【技术实现步骤摘要】
一种刀具监控方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及数控加工
，尤其涉及一种刀具监控方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]在金属切削加工中，刀具随着使用时间的延长逐渐磨损甚至破损、断裂。由于与工件直接接触，刀具的过度磨损、破损将降低零件的尺寸精度及表面质量，甚至导致零件报废（例如：刀刃破损后导致零件烧伤）。因此，加工过程中，需要时时关注刀具的状态，在其磨损到一定程度或出现破损时及时更换。目前，飞机结构件的数控加工过程中，刀具状态主要依靠操作工人通过经验来判断，人为因素影响大，对一些异常情况难以及时响应。因此，常出现因刀具过度磨损/破损引起的零件质量问题。
[0003]对于难加工材料，刀齿崩裂是一种典型的失效状态，刀齿崩裂后刃口缺失，该刀齿无法参与切削，针对刀具崩裂缺齿失效的缺陷形式，目前刀具监控方法主要适用于大批量加工模型中的相同零件、相同加工特征、相同刀具、相同参数的工况进行使用，而对于飞机结构件小批量、多品种、离散程度高、结构复杂、刀具种类多、轨迹多变等的加工工况，即针对复杂刀具参数组合以及...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种刀具监控方法，其特征在于，包括以下步骤：获取监控参数；其中，所述监控参数包括刀具齿数z0；采集数控加工过程中的振动信号；根据所述监控参数和所述振动信号，获取振动信号极坐标图；对所述振动信号极坐标图进行降噪处理；调用构建的神经网络分类模型对降噪处理后的振动信号极坐标图进行识别，以获得识别结果齿数z；将所述识别结果齿数z与所述刀具齿数z0进行比较，若z=z0，则返回至所述根据所述监控参数和所述振动信号，获取振动信号极坐标图的步骤，若z＜z0，则进行报警。2.如权利要求1所述的一种刀具监控方法，其特征在于，所述获取监控参数，包括：获取刀具齿数z0；获取主轴转速n；设定振动采样频率f
s
和巡检时间长度t，并将所述振动采样频率f
s
和所述巡检时间长度t的乘积为一个振动信号极坐标图中的数据点数量；根据主轴转速n和振动采样频率f
s
，获得每转振动信号样本数据的数量为：；设定巡检时间长度t内的振动幅值阈值A
a0
，以区分切削段和非切削段的振动信号。3.如权利要求2所述的一种刀具监控方法，其特征在于，所述振动采样频率f
s
和所述巡检时间长度t的乘积设定为20000~30000。4.如权利要求2或3所述的一种刀具监控方法，其特征在于，所述根据所述监控参数和所述振动信号，获取振动信号极坐标图，包括：截取巡检时间长度t的数据并将数据分割到每转后绘制振动信号极坐标图；获得截取巡检时间长度t内振动幅值数据的最大值A
amax
，所述振动信号极坐标图的y轴范围设定为（0, A
amax
）；比较判断A
amax
和A
a0
的大小，如果A
amax
> A
a0
，则保存所述振动信号极坐标图的图片，如果A
amax
≤ A
a0
，则返回至所述截取巡检时间长度t的数据并将数据分割到每转后绘制振动信号极坐标图的步骤。5.如权利要求4所述的一种刀具监控方法，其特征在于，所述截取巡检时间长度t的数据并将数据分割到每转后绘制振动信号极坐标图，包括：使用G代码G0和G1区分非切削加工部分和切削加工部分；其中，G0用于执行所述非切削加工部分，G1用于执行所述切削加工部分；通过NC程序获取G代码状态，当识别为G1，截取巡检时间长度t的数据A
i
，i=1, 2
…
, N
sec
；其中，N
sec
为所述振动采样频率f
s
和所述巡检时间长度t的乘积；计算所述巡检时间长度t内的刀具转数N
sp
；其中，N
sp
为N
sec
/N后向小值取整后的数值；将所述巡检时间长度t的数据A
i
分割到每转，分别获取数据集A
ij
，i=1, 2
…
, N
sp
，j=1, 2
…
, N；针对每转数据分别进行坐标转换，以将按时间排序的数据转换为按角度进行排序的数据，设定A
i1
为角度0度时的振动幅值，A
iN
为角度360度时的振动幅值，则A
ij
为角度360*（j
‑
1）/(N
‑
1)度时的振动幅值；根据角度及对应的振动幅值绘制振动信号极坐标图，以将共计N
sp
转的数据绘制到同一振动信号极坐标图中，并将振动信号极坐标图中的数据点颜色设定为红色。6.如权利要求5所述的一种刀具监控方法，其特征在于，所述对所述振动信号极坐标图进行降噪处理，包括：提取所述振动信号极坐标图中的R通道图像；设计灰度自适应策略，所述策略包括：对于每一副灰度图自动地根据图像灰度的分布特征，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜振喜，喻志勇，朱绍维，赵中刚，毛一砚，刘宽，李卫东，
申请(专利权)人：成都飞机工业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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