[发明专利]多能域信号智能化融合的刀具实时状态监测指标构造方法

说明书

本发明属于刀具技术领域，具体涉及一种多能域信号智能化融合的刀具实时状态监测指标构造方法，本方法包括步骤1：对于磨损状态进行信号标定：对于刀架外表面中间和机床主轴平行的位置检测振动加速度，并且采集若干组磨损样本，分析在不同磨损状态下的刀具加工工件的振动、电流信号；步骤2：信号分解：对采集的每个信号进行分解，由以下公式计算，可得到主要频段从高到低排列的各阶分量（IMF），多能域信号智能化融合的刀具实时状态监测指标构造方法具有确定有效频段，用数字滤波实现最终的降噪，能够保证降噪的效果和效率，构建表征刀具状态指标的功能。

技术领域

本发明属于刀具技术领域，具体涉及一种多能域信号智能化融合的刀具实时状态监测指标构造方法。

背景技术

机械制造业是社会发展的物质基础，决定一个国家工业化的进程。其中，航空航天、船舶、能源、交通等领域的高速发展对机械制造业的要求越来越高，尤其是先进加工制造业，其核心是自动化加工技术。高速切削加工领域是先进加工制造业的重要组成部分，其优势在于极高的加工精度、极快的加工效率和极好的加工表面质量。在进行高速切削加工时，切削刀具的状态对于生产效率和表面加工质量有着重要影响，因此，刀具状态的实时监测具有重要意义。

刀具在高速状态下进行切削时，与工件接触区域的温度急剧升高，使刀具的磨损加速，导致工件表面质量下降，而当刀具剧烈磨损甚至破损崩刃时还会对机床和操作人员造成危险。研究表明，由于刀具失效而造成的机床停机时间占全部停机时间的20%，所以有必要对刀具磨损在线监测进行研究。可以避免因刀具未达到磨损要求更换，从而延长刀具的使用寿命；防止刀具磨损至破损对工件和机床造成损害，减少停机时间；同时无需依靠人工经验来判断刀具是否需要更换，降低人工成本且提高检测效率。研究证明，刀具监测系统能提高加工效率10%～50%，降低生产成本10%～40%。

市场上的刀具监测系统产品分析的对象以电流、功率信号为主，分析振动信号的相对较少。电流和功率监测的依据是刀具发生磨损和破损时，切削力相应发生变化，进而导致电流和功率发生相应的变化，但二者容易受到外界干扰且轻负荷时精度低，特征提取难度大。仅以电流作为分析的对象，得到的结果并不理想。

振动信号对刀具的磨损、破损等故障具有较高的敏感度，振幅随磨损量的增大而增大，尤其是剧烈磨损和崩刃，振幅变化非常明显，但振动信号容易受到环境噪声、安装位置的影响。对振动信号进行降噪处理是常用的方法，但刀具的崩刃、断刀等故障为突然变化，需要刀具监测具备很高的实时性，常用的降噪方法并不能保证良好降噪效果与较高实时性。

在现有技术中，传统的信号降噪方法多采用经验模式分解、小波等信号分解方法，或结合其他降噪方法进一步处理，所用时间长；单纯的滤波方法，不能确定有效频段，存在噪声成分滤除不干净或将有效成分滤除的问题，并且从信号中提取的单个特征并不能完全表征刀具的状态，对抗外界干扰的能力弱，以单个特征作为表征刀具状态的指标容易造成误报警。采集刀具全周期的数据进行分析，包含的无效信息多且开发用时长，不适合批量化处理。

发明内容

本发明的目的是提供一种多能域信号智能化融合的刀具实时状态监测指标构造方法，以解决采集刀具全周期的数据时包含的无效信息多且开发用时长的技术问题，达到能够数字滤波实现信号降噪，提升振动信号的准确定，从而提升检测精度的目的。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种多能域信号智能化融合的刀具实时状态监测指标构造方法，步骤为：

步骤1：对于磨损状态进行信号标定：对于刀架外表面中间和机床主轴平行的位置检测振动加速度，并且采集若干组磨损样本，检测磨损样本在不同磨损状态下的刀具加工工件的振动、电流信号；

在步骤1中：

步骤11：将第一振动加速传感器设置于刀架外表面中间与机床主轴平行的位置，设为通道a₁；