓豁等[5]利用Lagrange方法和虚拟激励法推导出掘进机的纵向运动的微分方程建立动力学模型，借助鱼群算法对参数进行优化，模拟结果与理论计算结果相仿;王雁翔等[6]对镐形截齿截割夹矸煤岩的磨损机理进行研究，得出齿身有明显划痕和沟壑、合金头发生二次崩落的结论;张倩倩[7-8]研究不同齿尖材料的截齿磨损特性，采用高速摄像机和红外热像仪对截割过程进行检测，得出热疲劳磨损是截齿失效的重要形式;张建广[9]研究截齿的磨损机理及主要影响因素，发现截齿磨损前后质量、磨痕形状及温度与工况有关;李荣德[10]对截齿截割煤岩过程进行有限元分析，指出最大应力区以及温度较高造成截齿的热疲劳磨损;张强等[11-14]对截齿磨损状态的识别问题进行了很多研究，采用了振动传感器、声发射传感器、红外成像等多传感器对信号进行采集，并利用模糊建模及神经网络等方法对截齿磨损程度进行预测分析，提高采掘机械截齿的工作效率;杨盼等[15]采用显微硬度计测量涂层磨损前后的表面硬度，用SEM,EDS等观察荣福涂层磨损前后的机构变化，得出熔覆后的截齿硬度提高了10%的结论;赵丽娟等[16]总结了矿用截齿在工作时的磨损机理，对截齿的磨损、折断等失效形式进行分析。
国内外的研究学者对于截齿的磨损状态集中于对截齿磨损机理以及对截齿磨损程度进行间接测量，未实现对截齿的在线监测。由于截齿工作环境的特殊性以及考虑到监测信号的连续性，采用声发射传感器[17]测试不同磨损程度截齿截割过程中的声发射信号，采用基于小波包分析与SOM神经网络的识别模型对截齿磨损状态进行识别。
1 截齿磨损截割实验台
为实现对截齿磨损状态的在线监测，采用自主搭建的实验台进行不同磨损程度截齿的截割实验，测试和提取声发射特征信号。截齿磨损实验系统如图1所示。
图1 截齿磨损实验系统
Fig.1 Pick’s wear experiment system
截齿磨损截割实验台由两大部分构成，一是截齿截割实验系统，二是声发射信号测试系统。截齿截割实验系统主要由以下几部分组成:电动推杆;截割滚筒;蜗轮蜗杆减速器，减速比为38∶1;380 V三相异步电动机，额定功率为0.55 kW，额定转速为1 500 r/min;滑轨，全长1 150 mm，两滑轨间距450 mm;驱动电机，JS-5D120GN-24型直流电机，额定功率为120 W，减速器减速比为50∶1，输出轴转速为62 r/min。声发射信号检测系统主要包括SR150N声发射传感器、前置放大器、声发射采集装置和上位机信号分析系统大尺寸规则的天然岩石试件不易直接获取，因此试件采用PC32.5复合硅酸盐水泥和细沙，按照质量1∶2混合浇筑制成，其外形尺寸为400 mm×250 mm×100 mm。
截齿磨损实验步骤如下:
(1)将新齿安装到截割滚筒的齿座中，用卡簧将截齿固定;
(2)将声发射传感器固定在岩石试件上，并将声发射监测系统连接完毕;
(3)进行截齿截割煤岩试件实验，同时进行声发射信号采集;
(4)信号采集完毕后，将新齿换下，依次安装早期磨损截齿、严重磨损截齿、失效截齿，重复步骤(1)～(3);
(5)实验完毕。
以上实验步骤为1组实验，进行数据的处理后得到的特征向量即为SOM神经网络的训练样本。
2 基于小波包的声发射特征提取
2.1 小波包分析
小波包分析是将信号进行多层次细致划分，以提高信号的处理能力。采用3层小波包分解及重构技术对不同磨损程度截齿截割的声发射信号进行分析，小波包树状图如图2所示，其中，X表示被分析时域波形;Z表示低频;Y表示高频;数字表示分解层数。
图2 3层小波包树状图
Fig.2 Three layer wavelet packet tree diagram
通过对比分析，采用具有双正交性、正则性的的Daubechies小波对采集的声发射信号进行处理。
2.2 声发射信号的小波包分解与重构
声发射信号测试过程中，采样长度为30 000点，采样频率为200 kHz。采用Daubechies 12小波对声发射信号进行小波分解。将原频域波形经过3层小波包分解得到8个无重叠频段，见表1。对信号进行去噪分析，得到4种不同磨损程度的截齿声发射信号分解如图3所示。
表1 小波包分解各节点信号对应频段
Table 1 Corresponding band of wavelet packet decomposition
由图3可知，相同磨损状态的截齿在8个节点处的能量幅值不同，波形图差异较大，且在同一频段内，不同磨损程度的截齿波形图差异显著，因此经过小波包分解提高了不同磨损程度截齿截割声发射信号的可分析能力。
2.3 声发射信号的特征向量提取
根据图3不同磨损程度截齿声发射信号的小波包分解及重构信号能量图，对8个频带的能量特征值进行计算。每个频段的特征向量为各个采集点对应能量值的平方和，如式(1)所示。
(1)
式中,Ei(i=1,2,…,8)为第i个频段的能量特征值;Ej为第j个采集点对应的能量值。
通过式(1)得到4种不同磨损程度截齿的能量分布情况，见表2。表2中节点A2,A3,A4,A7,A8的能量随截齿磨损程度的增加而减小，有一定的规律，因此选取上述5个节点的能量值作为衡量截齿磨损程度的特征样本。
图3 4种不同磨损程度的重构信号
Fig.3 New pick reconstruction signal of 4 kinds pick wear degrees
表2 不同磨损截齿截割声发射信号不同频段能量数值
Table 2 Different wear pick cutting acoustic emission signals of different frequency band energy values
3 SOM神经网络
3.1 神经网络模型
SOM神经网络既可以学习训练数据输入向量的分布特征，也可以学习训练数据输入向量的拓扑结构，即每个神经元与邻近的神经元也是相关联的，拓扑结构由各个神经元在不同兴奋状态下构成，具有自组织的特点。SOM神经网络由输入层与竞争层构成，输入神经元为m个，竞争层为a×b二维平面阵列，输入层与每一个神经元间全连接，形成输入信号的特征拓扑分布，具有抽取输入信号特征的能力，如图4所示。
图4 二维列阵SOM神经网络模型
Fig.4 Network model of SOM
SOM神经网络学习算法如下:
(1)输入值归一化。对提取的样本进行归一化处理:
xk=(xk-xmin)/(xmax-xmin)
(2)
(2)网络初始化。对m个输入神经元到神经元的连接权值赋予较小的权值，选取输出神经元j个“邻接神经元”的集合Sj。
(3)输入向量。将X=(x1,x1,…,xm)T输入给输入层。
(4)计算欧式距离。在映射层，计算各神经元的权值向量和输入向量的欧式距离，第j个神经元和输入向量的距离:
(3)
式中，wij为输入层的i神经元和映射层的j神经元之间的权值。
(5)权值学习。修正输出神经元j*及其“邻接神经元”的权值:
Δwij=wij(t+1)-wij(t)=η(t)(xi-wij(t))
(4)
式中，η∈(0,1),随时间的变化逐渐下降到0。
或
(5)
计算输出Ok:
(6)
(6)是否达到预先设定的要求。如达到要求则算法结束;否则，返回步骤(3)，进行下一轮学习。
3.2 SOM网络训练
通过对表2特征值数据的分析，特征值A2,A3,A4,A7,A8作为SOM网络的输入向量，进行训练。分类阶段学习速率为0.9，分类阶段学习的步长为1 000。调谐阶段的学习速率为0.02，调谐阶段的邻域距离默认值为1。竞争层为6×6=36个神经元，拓扑结构采用六边形结构。设置训练步数为:10,30,50,100,200,500和1 000。
由表3可知，当训练步数为10时，SOM将数据进行了初步的分类，截齿严重磨损和失效分为一类，当步数增至100时，识别精度有了进一步的提高，当步数增至200时，对截齿的4种磨损状态聚类成功，4种磨损程度被完全的区分开。继续增加训练步数时，发现聚类的效果并没有进一步的提高，因此，训练步数为200时，已经达到要求的聚类效果，再提高训练步数不仅时间长，且没有实际意义。
表3 不同步长聚类效果
Table 3 Classification results for different raining times
由表3中新齿、早期磨损、严重磨损、失效对应的神经元可知4种状态下的竞争胜利神经元分别为神经元36,31,6，1。拓扑结构中的4种状态的神经元位置如图5所示，将拓扑结构中的36个位置进行标号，由图5可知，截齿的4种磨损程度在拓扑结构中有着明显的区分。
图5 SOM训练聚类结果
Fig.5 Clustering of result of SOM
图6中的蓝色六角形代表36个神经元，方块间的直线代表神经元间的连接，每个菱形中的颜色代表神经元之间距离的远近，从黄色到黑色，颜色越深说明神经元之间的距离越远，说明两种神经元的磨损程度差距越大，当不能明确判断磨损程度，神经元的距离可对磨损程度进行辅助判断。
图6 临近神经元之间的权值距离
Fig.6 Weighted distance between adjacent neurons
由图6可知，4种磨损程度与明确的神经元分类号的对应关系见表4。36个神经元中34个有明确的截齿磨损程度，其中神经元9与神经元8,10距离相同，说明神经元9代表截齿的磨损程度处于严重磨损和失效之间，由于磨损程度是个模糊的概念，将神经元9定义为严重磨损，神经元15处于神经元16和神经元20，将神经元15定义为严重磨损。
表4 状态类型与样本分类号对应关系
Table 4 Relationship between the stat typs and the sample classification mark
3.3 实验测试
为了测试SOM神经网络的识别精度，进行100组实验，即对4种磨损状态的截齿各进行100次信号采集，并从采集的信号中随机选取20组测试信号，对80个截齿磨损信号进行数据处理，得出的特征向量作为模型输入量，经过SOM神经网络模型的识别，得出80个测试样本中有76个准确识别出截齿磨损程度，其余未识别或者识别错误，可能是由于信号采集时噪声干扰，因此，测试样本的识别准确率约为95%。
从80个测试结果中随机选取20个结果，对其进行详细说明，测试样本的实际分类与SOM的预测分类如图7所示。
图7 样本实际分类与预测分类
Fig.7 Actual and forecast classification of samples
根据表4中状态类型与样本分类号对应关系可知，样本1～5的实际分类为新齿，预期分类号为36，预测的分类神经元为36,36,35,36,34，皆属于新齿;样本6～10的实际分类为早期磨损，预期分类号为31，预测的分类神经元为27,31,27,31,31，皆属于早期磨损;样本11～15的实际分类为严重磨损，预期分类号为6，预测的分类神经元为6,5，6,4，6，皆属于严重磨损;样本15～20的实际分类为失效，预期分类号为1，预测的分类神经元为1,1，2,3，皆属于失效，其中第3个样本预测值为16，预测结果为严重失效，识别误差可能由于信号采集过程中的噪声污染而造成。
4 结 论
(1)采用声发射传感器采集截齿不同磨损程度的信号，并采用小波包分析方法对声发射信号进行分析和处理，得到A2,A3,A4,A7,A8五个频段的声发射能量随截齿磨损程度的增加而减小，具有一定的规律性。
(2)提出了一种基于小波包分析和SOM自组织特征映射网络的截齿磨损状态预测识别模型，通过实验测试，识别模型对测试样本的识别精度约为95%，为实现截齿的磨损状态在线监测提供了一种重要的技术手段。
参考文献(Reference):
[1] DEWANGAN S,CHATTOPADHYAYA S.Characterization of wear mechanism in distorted conical picks after coal cutting[J].Rock Mechanics &Rock Engineering,2016,49(1):225-242.
[2] WANG Jinhua.Development and prospect on fully mechanized mining in Chinese coal mines[J].International Journal of Coal Science Technology,2014,1(3):153-260.
[3] NOUARI M,TINTING A.Wear characteristics and performance of rnultilayer CVD-coated alloyed carbide tool in dry end milling of titanium alloy[J].Surface and Coatings Technology,2006,200(18-19):5663-5676.
[4] KIOUS M,OUAHABI A.Detection process approach of tool wear in high speed milling[J].Measurement,2010,43(10):1439-1446.
[5] 李晓豁,何洋,焦丽,等.基于参数识别的截割头纵向随机振动响应优化[J].中国机械工程,2015,26(6):818-823.
LI Xiaohuo,HE Yang,JIAO Li,et al.Optimization of longtidinal random vibration response of cutting head based on parameter identification[J].China Mechanical Engineering,2015,26(6):818-823.
[6] 王雁翔,杨道龙,王凌翔.镐形截齿截割磨损研究[J].煤矿机械，2014,35(2):47-49.
WANG Yanxiang,YANG Daolong,WANG Lingxiang.Study on wear performance of pick cutting[J].Coal Mine Machinery,2014,35(2):47-49.
[7] 张倩倩.掘进机截齿截割硬岩的试验与数值模拟研究[D].太原:太原理工大学,2016.
ZHANG Qianqian.Expermental and numerical research on rock cutting by road header picks[D].Taiyuan:Taiyuan University of Technology,2016.
[8] 张倩倩,韩振南,张梦奇,等.冲击载荷作用下锥形截齿磨损的试验和数值模拟研究[J].振动与冲击,2016,35(13):58-65.
ZHANG Qianqian,HAN Zhennan,ZHANG Mengqi,et al.Tests and simulation for wear of conical pick under impact load[J].Journal of Vibration and Shock,2016,35(13):58-65.
[9] 张建广.EBZ260W型掘进机截割人工岩壁的截齿磨损研究[J].矿山机械,2014,42(9):11-14.
ZHANG Jianguang.Study on pick absrasion during artificial rock cut by EBZ260W roadheader[J].Mining and Processing Equipment,2014,42(9):11-14.
[10] 李荣德,李建楠,王淑锋,等.矿用截齿截割过程的数值模拟及磨损机理研究[J].煤矿机械,2016,37(6):57-59.
LI Rongde,LI Jiannan,WANG Shufeng,et al.Study on numerical simulation and wear mechanism of cutting pick[J].Coal Mine Machinery,2016,37(6):57-59.
[11] 张强,王海舰,李立莹,等.基于多传感特征信息融合的采煤机截齿失效诊断[J].中国机械工程,2016，27(17):2334-2340.
ZHANG Qiang,WANG Haijian,LI Liying,et al.Online monitoring of shearer’s pick wear based on ANFIS fuzzy information fusion[J].China Mechanical Engineering,2016，27(17):2334-2340.
[12] 张强,王海舰,李立莹,等.基于自适应神经-模糊推理系统模糊信息融合的采煤机截齿磨损在线监测[J].中国机械工程,2016,27(19):2607-2614.
ZHANG Qiang,WANG Haijian,LI Liying,et al.Online monitoring of shearer’s pick wear based on ANFIS fuzzy information fusion[J].China Mechanical Engineering,2016,27(19):2607-2614.
[13] 张强,刘志恒,王海舰,等.基于BP神经网络的截齿磨损程度在线监测[J].中国机械工程,2017，28(9):1062-1068.
ZHANG Qiang,LIU Zhiheng,WANG Haijian,et al.On-line monitoring of pick’s wear degrees based on BP neural network[J].China Mechanical Engineering,2017，28(9):1062-1068.
[14] 张强,张石磊,王海舰,等.基于声发射信号的煤岩界面识别研究[J].电子测量与仪器学报,2017，31(2):230-237.
ZHANG Qiang,ZHANG Shilei,WANG Haijian,et al.Study on identification of coal-rock interface based on acoustic emission signal[J].Journal of Electronic Measurement and Instrumention,2017，31(2):230-237.
[15] 杨盼,王琪,马丹丹.截齿镍基钴包碳化钨激光熔覆涂层磨损性能研究[J].矿冶工程,2015,35(1):116-119.
YANG Pan,WANG Qi,MA Dandan.Study on wear-resisting property of laser-claded Ni-based WC-Co coatings on cutting Teeth[J].Mining and Metallurgrical Engineering,2015,35(1):116-119.
[16] 赵丽娟,田震,郭辰光.矿用截齿失效形式及对策[J].金属热处理,2015,40(6):194-198.
ZHAO Lijuan,TIAN Zhen,GUO Chenguang.The form and countermeasure of the cutting tooth failure in mining[J].Metal Heat Treatment,2015,40(6):194-198.
[17] LI Huigui.Mechanical properties and acoustic characteristics of thick hard roof sandstone in Shendong coal field[J].International Journal of Coal Science &Technology,2017,4(2):147-158.