最新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。
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。
智能切削刀具磨损视觉在线监测系统
扫码了解更多智能切削刀具磨损视觉在线监测系统的构建通过机床关键部位安装的传感器，实现数据的实时传输，通过以太网传输到智能管理系统，最后对在线视觉监控和实时传输数据进行分析与整理，完成对刀具生命全周期的在线监测和管理，在保证图1 刀具全生命周期管理图2 刀具运行过程CUTTING TOOLS刀 具多的刀具进行有效的智能管理，形成刀具编码与刀具一一对应的关系，提高刀具管理系统对刀具的管理与使用效率。
只有对在线监控刀具进行编码，才能在管理上合理有效的对刀具进行在线检索、在线识别、智能调度，合理安排刀具购买和供应、协调生产。
刀具编码作为刀具识别的唯一准则，必须具备多种性质才能达到智能管理的要求，如图3所示。
（2）刀具编码方案。
刀具编码由一长串定长或不定长的字符串或者数字组成，用来反映刀具对应的类别以及基本的参数。
目前应用最广泛的就是柔性分类编码，该分类编码采用数字与字母相结合的方式，其结构由固定码和柔性码组成。
固定码主要用来描述零件的综合信息，如类别、材料和总体尺寸等；柔性码主要用来描述零件各部分详细信息，如形位公差、尺寸精度等。
本系统采用柔性分类编码，编码结构由刀具类码、参数代码、辅码以及姐妹码组成。
其中，刀具类码反映刀具所属类别，参数代码反映对应的特征参数，辅码反映刀具结构、切削精度、材料等属性，姐妹码用来区分对应相同类别刀具。
该系统的基本编码结构如表1所示。
（3）代码的自动生成。
刀具编码的生成与使用，最重要的就是回收与再次利用。
在整个管理过程中，刀具的代码会插入、删除和修改，如果删除或未利用的代码不生成，就会留有很多代码空余，影响代码利用率，进而代码无限增大，超出范围值，甚至导致数据库字段溢出，系统出错崩溃。
所以，必须采取合适的方法对未利用的代码实现回收，其基本方案如图4所示。
3.基于改进贝叶斯算法的工序-刀具流调度刀具作为数控加工过程的重要组成部分，其合理的调配与否将直接关系到任务的加工效率以及生产成本。
基于切削力的刀具状态在线监控
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。
机械加工刀具磨损在线监测方案
机械加工刀具磨损在线监测方案一、机械加工刀具磨损在线监测的重要性随着工业自动化和智能制造的快速发展，机械加工过程中的效率和精度要求越来越高。
刀具作为机械加工中不可或缺的工具，其磨损状态直接影响加工质量、生产成本和设备安全。
因此，对刀具磨损进行实时监测，并及时采取相应措施，对于提高生产效率、降低成本、保证产品质量具有重要意义。
1.1 刀具磨损对加工质量的影响刀具磨损会导致加工表面粗糙度增加，尺寸精度下降，甚至出现加工缺陷，影响产品的整体质量。
通过在线监测刀具磨损，可以及时发现并更换磨损刀具，保证加工过程的连续性和稳定性。
1.2 刀具磨损对生产成本的影响刀具磨损过快会增加刀具更换的频率，从而增加生产成本。
通过在线监测，可以合理规划刀具的更换周期，减少不必要的浪费，降低生产成本。
1.3 刀具磨损对设备安全的影响刀具磨损严重时可能会导致刀具断裂，甚至损坏机床，造成设备事故。
在线监测可以预防此类事故的发生，保障设备和操作人员的安全。
二、机械加工刀具磨损在线监测技术为了实现刀具磨损的在线监测，目前已经发展出多种监测技术，包括声学监测、振动监测、力矩监测、温度监测等。
这些技术各有优缺点，适用于不同的加工环境和需求。
2.1 声学监测技术声学监测技术通过分析刀具在加工过程中产生的声波信号，来判断刀具的磨损状态。
该技术具有安装简便、成本低廉的优点，但容易受到环境噪声的干扰。
2.2 振动监测技术振动监测技术通过测量刀具或机床的振动信号，来评估刀具的磨损程度。
该技术对刀具磨损的敏感性较高，但对信号处理和分析的要求较高。
2.3 力矩监测技术力矩监测技术通过测量刀具在加工过程中的切削力矩，来判断刀具的磨损状态。
该技术对切削力的测量精度要求较高，适用于大批量、高精度的加工需求。
2.4 温度监测技术温度监测技术通过测量刀具在加工过程中的温度变化，来评估刀具的磨损程度。
该技术对温度的测量精度要求较高，适用于高温环境下的加工过程。
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]。
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。
切削刀具新型在线监测方法
现 代 企 业 文 化
ＭＯＤＥＲＮ ＮＴＥＲＲＩ ＵＬ Ｅ Ｓ Ｃ ＴＵＲＥ
ＮＯ． ６． ０ ８ ２ ２０
（ ｕ ｕａｉ ｔＮ ． ２ Ｃ ｍ ｌ ｖ ｙ Ｏ１ ） ｔｅ ０
切削刀具新型在线监测 方法
赵 雷
（ 黑龙 江机械 制造 高级技 工学校 ，黑龙 江 鸡 西 １８０） ５ １０
工况抗干扰能力 ；信号传输 及后续处 理设备成本低廉 。经过大 车 床 的方 案 。 由于传感器安装 在供液 回路 中 ，并且在不进行切 削时可停 量实验证 实 ，该新 型传感原理 和方法 可用 于刀具的破损监测和 止供液系统工作 ，因此 ，抗干扰能力强 ，如机床的启动 、停车 ， 磨损监测及预报。 工件的安装造 成的冲击 、碰撞 和摩擦 ，切削时的进退 刀 ，切 削 （ ）原 理 分 析 一
工现场 环境所 限 ，设备成本高 ，安装不方便 ；间接法是利用直
Ａ＝Ａ ｅ ０…
（） １
为ｘ 。为ｘ ０ － 处的信 号振幅 ； 为介质 中的衰 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 Ａ 处 的信号振幅 ；Ａ 为测量点相对于信源的距离。由式（） ，测量点位置 １ 知 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 减系数 ；ｘ
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
冷却 蔽
个制约着切 削加工发展 的重要 因素 。监测数据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
域 ，抗干扰能力强 ，可对刀具破 损进 行预报 ，目前表面接触式 的性能和使用条件 。一般情 况下 ，服从下述变化规律 ：
FMS 刀具切削状态实时在线监测智能系统
FMS 刀具切削状态实时在线监测智能系统
徐春广;王信义;邢济收;杨大勇
【期刊名称】《机械工程学报》
【年(卷),期】1998(34)6
【摘要】论述了一个刀具切削状态实时在线监测智能识别系统的组成原理和构造，提出了一种新型流体声发射和电动机电流的综合传感新方案，建立了机床控制系统与智能监测系统的并行通信和刀具切削状态识别的专家决策系统，根据不同的工况条件自动选择传感方式、监测模式和识别方法，形成了一套完整的在线监测智能识别系统。
【总页数】7页(P41-47)
【关键词】刀具;切削状态;人工智能;专家系统;FMS;状态监测
【作者】徐春广;王信义;邢济收;杨大勇
【作者单位】北京理工大学机械工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH165;TG710.1
【相关文献】
1.数控车床切削刀具状态在线振动监测方法的研究 [J], 胡宇宏;申轶颖
2.切削刀具状态在线监测的预测模型设计 [J], 杨柳
3.在线金属切削刀具磨损状态监测研究的回顾与展望Ⅲ:模式识别方法 [J], 关山;聂鹏
4.在线金属切削刀具磨损状态监测研究的回顾与展望I:监测信号的选择 [J], 关山;康晓峰
5.FMS刀具切削状态多传感器实时在线监测智能系统 [J], 徐春广;王信义;邢济收;杨大勇
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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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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。
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 :xxF xF x F x y y F y F x F y z z F z F z F F n y xp F x F n y xp F y F n y xp Fz z K vfa C F K v fa C F K vfa C F === R.Uehara 和F.Kiyosawa [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 xp 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）基于刀具状态的切削力模型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 ≤0.3mm, 切削力上升较平缓；当VB 在0.3mm 附近, 切削力上升较陡峭；当VB ≥0.3mm, 切削力上升有趋于平缓。
因此，VB =0.3mm 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 xp wV v f a k F B ⋅⋅⋅⋅=+)(30.11 （3）a为车削深度（mm）；f为进给量（mm/r）；v为车削速度（m/min）；式中：F为切削力（N）；pk、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=0.07㎜、VB=0.38㎜等三组试验处理结果（见表2～表4）。
表2 试验结果一Array表3 试验结果二在相同的切削用量，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 =0.38mm 时上升较突然，然后又开始缓升。
（2） 基于刀具状态的切削力模型拟合 对式（3）两边同时取对数，可得：v z f y a x w k F p V Bln 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，拟合出基于切削用量和刀具状态的切削力模型如下：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） 基于刀具状态的切削力模型检验表5中试验值F zs 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0.03861，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。
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] R.Uehara,F.Kiyosawa. Automatic tool wear monitoring in NC turning[J].CIRP,1989,38(1):39-42. 中医基础理论一、绪论1.我国现存最早的医学巨著《黄帝内经》2.中医学论述辨证论治的第一部专著张机“医圣”《伤寒杂病论》3.我国现存最早的一部药物学典籍《神农本草经》4.世界上最早的药典《新修本草》又名《唐本草》5.第一部国家组织方书，处方规范著作《太平惠民和剂局方》6.中医学理论体系的基本特点：1）整体观念2）辨证论治辨证：将四诊所搜集的症状，体征及其他资料，在中医理论指导下进行分析，辨清其原因、性质、部位、邪正关系，概括、判断为某种性质的症侯的识病方法。
论治：根据辨证的结果，确定相应的治疗方法。
二、阴阳五行1.阴阳：阴阳是对自然界相互关联的某些事物或现象对立双方的属性概括，既可以标识自然界相互关联而又相互对立的事物或现象的属性，又可以标识同一事物内部相互对立的两个方面。
2.阴阳的特性：1）相关性2）普遍性3）相对性4）属性的规定性3.阴阳的相互关系：1）对立制约[属性相对、相互制约] 2）互根互用[阴阳互藏、阴阳互根、阴阳互用] 3）消长平衡[此消彼长此长彼消、皆消皆长] 4）相互转化[渐变、突变]4.阴阳学说在中医学中的应用1）说明人体的组织结构2）解释人体的生理活动3）解释人体的病理变化i.阴阳偏胜：阳盛则热，阴胜则寒ii.阴阳偏衰：阴虚则热，阳虚则寒iii.阴阳互损iiii.阴阳转化4）指导疾病的诊断5）知道疾病的防治6）归纳药物的性能5.五行：对木、火、土、金、水五类事物属性的概括6.五行的特性：1）木曰曲直：指树木具有能曲能直的生长特性。
引申为凡具有生长、升发、舒畅、条达等作用或特性的事物，其属性可归纳为“木”。
2）火曰炎上：“炎”，有焚烧、灼热之意；“上”，即向上。
“炎上”指火在燃烧时具有发光放热、蒸腾上升之象。
引申为凡是具有温热、向上、升腾等作用或特性的事物，其属性可归纳为“火”。
4）金曰从革5）水曰润下。