[发明专利]基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法

权利要求书

1.基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：分析刀具磨损量和加工参数对切削功率的影响；

步骤2：通过正交试验设计与响应面法建立切削功率与刀具磨损量及加工参数的回归模型；

步骤3：在建立切削功率与刀具磨损量及加工参数的回归模型的基础上，得到实时更新切削功率阈值的刀具磨损在线监测方法。

2.根据权利要求1所述的基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法，其特征在于：在步骤1中，分析刀具磨损量和加工参数对切削功率影响的过程为：

(1)分析刀具磨损量对切削功率的影响

由于刀具磨损产生的附加切削功率ΔP_c为

ΔP_c＝F_FW·v_c＝μHVBs·v_c

式中，F_FW为由磨损引起的刀具与工件间的摩擦力，v_c为车削加工过程中刀具与工件接触点的线速度，μ为刀具与工件间的滑动摩擦系数，H为工件材料的布氏硬度，VB为刀具后刀面磨损量，s为刀具后刀面磨损带长度。

(2)分析加工参数对切削功率的影响

对于车削加工过程，切削功率P_c与加工参数之间存在着指数关系：

式中：F_c为切削力，v_c为切削速度，a_p为背吃刀量，f为每转进给量，C_F、X_F、Y_F、n_F以及K_F为相应的切削力影响指数。

3.根据权利要求 1 所述的基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法，其特征在于：在步骤 2 中，通过正交试验设计与响应面法建立切削功率与刀具磨损量及加工参数的回归模型的过程为：

(1) 正交试验设计

使用功率传感器对切削功率进行采集监测，使用超景深三维显微系统测量车刀磨损量，在一定实验条件下进行正交试验。

将车刀后刀面磨损量 VB 以及车削三要素 ( 切削速度 v_c 、进给量 f 、背吃刀量 a_p) 作为影响切削功率 P_c 的四个因素，各因素分别设定三个水平，其中刀具磨损量 VB 分别用不同的数值表征刀具轻微磨损，中度磨损和严重磨损三个阶段。

(2) 建立切削功率与刀具磨损量及加工参数的回归模型

响应面 (the response surface methodology ， RSM) 多项式回归模型采用二次回归方程，通过最小二乘法求取回归方程系数，进而构造出响应量和自变量之间的函数。

采用二阶响应曲面模型来表达切削功率与刀具磨损量及加工参数之间的关系，具体表达式如下：

式中： y 表示切削功率， x 表示刀具磨损量、切削速度、进给量和背吃刀量，β ₀ ，β ₁ ， ... ，β _m 表示回归方程的系数，ε表示回归值与实际值的误差。

采用 Minitab 16 软件对实验所得到的数据进行拟合，由于各自变量的变化范围不相同，为解决量纲不同给设计和分析带来的麻烦，将自变量后刀面磨损量 VB 、切削速度 v_c、进给量 f 、背吃刀量 a_p 分别做线性变换 ( 又称编码变换 ) ，具体公式如下：

经过线性变换处理后的各自变量 A 、 B 、 C 、 D 变化范围均在 [-1 ， 1] 之间。

4.根据权利要求1所述的基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法，其特征在于：在步骤3中，所述的一种实时更新切削功率阈值的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法过程为：

(1)根据机床、刀具以及工件信息判断历史数据中是否已有该加工条件下的切削功率与刀具磨损量及加工参数的回归模型，如果没有，则需要通过正交实验设计以及响应面法建立模型。同时将所得模型存入历史数据库中；

(2)通过功率采集系统获取机床总功率以及主传动系统功率，并对功率信号进行滤波处理；

(3)与数控车床NC系统实现通信，同时结合机床功率信息判断机床状态；

(4)当机床处于加工状态时通过NC系统读取车削过程加工参数，同时根据工件表面粗糙度及尺寸精度要求设定适当的刀具磨钝标准(允许的最大刀具磨损量)，将加工参数以及刀具磨钝标准带入切削功率与磨损量以及加工参数的回归模型中实时计算切削功率阈值[P_c]；

(5)将通过功率采集系统实时测量并计算所得的切削功率P_c与切削功率阈值[P_c]进行比较。若P_c＜[P_c]，则返回步骤4；若P_c＞[P_c]，则说明刀具磨损量已达到事先设定的磨钝标准，此时应该停止加工并更换刀具。