[发明专利]单品大批量重复加工过程的智能刀具状态监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及刀具状态监测方法，尤其涉及一种单品大批量重复加工过程的智能刀具状态监测方法。

背景技术

刀具状态监测从出现到发展至今，主要经历了两个发展历程：

1） 传统监控阶段

在传统切削加工过程中，刀具状态的识别是通过加工人员辨别切削声音、切屑颜色、切削时间等来判断，或根据在加工工序之间拆卸刀具后实测其破损程度和磨损量来判断。

2） 智能监控阶段

所谓的智能监控指的是在产品加工过程中，计算机通过检测各类传感器信号变化，预测刀具的磨损和破损状态，从而决定刀具是否需要更换，常用的刀具监测信号有振动信号、温度信号、主轴电流信号、声发射信号等等，刀具磨损状态描述如图1所示，分为：初期磨损阶段、正常磨损阶段和急剧磨损阶段。

初期磨损阶段：新刃磨刀具的后刀面往往存在粗糙不平、显微裂纹、氧化等缺陷，而且切削刃比较锋利，在切削过程中，后刀面与已加工表面接触面积比较小，接触压力较大，因此，初期磨损时间较短。

正常磨损阶段：进入正常磨损时，刀具的后刀面已基本磨平，它与已加工表面的接触面积较大，接触压力变小，磨损均匀且比较缓慢。正常磨损阶段刀具的磨损量基本与工件的加工时间成正比。

急剧磨损阶段：当刀具磨损到一定程度后，工件的加工表面粗糙度值增加，切削力、切削温度升高，刀具急剧磨损。急剧磨损阶段通常伴有强烈的振动及不正常的噪声，到这个阶段，就要及时的停机更换刀具。

通过刀具状态监测系统分辨出当前刀具处于哪一磨损阶段，当处于急剧磨损阶段，则提示数控系统换刀。

传统的刀具状态监测往往依靠的是技术工人的长期积累的生产经验，所以不可避免的会出现以下问题：

1）如果刀具磨损量低于磨钝标准但已经被卸下，则没有充分利用刀具的实际寿命而造成浪费，增加加工成本；

2）如果刀具磨损量高于磨钝标准，即刀具已经发生磨损或破损，则会影响工件的加工表面质量和尺寸精度，甚至损坏机床。

3）造成人员上的浪费，现在工业生产的趋势是无人化生产，通过人员去发现刀具的磨损和破损已经不能满足现代工业生产的需要，而且如何通过拆卸刀具来检测刀具磨损量则会导致加工的停顿，影响生产效率。

传统的刀具状态监测系统往往采用设置阈值的方式进行监测，以主轴功率信号为例：机床刀具在加工过程中每时每刻的主轴功率不是一层不变的，当处于重切削状态下，其切削功率会随之增大，因此机床主轴功率在加工过程中事处于一个动态变化的过程中，因此我们可以设置合适的阈值，当超过该值时提醒系统刀具磨损超过正常限制，机床加工完该工件再换刀；同时我们也需要注意机床在加工过程中可能会发生刀具崩刃，造成的危害比刀具磨损严重的多，需要我们设置一条极限阈值，当超过该阈值时立马停机，防止刀具破损对机床本身及操作人员造成危害。

在机床正常加工时，机床主轴功率的峰值是稳定在一定区间内的，不会发生太大的跳变，正常加工水平阈值阈值较低；当机床主轴功率超过磨损阈值时，说明刀具的磨损值超过加工允许，当机床加工完该工件时，便会停机换刀；当机床主轴功率超过极限阈值时，说明刀具发生了破损，刀具磨损是个缓慢变化的过程，而破损事突发情况，对机床本身及操作人员造成巨大危害，所以当主轴功率曲线超过极限阈值时，不能等到该工件加工完再换刀，需要立即停机换刀，避免刀具破损造成的严重危害。所以这种信号会以一种突变的形式出现，如图2所示的加工的后期曲线。

发展到近几年出现的智能刀具状态监测虽说摆脱了人员上的限制，实现了智能在线监测，但仍存在监测不精确，换刀时间难确定的问题，因为现有的智能监测往往只能分辨出当前刀具是出于初期磨损阶段、正常磨损阶段还是急剧磨损阶段，并不能给出刀具的具体寿命，因此也常常会造成刀具使用不充分和刀具的过度使用这两个问题。

而且现代刀具的智能监测往往会出现误判，因为监测系统不知道刀具现在正处于什么样的加工状态，是处于高速加工还是低速加工，是重切削还是轻切削，监控系统完全一无所知。当刀具进行高速大切销量重切削时，其特征信号往往比当刀具进行低速小切削量轻切削时变化剧烈的多，而这时候刀具监控系统也许就会认为刀具在此时出现了破损或者已经超出了刀具磨钝标准，需要换刀。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种单品大批量重复加工过程的智能刀具状态监测方法。

本发明提供了一种单品大批量重复加工过程的智能刀具状态监测方法，包括以下步骤：

S1、建立样本库，采集刀具处于不同寿命阶段时工件加工的特征信号样本；