基于振动信号的刀具磨损量监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于振动信号的刀具磨损量监测系统，包括数控铣床、铣刀、工件、振动传感器、滤波放大器、智能信号采集处理仪和安装有数据处理分析软件的PC机，振动传感器的数量为两个，一个安装在工作台的一端，另一个安装在铣刀的主轴一侧，工件置于数控机床的工作台上，振动传感器通过滤波放大器与智能信号采集处理仪相连，振动传感器收集的振动信号经过滤波放大器和智能信号采集处理仪的处理后，传送到安装有数据处理分析软件的PC机，通过数据处理分析软件分析、保存下来。本发明专利技术将刀具加工钛合金时的磨损量与其振动信号特征值建立一定的关系，从而达到在线监测刀具磨损状况的目的，对提升大型数控机床刀具加工效率有重要作用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及刀具磨损检测，具体涉及一种基于振动信号的刀具磨损量监测系统。
技术介绍
在机械加工过程当中，刀具磨损是不可避免的现象。近年来，高性能机床的广泛应 用不仅大大提高了加工质量和效率，而且还推动了自动化生产。在带来便利的同时，这就要 求数控机床配备刀具监测系统，以此来监测刀具磨损、刀具破裂等刀具故障，判断机床刀具 工作状态，提高数控机床的工作效率。刀具磨损失效导致的机床故障在所有机床故障中占 有很大的比例，刀具故障所引起的停车时间超过了机床的总停机时间的20%。机床加工时， 刀具处于不同加工条件下，刀具状态同时也处于不断变化过程中，如果没有配备刀具监测 系统，处于刀具故障时的机床仍然在工作，这可能导致整个加工过程中断，造成工件报废， 最严重的情况则可能使整个系统停止运行。这样一来就增加了时间成本和生产成本。数据 显示，配备了刀具监测系统的数控机床故障停机时间大大减少，是普通数控机床故障时间 的1/4,生产效率提高10-60%，机床利用率提高50%。 于是，探究刀具磨损机理能够大幅度提升机床加工效率，显著降低加工成本，创造 巨大的经济效益。但是刀具磨损机理十分复杂，当前我国对机床加工过程之中的刀具磨损 监测仅仅是处于研发阶段。美国Kennamtal公司的研究表明，数控机床一旦配置了刀具在 线监控系统，可以节约三成的加工费用。因此，针对刀具损坏故障，开发智能刀具状态监测 系统，确保安全生产，不生产废品，保护数控机床有重要的研究价值。 国内外通常使用的刀具磨损监测的方法分为直接测量法和间接测量法。 其中直接测量法就是直接测量刀具磨损、破损的大小，具体方法如下：放电电流测 量法、光纤测量法、微结构镀层法、电阻测量法、射线测量法和计算机图像处理法等；通过这 些监测方法，能一定程度上的掌握刀具磨损的情况，但是依然存在很多不足。直接测量法有 两个主要缺点： 第一，需要停机检测，耗时长，这就占用了大量生产时间； 第二，不能检测出在加工过程当中突然出现的瞬时损坏； 直接法具有一定的局限性，限制了该方法的推广与应用。 间接法就是测量和刀具磨损、破损状态密切相关信号和加工过程当中相关的物理 量来测量刀具磨损状态，其中比较流行的有电流测量法和声发射检测法，还可以通过监测 切削力、扭矩、工件几何尺寸、工件表面质量、切肩形状、噪声或振动等来反应刀具的磨损状 态。其中间接测量法中，可监测的转换信号包含机械、气动、电磁、光学、声学等多方面的物 理量。 在过去几十年来，国内在刀具磨损、破损自动监测做了大量研究工作，并有了相应 的突破。如华中科技大学杨叔子等人认为随着刀具磨损程度的加剧，功率谱图像上的主峰 频率向低频端移动；南京航空航天大学姜澄宇博士提出了在线车刀磨损检测的频段能量法 等。 在国外，刀具在线监测也有很大的发展。如I.Tansel通过预测切削力的平均值， 预测刀具破损。他使用之前的9个平均值预测下一个平均值，然后与实际值比较。通过比 较预测值来和选择的门限值，预测刀具的破损。Ertunc，H.M他利用模糊运算，把测量到的 力信号和能量信号分别输入单个模糊运算法则，然后把输出送入模糊中心运算法则，判断 切削过程中的刀具状态。 但是，他们的研究仅限于普通刀具加工一般工件的情况，对加工难加工材料并未 给出相应的结论。难加工材料与普通材料相比，其硬度更高，铣削难度更大，加工时也要选 择特殊的刀具，因此其加工特性不能简单的照搬。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于振动信号的刀具磨损量监测系统。 为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为： 基于振动信号的刀具磨损量监测系统，包括数控铣床、铣刀、工件、振动传感器、滤 波放大器、智能信号采集处理仪和安装有数据处理分析软件的PC机，振动传感器的数量为 两个，一个安装在工作台的一端，另一个安装在铣刀的主轴一侧，工件置于数控机床的工作 台上，振动传感器通过滤波放大器与智能信号采集处理仪相连，振动传感器收集的振动信 号经过滤波放大器和智能信号采集处理仪的处理后，传送到安装有数据处理分析软件的PC 机，通过数据处理分析软件分析、保存下来。 其中，所述数控铣床采用XH714数控加工中心。 其中，所述振动信号传感器为加速度传感器，其端部有强有力的磁性，能够很好的 吸附在被测物件上。 其中，数据处理分析软件采用以下函数=Crest峰度系数函数、Rms平方根函数和 Kurtosis标准偏差函数。 本专利技术具有以下益效果： 将刀具加工钛合金时的磨损量与其振动信号特征值建立一定的关系，从而达到在 线监测刀具磨损状况的目的，对提升大型数控机床刀具加工效率有重要作用；得到了关于 刀具加工钛合金的磨损量和振动信号数据，通过对数据的分析研究，得到了明确的结论，丰 富了刀具在线监测领域的课题研究；根据本次实验研究的实验结果和数据的分析得到如下 结论：经过Crest峰度系数函数和Rms平方根函数变换后的刀具振动加速度信号与刀具磨 损量呈现正相关性；经过Kurtosis标准偏差函数的变换后的刀具振动加速度信号与刀具 磨损量呈现负相关性。【附图说明】 图1为本专利技术实施例基于振动信号的刀具磨损量监测系统的结构示意图。 图2为本专利技术实施例刀具A磨损长度。 图3本专利技术实施例中刀具A磨损宽度。 图4为本专利技术实施例中刀具B磨损长度。 图5为本专利技术实施例中刀具B磨损宽度。 图6为本专利技术实施例中刀具A工作台Crest。 图7为本专利技术实施例中刀具A工作台Rms 图8为本专利技术实施例中刀具A工作台Kurtosis。 图9为本专利技术实施例中刀具A主轴Crest。 图10为本专利技术实施例中刀具A主轴Rms。 图11为本专利技术实施例中刀具A主轴Kurtosis。 图12为本专利技术实施例中刀具B主轴Crest。 图13为本专利技术实施例中刀具B主轴Rms。 图14为本专利技术实施例中刀具B主轴Kurtosis。 图15为本专利技术实施例中刀具B工作台Crest 图16为本专利技术实施例中刀具B工作台Rms。 图17为本专利技术实施例中刀具B工作台Kuetosis。【具体实施方式】 为了使本专利技术的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本专利技术进行进一步 详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本发 明。 实施例 本实施例中，设备为南京第二机床厂制造的型号为XH714数控加工中心；所使 用的刀具包括型号为CGlOSEKT1204AFFN-HL的刀具（刀具A)和型号为SEHT1204AFTN JA5030的刀具（刀具B);工件的材料为a钛合金TC4(Ti-6Al-4V)，其尺寸为 80X200X200 (mm)。钛合金TC4的化学成分（重量百分比）和力学性能分别如表1和表2 所示。 采用3RUSB手持数字显微镜；采用的振动信号采集、处理装置是由东华测试自主 开发的DHDAS软件平台。此软件平台主要包括振动信号采集装置及处理软件和振动传感器 两部分。 振动信号采集装置及处理软件包括底层驱动程序、通讯协议等，集数据采集、基本 分析、阶次分析、现场动平衡、冲击波形检测、实施例模态分析、声学分析等多种工程应用与 分析，采用模块化管理机制，使用更加简单便捷。它可以自动识别系统参数、完全程控仪器 量程、滤波及采样参数设置本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于振动信号的刀具磨损量监测系统，其特征在于，包括数控铣床(1)、铣刀(2)、工件(3)、振动传感器(4)、滤波放大器(5)、智能信号采集处理仪(7)和安装有数据处理分析软件的PC机(6)，振动传感器(4)的数量为两个，一个安装在工作台(3)的一端，另一个安装在铣刀(2)的主轴一侧，工件(3)置于数控机床(1)的工作台上，振动传感器(4)通过滤波放大器(5)与智能信号采集处理仪(7)相连，振动传感器(4)收集的振动信号经过滤波放大器(5)和智能信号采集处理仪(7)的处理后，传送到安装有数据处理分析软件的PC机(6)，通过数据处理分析软件分析、保存下来。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张培培，董鹏飞，郭艳，王科盛，宋理伟，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51