基于切削力的刀具状态在线监控
台式切割机的切削力在线监测与控制
台式切割机的切削力在线监测与控制在工业生产的领域中，切割机是一种常见的设备，它广泛应用于各类材料的切割加工中。
而台式切割机作为一种便携式的设备，其切削力的在线监测与控制尤为重要。
本文将就台式切割机的切削力在线监测与控制进行探讨。
一、切削力的意义和重要性切削力是指切削过程中作用在切削工具上的力的大小。
切削力的大小直接影响着切削过程的稳定性和切削质量。
合理地测量和控制切削力，可以提高切削工具的使用寿命，降低切削成本，同时还可以避免因切削力过大而引起的机械故障和工作场所的安全隐患。
二、切削力的在线监测方法1. 力传感器监测法力传感器是一种能够将物理力信号转化为电信号的装置。
通过将力传感器安装在台式切割机上，可以实时地测量切削力的大小和变化情况。
常见的力传感器有压电传感器和应变片传感器等。
在使用力传感器进行在线监测时，需要注意保证传感器的稳定性和准确性。
2. 电流监测法切削过程中，切削力的大小与电流信号存在一定的关系。
当切削力增大时，电流信号也会相应增大。
因此，通过监测切削过程中的电流信号变化，可以推测出切削力的大小。
这种方法简单易行，但需要建立准确的电流与切削力之间的关系模型。
三、切削力的在线控制方法1. 速度控制法切削力的大小与切削速度有密切的关系。
在切削过程中，通过控制切削速度，可以有效地控制切削力的大小。
当切削力过大时，可以适当降低切削速度，以减小切削力的大小，保证切削过程的安全稳定。
2. 切削参数控制法切削过程中，切削力的大小与切削参数（如切削深度、进给量等）有关。
通过合理地调整切削参数，可以有效地控制切削力的大小。
在进行切削前，需要根据实际情况选择合适的切削参数，以达到切削力在线控制的目的。
四、切削力在线监测与控制系统的研究进展目前，切削力在线监测与控制系统已经得到了广泛的研究与应用。
研究者们通过引入先进的传感器技术和自动控制算法，开发了一系列高效可靠的切削力在线监测与控制系统。
这些系统不仅能够实时地测量和控制切削力，还能够记录和分析切削过程中的力信号，为工艺优化和缺陷分析提供有力支持。
数控切削中刀具在线监控系统的研究与应用
刀具应用数控切削中刀具在线监控系统的研究与应用■文/常州中车汽车零部件有限公司谷春春引言在切削过程中，刀具的磨损以及由于加工因素异常带来的刀具破损等情况不可避免，因此需要通过系统设置刀具检测功能来及时更换刀具，避免刀具意外受损，延长刀具寿命周期，降低生产成本。
开发具备上述功能的刀具在线监控系统,实时对零件的切削状态进行动态跟踪，基于大量可追溯的加工过程记录对刀具磨损程度及刀具寿命进行监控和不断优化，定时、定量更换刀具，以期实现刀具管理的使用成本最小化。
1.刀具在线监控系统的原理刀具监控是指在产品切削加工过程中，通过检测各类传感器信号变化，将刀具的加工参数,连同加工材料的类型和主轴转速一起输入到神经网络控制器中。
由神经网络控制器计算负载，将得出的负载数据输至检测器，最后将输入信号同检测器输出的结果进行比较，若该负载大于刀具疲劳条件下的裂纹扩展负载，则意味着刀具磨损到一定程度，或发生崩刃、破损、卷刃等工况，丧失其切削能力或无法保障加工质量的情形，此时监控系统会控制CNC报警停机，达到保证加工安全的目的。
刀具在线监控的方法很多，一般可分为直接测量法和间接测量法。
直接测量法包括接触监测法和光学监测法，接触监测由于需要停机监测、无法实现实时监测、增加加工节拍等弊端使用范围不是很广；而光学监测虽直观，但受空间和环境限制使用范围同样受限。
间接测量法主要是利用监测系统中的传感器读取切削过程中刀具的各种信号，如振动、切削力、功率、电流、声波等信号而实现在线监测控制的目的，其原理因监控信号类型及读取信号方法的不同而略有差异。
本文介绍的刀具在线监控系统即电流式刀具在线监控系统。
数据采集处理单元的传感器通过监控电机电流和功率信号进行在线采集，这些数据反映了加工的实时状态，对加工过程进行实时控制。
2.刀具在线监控系统实施必要性及潜在效益分析整个产品的制造过程是一个多因素耦合的“黑盒子”，每个因素的波动都会导致整个制造结果的不稳定，制造过程是否优化，对制造成本有着极大的影响。
切削刀具新型在线监测方法2400字
切削刀具新型在线监测方法2400字摘要：随着现代加工技术的飞速发展，新的加工方法与设备、FMS、CIMS等日益被广泛地使用，金属切削加工（特别是其主要形式旋转切削加工）正在朝着高速、重载、自动化、无人化方向迅速发展，因而对旋转切削加工的状态监测日益成为一个制约着切削加工发展的重要因素。
监测数据的精确，监测方法的先进，是今后数控机床在线监测的主题。
文章探讨了新型在线监测方法，供读者参考。
关键词：数控机床；状态监测；信号处理一、切削刀具新型在线监测方法目前，刀具状态监测方法可分为直接测量法和间接测量法两大类。
直接法，如测量刀刃位置和刀具破损或磨损面积等方法，难于实现在线和及时发现刀具的急剧磨损和破损，且受加工现场环境所限，设备成本高，安装不方便；间接法是利用直接测量与刀具状态有关的表征物理量进而确定刀具状态，表征物理量的测量决定了间接法的监测本质，取决于表征物理量的传感技术。
测量切削力虽是最直观的方法，但测力装置笨重并需改动原机床设备；测量主轴电机功率是较有前途的一种方法，装置简单，安装极为方便，但电机功率变化相对于刀具状态具有延迟性，难于及时诊断，并且不适合小尺寸刀具和切削用量较小的场合；测量振动（切削噪声）方法中，振动传感器的安装给正常加工带来不便，且受环境的振动、冲击及机械振动等的影响；测量声现象（AE）方法，是刀具状态监测的一个新领域，抗干扰能力强，可对刀具破损进行预报，目前表面接触式AE传感器同样会对正常切削带来不便，且易受机械冲击等高频信号的干扰.另外还有许多方法，如测量工件尺寸、工件表面粗糙度、切削温度和刀具与工件接触处电阻等方法均因传感设备复杂，安装不方便或分析处理设备成本太高及监测准确率低等原因不能应用于现场。
本文针对上述监测方法的问题，提出了一种用于实时在线监测的新型传感方法（属于间接法），设计构思如下：（1）利用切削过程中普遍采用的冷却液或润滑液作为信号传输媒介，不增加附加设备；（2）传感器安装不会对正常切削过程带来任何影响和不方便；（3）传感器体积小，仅安装在润滑或冷却回路中即可，不会对润滑或冷却回路造成任何影响；（4）极高的工况抗干扰能力；信号传输及后续处理设备成本低廉。
切削刀具状态在线监测的预测模型设计
切削刀具状态在线监测的预测模型设计作者：杨柳来源：《商情》2013年第08期【摘要】刀具状态的实时在线监测需要结合很多信号来做信号处理提取信号特征，该过程实现起来非常复杂。
本文提出了一个预测模型，通过该预测模型可以极大的简化了信号处理过程，且性能稳定可靠。
【关键词】刀具状态监测多元线性回归切削力模型一、引言切削刀具的损坏（磨损和破损）通常占机床停机时间的20% 。
刀具磨损对加工表面质量、尺寸精度和成品的最终成本有着直接的影响。
此外，根据加工要求，对刀具寿命标准也有很大的影响。
过高地估计刀具寿命会导致降低产品质量估计，甚至毁坏部件，如早期破损的工具。
而过低地估计刀具寿命会导致加工过程中频繁停机和生产成本增加。
因此，在自动化制造中，一个重要的研究课题就是在加工过程中实时的刀具磨损估计。
磨损估计的方法分为直接法和间接法，直接法不符合成本效益和可靠性。
研究发现刀具状态监控（tool condition monitoring）是一个有效的方法，因此，主要集中在磨损估计的间接方法上，这就是在线使用信号处理的方法，如切削力、各种驱动电流和功率、振动与声发射技术（acoustic emission），这些都是是众所周知的磨损现象的显著影响。
基本的方法是：首先采集信号，在经过必要的信号处理后，提取信号特征，然后与一个合适的磨损模型的观测值进行比对。
在实时应用中，该模型将是刀具预测可靠性和精确度的基础。
二、刀具状态的在线监测所提出的方法的各种模块框图如图1所示。
测量的切削力信号并行地输入到三个信号处理单元，分别采用策略I，II和III，。
在特征提取环节，预处理后的测量值转换为典型的信号值。
在随后的后期处理步骤，屏蔽其他干扰，使提取的特征更单一。
精炼的信号特征作为第一阶段的不同多元线性回归（MLR）模型的输入。
在模型优化步骤，对于给定的实验和策略，用统计模型选择标准选择做好的模型。
在最后的步骤中，把第一阶段中不同的实验模型组合成单一的模型，包括切削速度，进给量和切削深度等参数。
数控机床刀具磨损在线监测与预警技术
数控机床刀具磨损在线监测与预警技术引言数控机床是现代制造业的关键设备之一，而刀具是数控机床中不可或缺的部件。
随着生产效率的提高和刀具工艺的发展，刀具的磨损问题日益突出。
因此，实现刀具磨损的在线监测与预警技术对于提高生产效率和保证产品质量具有重要意义。
本文将介绍数控机床刀具磨损在线监测与预警技术的原理、方法以及应用前景。
一、刀具磨损的影响及其在线监测的重要性刀具磨损是指在加工过程中，由于切削力和摩擦力的作用，刀具表面逐渐磨损，导致刀具性能下降。
刀具磨损不仅会影响加工精度和产品质量，还会增加生产成本和设备维护成本。
因此，及时监测并预测刀具磨损的发生，对于延长刀具寿命、提高生产效率具有重要作用。
二、刀具磨损在线监测技术的原理与方法1. 传统方法传统的刀具磨损监测方法主要基于经验判断和定期人工巡检。
这种方法虽然简单易行，但存在人为主观因素较大、误判率高等问题。
且无法实现对刀具磨损进行实时监测，难以满足现代生产的需求。
2. 传感器技术传感器技术是刀具磨损在线监测的关键技术之一。
通过在刀具上安装传感器，可以实时感知刀具状态并采集数据。
常用的刀具磨损监测传感器包括力传感器、位移传感器和振动传感器。
传感器采集到的数据经过处理分析，可以判断刀具磨损程度，并提供预警信息。
3. 数据分析与算法刀具磨损在线监测技术的核心是数据分析与算法。
通过对传感器采集的数据进行处理和分析，在线监测刀具磨损状态并预测其寿命。
常用的数据分析方法包括统计学分析、模式识别和机器学习算法等。
这些方法能够实现对刀具磨损的准确分析，并根据历史数据推测未来磨损趋势，提前预警。
三、刀具磨损在线监测与预警技术的应用前景刀具磨损在线监测与预警技术在现代制造业中具有广阔的应用前景。
首先，它能够帮助企业实现对刀具使用寿命的精确管理，减少因刀具磨损导致的停机和更换成本。
其次，通过对刀具磨损情况的实时监测，可以提前预测刀具寿命，从而避免因刀具失效而引发的质量问题。
数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测方法
数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测方法随着数控技术的快速发展，数控机床在工业生产中起到了至关重要的作用。
而刀具作为数控机床的重要组成部分，其磨损情况直接影响加工质量和效率。
因此，实现对数控机床刀具磨损的智能化在线监控以及刀具寿命预测成为了工业制造领域亟待解决的问题。
为了实现数控机床刀具磨损的智能化在线监控，首先需要采集和分析刀具状态信息。
目前，常用的刀具状态信息采集手段包括振动传感器、力传感器、电流传感器等。
这些传感器可以即时监测刀具在切削过程中的振动、力以及切削液流量等参数，从而获取刀具的工作状态。
同时，还可以通过视觉检测技术对刀具的磨损情况进行图像分析，实时获取刀具的磨损程度。
在刀具状态信息采集的基础上，还需要建立刀具磨损与刀具寿命之间的关系模型。
刀具磨损的过程是一个复杂的非线性过程，受到众多因素的影响，如切削速度、切削深度、切削材料等。
因此，建立准确的关系模型对于刀具寿命的预测至关重要。
目前，常用的建模方法包括神经网络、遗传算法等，这些方法可以通过大量的实验数据对刀具磨损进行建模，从而预测刀具寿命。
在实现刀具磨损的智能化在线监控的基础上，可以利用预测模型对刀具寿命进行预测。
预测刀具寿命可以帮助企业合理安排刀具更换计划，降低工业制造中因刀具失效而造成的损失。
通过实时监测刀具状态信息，结合已有的关系模型，可以预测刀具剩余寿命，并给出相应的预警提示。
这样，企业可以及时采取措施更换刀具，减少因刀具磨损而造成的生产停机和工件废品的产生。
总之，数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测是实现智能制造的重要一环。
通过采集和分析刀具状态信息，建立刀具磨损与寿命之间的关系模型，以及预测刀具寿命，可以提高工业制造的效率和质量，减少资源浪费和生产损失。
未来，随着物联网、大数据等技术的进一步发展，数控机床刀具磨损的智能化在线监控与刀具寿命预测方法将会得到更广泛的应用和进一步的改进。
数控机床切削参数的在线监测与调整
数控机床切削参数的在线监测与调整数控机床是一种自动化程度高、灵活性强的现代化切削设备，广泛应用于机械制造、航空航天、汽车和家电等行业。
在数控机床加工过程中，切削参数的选择和调整是保证零件加工质量和生产效率的关键因素之一。
然而，由于切削参数的多样性和复杂性，使得传统的人工调整方法变得困难和耗时。
因此，在线监测和自动调整数控机床切削参数成为现代制造业中的一个重要研究课题。
数控机床切削参数的在线监测和调整有助于实时监测加工过程中的切削参数，及时发现并修正可能导致加工缺陷的问题。
通过使用传感器和在线监测系统，可以实时测量和监控切削力、切削温度、刀具磨损等参数。
这些数据可以反馈给控制系统，通过自动化算法进行实时分析，以便调整切削参数并实现最佳加工效果。
在线监测系统可以通过实时采集和处理切削参数数据，快速识别切削过程中出现的问题。
例如，当切削力超过设定阈值时，系统可以自动调整切削速度或进给速度，以避免刀具断裂或加工质量下降。
当刀具磨损达到一定程度时，系统可以自动替换刀具或调整切削条件，确保加工精度和表面质量。
通过在线监测和调整，数控机床可以实现自动化生产，提高加工效率和产品质量。
在实际应用中，数控机床切削参数的在线监测和调整需要综合考虑多个因素。
首先，选用合适的传感器进行数据采集，确保数据的准确性和可靠性。
其次，建立切削参数与加工质量之间的关联模型，通过数据分析和算法优化，确定最佳的切削参数组合。
同时，结合实际生产需求和工艺要求，制定适当的切削策略，实现优化加工。
最后，在线监测和自动调整系统应具备良好的稳定性和可靠性，以确保系统的实时性和准确性。
数控机床切削参数的在线监测和调整在提高生产效率和产品质量方面具有重要意义。
通过实时监测和调整切削参数，可以避免由于材料、刀具磨损等因素引起的加工缺陷和质量问题。
同时，通过自动化调整切削参数，可以减少人工操作和干预，提高生产效率和生产线的稳定性。
此外，在线监测和调整系统还可以实现生产数据的采集和分析，为生产管理提供科学依据和决策支持。
基于切削力的刀具状态在线监控
基于刀具状态的切削力模型研究(常州铁道高等职业技术学校、常州昌成铁路机械厂江苏常州213011）张宝金摘要：建立适用于变工况加工的切削力模型，将切削力信号用于切削过程监控.建立基于切削参数（切削速度、进给量、切削深度)与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量)的切削力模型，通过试验值与模型的预测值之间的比较，进一步验证模型的准确性.关键词：切削力;刀具状态监控；金属切削；模型1 引言目前，加工中心（MC）、柔性制造单元（FMC)、柔性制造系统（FMS）及计算机集成制造系统（CIMS）逐渐成为现代机械制造业的主流,为实现制造系统的高度自动化提供了先决条件.自动化生产的实现，依赖于加工过程中切削刀具状态的自动监控，国内外学者在切削力模型方面进行了大量的研究工作。
其中，切削力法被认为是一种具有实际应用前景的监控方法［1]。
但以往基于切削力信号的研究大多是通过单因素试验［2]确定特定情况下切削力的阈值，从而对刀具状态进行识别.这类方法存在监控阈值难以确定以及监控参数特征信息不能适应切削参数的变化即监控的柔性差等问题，仅适用于不改变或较少改变切削参数的刚性加工生产线。
随着计算机技术的发展，建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统十分必要。
影响切削力的因素有很多,其中切削用量三要素：切削速度、进给量、切削深度对切削力的影响最为显著［3］。
本文以外圆车削为例，建立了基于切削参数（切削速度、进给量、切削深度)与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量)的切削力简化模型，并通过试验值与模型的预测值之间的比较，进一步验证模型的准确性。
2 切削试验系统及方案（1）试验装置本试验在一台型号为CA6140的普通车床上进行，切削力信号由Kistler测力仪（传感器）检测，测出的力信号经电荷放大器放大、经过数据采集卡后可直接将信号传送到计算机。
再用Kistler测力仪的配套软件Dynoware对测得的力信号进行分析和处理。
试验系统组成如图1—1所示。
基于切削力监测的刀具状态监测与预警技术
基于切削力监测的刀具状态监测与预警技术刀具状态的准确监测与及时预警对于实现高效的加工过程和保障生产效率至关重要。
近年来，基于切削力监测的刀具状态监测与预警技术逐渐发展成为了行业的热点研究方向。
本文将介绍基于切削力监测的刀具状态监测与预警技术的原理、应用以及发展前景。
切削力是刀具状态变化的敏感指标之一，通过对切削力的监测可以获取刀具磨损、断刀等状态变化的信息。
基于切削力的刀具状态监测技术主要包括刀具磨损监测、刀具断刀预警以及刀具破损预警等。
首先，刀具磨损监测是基于切削力变化来判断刀具磨损程度的技术。
研究表明，随着刀具磨损程度的增加，切削力逐渐增大，通过监测切削力的变化，可以实时判断刀具的磨损状态。
这种监测方法可通过安装力传感器等装置来实现，通过将实时采集到的切削力与预设的磨损界限进行比较，可以及时发现刀具磨损情况，从而实现对刀具的状态监测和预警。
其次，刀具断刀预警技术是基于切削力变化来实现对刀具断刀情况的预测与监测。
当刀具遭受到过大的切削力时，有可能会发生刀具断刀的情况。
通过监测切削力的变化，可以发现异常的切削力情况，并及时预警刀具断刀风险。
这种技术可通过在加工过程中实时监测切削力的大小，并设定预警界限，一旦切削力超过预警界限，便可以通知操作员进行刀具的检查和更换。
再次，刀具破损预警技术是基于切削力变化来预测刀具是否破损的技术。
当刀具发生破损时，切削力的变化往往会与正常情况有很大差异，通过监测切削力的变化可以及时发现刀具破损的情况。
这种技术可通过建立破损模型来实现，通过对不同破损情况下的切削力进行建模，并与实际监测的切削力进行比较，可以准确预测刀具是否发生破损。
基于切削力监测的刀具状态监测与预警技术的应用已经逐渐扩展到各个领域。
在制造业中，通过实时监测刀具状态，可以及时发现刀具的磨损、断刀等异常情况，减少生产事故的发生，提高生产效率。
在航空航天领域，对于高精度零部件的加工过程，刀具状态的监测和预警技术可以提高工作的稳定性和品质。
基于加工中心机床切削力信号的在线监测设计说明
1前言1.1选题背景与意义1.1.1国外研究现状随着计算机技术、电工电子技术、数控技术等各种技术的发展，制造技术正朝着精密化、集成化、网络化、全球化、虚拟化、智能化的方向发展。
由于现代削加工过程正在向高速切削、强力切削、精密以与超精密加工方向发展以与数控机床、加工中心等先进设备的广泛应用,因此迫切需要新型、可靠、实用的切削过程在线监测系统。
加工过程中切削力的测量系统就应该满足以下要求：①实时性好，能够对切削力进行实时在线测量；②测量围大、高精度以与高分辨率；③能够对复杂多变的切削力信号进行各种处理与分析。
刀具磨损是引起加工误差的主要原因之一，尤其是在自动化生产的精密加工中，刀具磨损产生的加工误差是不容忽视的问题。
一直以来，国外的专家和学者大都通过在线检测刀具的磨损状态来采取相应的措施（误差补偿、更换刀具等）来减少和避免由于刀具磨损产生的加工误差[2]。
华东交通大学的郭厚焜等人就针对铣削加工过程中刀具磨损的状态进行了研究和分析，提出了以后刀面磨损作为主要参数的加工误差计算方法。
图1.1 后刀面磨损图1.1是铣削过程中后刀面的磨损情况。
通过对铣削过程中刀具的磨损情况分析得出对于以主切削刃承担主要切削任务的铣削加工，后刀面的磨损是导致加工误差的主要因素。
最终，其通过一系列的分析、实验得出了后刀面磨损与加工误差的数学关系式。
因此，可以通过此结论来确定何时换刀，从而提高生产质量。
近几年来，很多学者研究利用神经网络来对端面铣削时刀具磨损进行在线实时监测。
即采用网络技术来识别刀具磨损状况，将切削力和进给速度等其他已知的参数的平均值输入到网络中，通过一系列的研究和分析得出这些参数与刀具磨损情况的关系。
随着切削加工技术的发展，切削力的测量技术将朝着以下几方面进行发展：（1）应用微电子和集成电路技术，使数据采集系统集成化，提高数据采集的速度与精度；（2）开发新型弹性元件。
优化弹性元件的结构和应变片的布片方案，提高应变式测力仪的固有频率，有效解决应变式测力仪的刚度和灵敏度之间的矛盾问题，降低各向力之间的耦合程度；（3）完善数据分析处理的功能，例如将虚拟仪器技术引入切削力测试系统，以便对测量数据进行多种操作和数据库处理；建立专家系统，通过对测试数据进行分析和处理，从而对刀具磨损、切削颤振等情况做出预报并提出相应的治理措施[3]。
最新基于切削力的刀具状态在线监控
基于刀具状态的切削力模型研究（常州铁道高等职业技术学校、常州昌成铁路机械厂江苏常州213011）张宝金摘要：建立适用于变工况加工的切削力模型，将切削力信号用于切削过程监控。
建立基于切削参数（切削速度、进给量、切削深度）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的切削力模型，通过试验值与模型的预测值之间的比较，进一步验证模型的准确性。
关键词：切削力；刀具状态监控；金属切削；模型1 引言目前，加工中心（MC）、柔性制造单元（FMC）、柔性制造系统（FMS）及计算机集成制造系统（CIMS）逐渐成为现代机械制造业的主流，为实现制造系统的高度自动化提供了先决条件。
自动化生产的实现，依赖于加工过程中切削刀具状态的自动监控，国内外学者在切削力模型方面进行了大量的研究工作。
其中，切削力法被认为是一种具有实际应用前景的监控方法[1]。
但以往基于切削力信号的研究大多是通过单因素试验[2]确定特定情况下切削力的阈值，从而对刀具状态进行识别。
这类方法存在监控阈值难以确定以及监控参数特征信息不能适应切削参数的变化即监控的柔性差等问题，仅适用于不改变或较少改变切削参数的刚性加工生产线。
随着计算机技术的发展，建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统十分必要。
影响切削力的因素有很多，其中切削用量三要素：切削速度、进给量、切削深度对切削力的影响最为显著[3]。
本文以外圆车削为例，建立了基于切削参数（切削速度、进给量、切削深度）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的切削力简化模型，并通过试验值与模型的预测值之间的比较，进一步验证模型的准确性。
2 切削试验系统及方案（1）试验装置本试验在一台型号为CA6140的普通车床上进行，切削力信号由Kistler测力仪（传感器）检测，测出的力信号经电荷放大器放大、经过数据采集卡后可直接将信号传送到计算机。
再用Kistler测力仪的配套软件Dynoware对测得的力信号进行分析和处理。
试验系统组成如图1-1 所示。
智能报警的刀具状态在线监测技术
智能报警的刀具状态在线监测技术摘要：预测性维护是一种预测机器部件未来故障点的技术，这样就可以在部件发生故障之前，根据计划对其进行更换。
从而使设备的停机时间降到最低，使部件的寿命最大化。
机加工场景中，较为缺乏对于设备的监测，补足对于设备的监测环节，减少机加工过程中刀具的异常带来的废件，优化刀具的使用效率降低成本，故障预警减少意外停机，保证生产有序进行，是预测性维护平台对于机加工场景的核心价值。
基于此，本文将对智能报警的刀具状态在线监测技术进行简单分析。
关键词：智能报警；刀具状态；在线监测技术1.精密加工行业刀具管理现状：对大量CNC加工企业的研究表明：30%以上的刀具寿命因为“冗余”设置被浪费。
40%的机加工质量问题由于刀具问题所导致！50%的撞刀由于刀具断裂无法监控导致，70%以上用户对于刀具供应商缺乏量化监控与对比，90%以上的刀具加工过程缺乏监控和预测。
刀具是机加工过程中的主要耗材与成本点，一个中型加工厂每个月的刀具耗损成本达到约十万人民币规模，消耗巨大。
因为刀具问题导致加工过程中的产品报废也由此产生巨大成本。
目前对于机床的管理多属于周期性或预防性的维护，定期的保养、巡检。
机床虽然是比较稳定的设备，但是一旦出现问题，也会导致整个生产线不能流畅进行，很多时候还没有备件可更换，耽误生产计划。
对于机床进行预测性维护，让机床状态一直被监测，防患于未然，提前获得未来可能发生的故障风险，提前进行备件准备。
2.刀具状态监测的意义刀具状态监测作为智能报警系统的核心内容之一，具有重要的意义。
刀具是加工过程中的核心装备，其质量和状态直接影响加工成品的质量、效率和生产成本。
通过对刀具状态进行在线监测，可以及时获取刀具的工作状态信息，包括刀具的磨损程度、破损情况、温度变化等，从而为企业进行刀具管理和维护提供科学依据。
首先，刀具状态监测可以实现刀具的实时评估和预警。
通过对刀具工作状态的监测，可以实时了解刀具的使用寿命，及时发现并预警刀具的异常磨损、破损等问题。
基于切削力的切削状态智能监控技术及应用
１ 引言
随着切削加工 向着高速、 高精度 、 自动化 的方向发展 ， 高 对 切削过程的监控技术提出了越来越高的要 求。 是绝大多数加 但
监控 策略是指采用 的信号处理方法 。 切削力信号中包含着
切削过程 的大量信息 ， 如被加工材料 的机械性 能 、 工系统 的 加
动态特性 、 刀具几何参 数、 切削用量 、 切削条件等 。如何将能够 表征切削状态 的信息 ， 从切削力信号 中提取 出来 ， 即监 控特征 信号的提取 、 ０ 识另 与处 理方法。 目前监控信号 的识别与处理方 法的研究和应用主要集 中在如下几个方面。 （１） 因素法 。 单 如设定极限值 ， 预先设置几个极限 ， 然后将 实际采样值与之 比较超限即行报警 。 （ 多因素法即信息整合集成 技术 。如模式识别 ， ２） 按刀具 破损 过程 的信号建立一种参考模式 ， 一旦在加工中检测到的信
方法之一 ， 也是认 为最有希望获得 突破的一种 监测方 法， 已广 泛应用 于车 削、 铣削 、 削等不 同加 工方式 的切削状态监控 的 钻
研究中。
２ 基 于切 削力的切 削状 态智能 监控 技术
２１ 切削力智能监控 技术 的关键问题 ．
一
（ 利用信号处理算法 ， ３） 利用该算法使刀具异 常信 号的某 特征值有显著变化， 从而易于识别刀具的状态 。 （ 人工神 经网络。是一种变结构的系统， ４） 具有对环境 的 自适应性及对事物的学 习能力 。 其信息处理是大量并行有层次
２ １ ０ ０年 ８月
第 ８期 （ 总第 １ １ ） ４ 期
广 西 轻 工 业 Ｇ Ａ Ｇ Ｉ０ Ｒ Ａ ＦＬ Ｈ ｕ Ｔ Ｙ Ｕ Ｎ ｘ ｕ Ｎ Ｌｏ Ｉ Ｔ【Ｄ ｓＲ Ｊ Ｇ
机械 与 电 ： 气
基于切削声和切削力参数融合的刀具磨损状态监测
２１ ０ １年 ５月
组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术
Ｍ ｏ ｌ ｒ Ｍ ａ ｈ ｎｅ Ｔｏ ｌ＆ Ａｕｔ ｍ ａｔｃ Ｍ ａ ｆ ｃ ｕｒ ｎｇ Ｔｅ ｈｎ ｑｕ ｄｕ ａ ｃ ｉ ｏ ｏ ｉ ｎｕ ａ ｔ ｉ ｃ ｉ ｅ
ＮＯ． ５
Ｍ ａ ．２ １ ｙ ０ １
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ｏ ｈｅ Ｃｕｔ ｉ ｆｔ ｔｎｇ Ｎｏ ｓ ｎｄ ｔ ｉ ｅ ａ ｈｅ Ｃｕｔ ｉ ｒ ｅ ｔｎｇ Ｆｏ ｃ
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（ ｃ ｏ ｌｏ ｃ ａ ｉａ ｇｎ ｅｉｇ ｎ ｖｒｉ ｆ ｉａ ，Ｊｎ ｎ２ ０ ２ Ｓ ｈ ｏ ｆＭｅ ｈ ｎｃ ｌ Ｅｎ ｉｅ ｒ ，Ｕ ｉｅｓ ｙｏ ｎ ｎ ｉａ ５ ０ ２，Ｃ ｉａ ｎ ｔ Ｊ ｈｎ ）
网络 的输入信 号 ， 用有动 量 的梯 度 下 降的 Ｂ 利 Ｐ算 法 建 立 了刀 具磨 损 状 态监 测 的 多参 数 融合 模 型 。
基于切削力实现铣刀状态监测的特征值选取的研究
铣 刀 的磨损 状态 严重 影 响着工 件 的表 面加工 质量 和生产 率 。 因此 ， 国标 中已经 规 定 了铣 刀 磨 损 量 的许 用范 围 。但 是 由于铣 削过 程 的复 杂 性 ， 们 很 难 通过 人 铣 削 时间去 判断 铣刀 的磨 损状 态 。因此 实 现铣刀 磨损 的在线 实 时监测 具有 良好 的经 济效 益 和科研 价值 。在 铣 刀磨损 监 测 中 ， 削力信 号被 认 为是最 合适 的 ， 切 因为 对 于刀具 磨 损和破 损 的监 测 ， 削 力 信 号 能提 供 一 个 切
能量 函数 、 峰值 、 自相 关 函 数 、 相 关 函数 等 ｊ 互 。切 削 过 程 中切 削力 可 以分为 静态 力 和动态 力 。静态 力分 析
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基 于 切 削 力实 现 铣 刀 状 态 监 测 的 特征 值选 取 的研 究
夏海涛 孟广耀 刘 松年 胡知音 刘 英
（ 岛理 工 大 学机 械 工程 学 院 ， 青 山东 青 岛 ２ ６ ３ ） ６ ０ ３
摘 要 ： 于采用 单一切 削 力传 感器 实现 刀具 状态 监测 ， 对 进行 了实验研 究 。分别 对切 削 力信 号进行 了时域分
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基于切削力的刀具状态在
线监控
The latest revision on November 22, 2020
基于刀具状态的切削力模型研究
（常州铁道高等职业技术学校、常州昌成铁路机械厂江苏常州 213011）
张宝金
摘要：建立适用于变工况加工的切削力模型，将切削力信号用于切削过程监控。
建立基于切削参数（切削速度、进给量、切削深度）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的切削力模型，通过试验值与模型的预测值之间的比较，进一步验证模型的准确性。
关键词：切削力；刀具状态监控；金属切削；模型
1 引言
目前，加工中心（MC）、柔性制造单元（FMC）、柔性制造系统（FMS）及计算机集成制造系统（CIMS）逐渐成为现代机械制造业的主流，为实现制造系统的高度自动化提供了先决条件。
自动化生产的实现，依赖于加工过程中切削刀具状态的自动监控，国内外学者在切削力模型方面进行了大量的研究工作。
其中，切削力法被认为是一种具有实际应用前景的监控方法[1]。
但以往基于切削力信号的研究大多是通过单因素试验[2]确定特定情况下切削力的阈值，从而对刀具状态进行识别。
这类方法存在监控阈值难以确定以及监控参数特征信息不能适应切削参数的变化即监控的柔性差等问题，仅适用于不改变或较少改变切削参数的刚性加工生产线。
随着计算机技术的发展，建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统十分必要。
影响切削力的因素有很多，其中切削用量三要素：切削速度、进给量、切削深度对切削力的影响最为显着[3]。
本文以外圆车
削为例，建立了基于切削参数（切削速度、进给量、切削深度）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的切削力简化模型，并通过试验值与模型的预测值之间的比较，进一步验证模型的准确性。
2 切削试验系统及方案
（1）试验装置
本试验在一台型号为CA6140的普通车床上进行，切削力信号由Kistler测力仪（传感器）检测，测出的力信号经电荷放大器放大、经过数据采集卡后可直接将信号传送到计算机。
再用Kistler测力仪的配套软件Dynoware对测得的力信号进行分析和处理。
试验系统组成如图1-1 所示。
试验中刀面磨损状况及磨损值随时刻进行测量，使用Keyence的VH-8000系列数码显微镜对车刀后刀面的磨损状况拍照，通过测量软件测量车刀后刀面的磨损量以及刀具的破损情况。
（2）试验方案
切削力试验分为三部分进行：使用新刀片（磨损量为零）进行切削试验；使用不同状态的刀片（变化的磨损量）进行切削试验；使用不同状态的刀片（变化的磨损量）验证已建立的刀具磨损状态下的切削力模型。
采用正交试验法安排试验，使用L9(43)正交表，为三因素、三水平试验。
具体试验正交表如表1：
表1试验计划
3 基于刀具状态的切削
力模型
（1）切削力模型的简化
由于切削力经典理论模型过于繁琐的局限，难以在实际生产进行有效应用。
因此，研究人员常常通过大量试验，由测力仪得到切削力后，将所得数据进行数学方法处理，即可得到切削力的试验模型。
如采用指数模型计算切削力，在金属切削加工中得到广泛的应用。
常用的指数模型形式如下 :
x
x
F x
F x F x y y F y F x F y
z z F z F z F F n y x
p F x F n y x p F y F n y x
p Fz z K v
f
a C F K v f
a C F K v
f
a C F === 和[4]的研究表明主切削力能更准确的反映刀具磨损的程度，并建立了切削参数、后刀面磨损量与主切削力Fz 的模型。
式（1）切削力简化模型如下：
z y x
p v f a k F ⋅⋅⋅=
（2）
式中：F 为切削力（N ）；p a 为车削深度（mm ）；f 为进给量（mm/r ）；v 为车削速度（m/min ）；k 、x 、y 、z 分别为待定系数和指数，需要通过试验建立回归方程确定。
（2）
在实际的生产过程中，切削用量为已知量，刀具的磨损量未知。
参考已建立的切削力模型，考虑到刀具磨损量的与切削用量之间的相互影响，建立一个以刀具的磨损量和切削三要素为自变量、切削力Fz 为因变量的函数方程（即切削力模型）。
在原有切削力模型的基础上引入VB 因素，试验数据表明，当VB ≤, 切削力上升较平缓；当VB 在附近, 切削力上升较陡峭；当VB ≥, 切削力上升有趋于平缓。
因此，VB =是一个突变点，对切削力模型有重大影响。
切削力模型如下：
z y x
p w
V v f a k F B ⋅⋅⋅⋅=+)(30.11
（3）
式中：F 为切削力（N ）；p a 为车削深度（mm ）；f 为进给量（mm/r ）；v 为车削速度（m/min ）；k 、x 、y 、z 分别为待定系数和指数，需要通过试验建立回归方程确定。
4 试验结果与讨论
（1）正交试验数据的处理
切削试验获得刀具处于不同状态的切削力信号，选择具有代表性的VB =0㎜、
VB =㎜、VB =㎜等三组试验处理结果（见表2～表4）。
表2 试验结果一
表3 试验结果二
表4 试
验
结果
三
在相同的切削用量，不同的切削刀具后刀面磨损量下，切削力随磨损量变化而变化。
变化有增大的趋势，但并不完全对应，在初始阶段上升较快，随后又缓缓上升, 至VB =时上升较突然，然后又开始缓升。
（2） 拟合
对式（3）两边同时取对数，可得：
v z f y a x w k F p V B
ln ln ln )ln(ln ln 30.11⋅+⋅+⋅+⋅+=+ （4）
则切削力的对数同切削用量及磨损量的对数关系就变成为线性关系，成为多元线性回归方程。
利用表2中的数据，拟合出如下：
198.0534.0616
.088.030.11)
(58.137V f a F P V z B +=
（5）
式中已含有后刀面磨损量。
刀具磨损量作为切削力模型的参数，更能反映出切削用量和刀具后刀面磨损量与切削力的的内在关系，为切削刀具状态的检测打下了坚定基础。
（3） 检验
表5中试验值Fzs 用于模型拟合，预测值Fzc 用式（5）计算出的切削力Fz 值。
显然，预测值与试验值的相对误差很小，多数在-5%～5%之间，最大不超过
10%，相对误差平均为，显示出该回归模型具有较好的拟合度。
切削力Fz、预测值Fzc与试验值Fzs符合程度较高，能比较准确地反映切削力Fz与切削用量和刀具后刀面磨损量的内在联系，各切削用量指数客观地体现各因素在切削力模型中的作用或影响，特别是后刀面磨损量作为切削力模型的重要参数，建立起刀具后刀面磨损量VB与主切削力Fz的模型，确立了后刀面磨损量与切削力Fz的内在关系，探索出磨损量影响切削力的内在规律；为建立基于切削力模型的刀具状态检测做好准备。
表5 试验数据及预测值
5 结论
建立了基于切削参数和刀具状态的车削力简化模型, 通过对试验值与模型的预测值进行比较，验证模型的准确性。
基于多因素试验建立的模型可适应变工况的加工，模型的试验验证成功为建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统提供了一种较准确的监控方法，同时为多传感器信号耦合(切削力、切削功率、声发射等)提供了基础。
以外圆车削试验建立的力模型为基础，可以尝试为其他常见的加工过程如铣削加工、钻削加工等建立类似的力模型，以解决变工况加工的刀具状态监控问题。
参考文献
[1] Dimla E. Dimla Snr. Sensor signals for tool-wear monitoring in metal cutting operations—a review of methods [J].International Journal of Machine Tools & Manufacture. 40 (2000) 1073–1098
[2] 刘敦焰，邵华. 基于切削参数和刀具状态的车削力模型[J]. 上海交通大学学报 2000,10(34)：1434-1436.
[3] 吴道全，万光珉，林树兴，等.金属切削原理及刀具[M]. 重庆大学出版社，1994.
[4] ,. Automatic tool wear monitoring in NC turning[J].
CIRP,1989,38(1):39-42.。