一种数控刀具状态在线监控系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数控刀具状态在线监控系统，包括：数据采集模块，用于实时采集加工过程中机床主轴功率信号、三向切削振动信号；碰撞监测模块，用于根据采集的机床主轴端的实时切削振动信号，分析其信号区间的数据均值斜率变化，向机床发出停机指令；刀具加工状态监测模块，根据实际加工情况，选定通道的识别刀具状态实时信号超出设定上、下限阈值，则触发监控报警，向机床发送停机指令；自适应加工模块，用于根据采集机床主轴功率信号，调整加工过程机床的进给倍率；离线分析模块，用于分析历史数据特征；服务模块，用于记录在线监控系统运行状态、刀具加工过程中的日志信息。本发明专利技术系统能实现机床刀具状态的在线准确监控。统能实现机床刀具状态的在线准确监控。统能实现机床刀具状态的在线准确监控。

【技术实现步骤摘要】
一种数控刀具状态在线监控系统


[0001]本专利技术涉及数控机床加工技术，尤其涉及一种数控刀具状态在线监控系统。

技术介绍

[0002]目前，机械加工现场根据经验预估刀具使用寿命，一般根据刀具加工时长与加工工件件数设置刀具寿命，到达一定标准时需更换新刀具。由于同型号刀具具有个体差异性，同一标准定义刀具保守性的极限寿命，会造成刀具资源浪费；若刀具在预定极限寿命内到达磨损极限或破损没有及时发现并继续加工，会导致当前加工工件的加工质量问题。
[0003]现有大量的刀具状态监测研究是根据积累数据特征的分析，通过机器学习和深度学习的预测刀具状态，由于机械加工环境错综复杂，刀具的状态信号在不同刀具、不同机床和不同工艺参数等情况下存在很大的差异性，现有刀具状态预测算法的鲁棒性和实时较差，对于不同刀具状态信号的识别缺乏灵活性。因此，在线准确预测刀具状态和充分发挥刀具性能存在一定难度。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种数控刀具状态在线监控系统。
[0005]本专利技术解决其技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数控刀具状态在线监控系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于实时采集加工过程中机床主轴功率信号、三向切削振动信号以及机床主轴空间位置坐标，选择敏感特征实时信号通道，作为监控刀具状态的识别刀具状态敏感实时信号；碰撞监测模块，用于根据采集的机床主轴端的实时切削振动信号，分析其信号区间的数据均值斜率变化，当斜率突变超出的设定阈值时，向机床发出停机指令；刀具加工状态监测模块，用于根据实际加工情况，选定通道的识别刀具状态实时信号超出设定上、下限阈值，则触发监控报警，向机床发送停机指令；自适应加工模块，用于根据采集机床主轴功率信号，调整加工过程机床的进给倍率；具体如下：若当前时间段机床主轴功率信号均值小于设定功率P
g
值，判断刀具此时为空运行状态，将进给倍率调整为最大值；若当前时间段机床主轴功率信号均值保持在最小值Pm
min
和最大值Pm
max
之间，利用布伦特算法调整加工过程机床的进给倍率；若当前时间段机床主轴功率信号均值小于Pm
min
值，提升进给倍率直至机床主轴功率信号均值等于Pm
min
值；若当前时间段功率信号均值大于Pm
max
值，降低进给倍率直至机床主轴功率信号均值等于Pm
max
值；离线分析模块，用于分析历史数据特征，包含数据离线展示、历史数据回访、数据滤波操作、数据特征提取、数据截取、数据合并和数据改正；服务模块，用于记录在线监控系统运行状态、刀具加工过程中的日志信息；日志信息包括日期时间、事件列表、事件限制、日志评估。2.根据权利要求1所述的数控刀具状态在线监控系统，其特征在于，所述刀具加工状态监测模块中，上、下限阈值按如下方式设定：将采集通道的实时信号按每段信号为一个周期的正弦波规则分成若干个信号段，均分为N段，以每组包含M段信号区间均分成I组，N＝M
×
I，设定学习次数为K次，N、M、I和K均为≥1的正整数，每组信号段上、下边界点公式为：上、下边界点公式为：其中：i为计算信号段组号，i＝1,2,3
…
I；μ
i
为K次切削过程中采集信号中第i组M段信号对应的均值，为K次切削过程中采集信号中第i组M段信号对应的方差值，α
1/2
和β
1/2
为修调系数；为第i组M段信号的上边界点，为第i组M段信号的下边界点；将各M段信号的上边界点连接，形成刀具状态监测上限阈值曲线，将各M段信号的下边界点连接，形成刀具状态监测下限阈值曲线；根据刀具性能实际情况，利用α

【专利技术属性】
技术研发人员：夏伟，刘明浩，贾儒鸿，刘献礼，岳彩旭，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：