（机械工程专业论文）加工中心铣刀破损监测技术.pdf

武汉理工大学硕士学位论文 摘要 切削加工过程的监测与控制是自动化加工中f m s 、c i m s 技术的重要组 成部分，对提高生产效率和加工质量，降低生产成本，保证自动化加工系统高 效、可靠地正常运行具有重要的实际意义。 本论文详细地评述了切削加工过程中刀具磨损与破损在线监测方法的发 展与现状，总结了各种监测方法的分类与特点以及发展与现状。对加工中心 铣刀破损监测，提出了利用主轴振动位移信号和机床主电机功率信号进行监 测的方法，由于采用非接触测量，非常适合于加工中心等柔性加工设备。同时 对主轴振动位移信号进行了分析，指出了主轴处于中、低速运转时，振动位移 信号能很好地再现铣削力信号。 对机床主电机功率信号进行了详细的研究，分析了机床主电机功率监测 的原理，建立了机床机电系统能量传输数学模型通过该模型对机床主电机功 率詹号跟踪切削功率的性能进行了分析。在此基础上分析并提出了延迟差分 方法，对铣刀刀齿破损进行特征提取。 在上述研究工作的基础上。提出了基于人工神经网络用于多传感器信息 融合的监测策略，开发研制了以机床主电机功率信号和主轴振动位移信号特 征参量融合的铣刀破损监测实验系统，解决了铣削过程中切削条件多变导致 监测阚值难以设置的难题，保证了在较宽的工作范围内具有较高的识别准确 率。 关键词：刀具破损、监测、传感器信息融合、人工神经阿络 i 武汉理工大学硕士学位论文 a sa ni m p o r t a n tc o m p o n e n to ff m s 、c i m st e c h n i q u e si nm a n u f a c t u r i n g a u t o m a t i o n 。 t h eo n l i n em o n i t o r i n go fc u t t i n gt o o lf a i l u r ed u r i n gt h ec u t t i n gp r o c e s s p l a y sas i g n i f i c a n tr o l ei ni m p r o v i n gt h ep r o d u c t i v i t y b e t t e r i n gt h em a c h i n i n g q u a l i t y ，r e d u c i n gt h ep r o d u c t i o nc o s ta n da s s u r i n gh i g he f f i c i e n c ya n d r e l i a h i l i t yo ft h ea u t o m a t i cp r o c e s s i n gs y s t e m i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，t h ed e v e l o p m e n ta n dc u r r e n ts i t u a t i o no ft h em e t h o d s o fm o n i t o r i n gt h et o o lf a i l u r ed u r i n gt h em a c h i n i n gp r o c e s sa r er e v i e w e di n d e t a i l ，f o l l o w e db yas u m m a r yo ft h ec l a s s i f i c a t i o no ft h ea d a p t i v ec o n t r o l t e c h n o l o g yd u r i n gt h em a c h i n i n gp r o c e s sa r ea l s od e s c r i b e d am e t h o d o fr e a l t i m em o n i t o r i n gm i l l i n gc u t t e rf a i l u r ei sp r e s e n e d t h em e t h o ds a m p l e st h e s i g n a l so fs p i n d l ev i b r a t i o nd i s p l a c e m e n ta n dt h es p i n d l ee l e c t r i c a lm a c h i n e r y p o w e rs i g n a lu s i n gt h es y n c h r o n i z e ds a m p l i n gt e c h n i q u e a st h et w o k i n d so f s i g n a l sa r ea l ln o n c o n t a c tp i c k u p s ，t h i sm e t h o di sv e r ys u i t a b l ef o rt h e m a c h i n i n gc e n t r e a na n a l y s i so ft h ev i b r a t i o nd i s p l a c e m e n ts i g n a ls h o w s t h a t w h e nt h es p i n d l er u n sa tm e d i u ma n dl o ws p e e d s t h ev i r a t i o nd i s p l a c e m e n t s i g n a lw e l lr e p r o d u c e st h em i l l i n gf o r c es i g n a l t h i sd i s s e r t a t i o nm a k e sa ni n d e p t ha n a l y s i so ft h ep o w e rs i g n a la n d t h ep r i n c i p l e so fp o w e rm o n i t o t i n g i te s t a b l i s h e st h em a t h e m a t i c lm o d e lo f t h ee n e r g yt r a n s m i t t i n gi nt h em a c h i n e r ya n dp o w e rs y s t e mo ft h em a c h i n e t o o i b a s e do nt h i sm o d e l ，t h ep e r f o r m a n c eo ft h es p i n d l ee l e c t r i c a lm a c h i n e r - yp o w e rs i g n a ir e p r o d u c i n g t h ec u t t i n gp o w e r s i g n a li sa n a l y z e d t h e nt h ed e l a yd 汪f e r e n t i a lm e t h o d o fd e t e c t i n gt h em i l l i n gc u t t e rb r e a k a g ei sp u tf o r w a r d a c c o r d i n gt ot h ea b o v er e s e a r c hw o r ka n dt h ec h a n g i n gc h a r a c t e r i s t i c so f p o w e rs i g n a la n dv i b r a t i o nd i s p l a c e m e n ts i g n a lw h e nt h et o o lb r e a k a g eo c c u r s ，t h em o n i t o r i n gs t a t e g yo fs e n s o r sf u s i o n b a s e do nt h ea r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r ki s p u tf o r w a r d t h em o n i t o r i n gs y s t e mo fm i l l i n gc u t t e rb r e a k a g e b a s e do nt h ei n f o r m a t i o nf u s i o no ft h ep o w e rs i g n a la n dv i b r a t i o nd i s p l a c e 一 武汉理工大学硕士学垃论文 m e n ts i g n a lh a sb e e nd e v e l o p e d t h ed i f f c u l t yi ng i v i n gad e c t e c t i n gt h r e s h o l d d u ei ：0c h ec h a n g e a b l ec h a r a c t e ro fc h a r a c t e ro fc u t t i n gc o n d t i o nh a sb e e n s o l v e d ，a n dag o o dr e l i a b i l i t yi se n s u r e do v e raw i d er a n g eo fc o n d i t i o n s k e yw o r d s ：t o o lb r e a k a g em o n i t o r i n gs e n s o ri n f o r m a t i o nf u s i o na r t i f i c i a l n e u r a ln e t w o r k 武汉理工大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题概述 1 1 1 课题来源 天津港科研项目 1 1 2 课题的提出 在国民经济中，制造工业担负着为各部门的发展和技术进步提供装备的 任务，发展制造工业是发展国民经济的一项关键性措施，是增强经济竞争能力 的强有力的手段，是现代国家在经济发展中获得成功的一个基本因素。制造 过程的改进与制造能力的提高正成为各国政府，工业界和学术界关注和研究 的焦点。它的发展方向将预示着未来工业的雏形，必将对前景产生深远影响。 从七十年代中期起，世界市场发生了根本性变化r 由过去传统的相对特定 型市场。演变成动态的。多变型市场，产品更新周期越来越短，复杂程度越来越 高，质量要求日益苛刻。面对这样一种“批量小，品种多质量高，更新快”的产 品市场竞争要求，原有的专用化程度较高的自动化加工方式已无法满足。迫 切需要具有良好通用性，灵活性和适应产品频繁变化的柔性加工方式来满足。 在这种情况下，产生并促进了柔性制造技术，计算机集成带4 造技术的迅速发展 和广泛应用，出现了c n c ，m c f m c ，f m s ，c i m s 等许多现代化加工设备它 们都属于多品种小批羹的生产自动化系统，加工过程中很少有人或无人参加 操作。从此，机械制造业开始进入柔性自动化阶段。 金属切削加工在现代制造活动中占有很大的比例，作为目前研究焦点的 切削过程监测与控制问题在自动化，无人化加工系统中极为重要，监控系统的 好坏直接影响产品的质量和生产效率，严重时还会造成重大的设备事故。研 究表明，监控可以避免7 5 的故障发生，就全年有效工时所占百分率而言，无 监控时为1 0 ，有监控时则可达6 5 。 为了保证f m c 乃至f m s ，c i m s 这样高度自动化加工系统能正常运行。 并持续，高效率地生产出符合质量要求的产品，首先必须具备对整个加工过程 是否正常进行监测的功能，金属切削加工中不可避免的刀具磨损、破损就是其 中最为突出的现象，刀具磨损使零件的加工精度下降，表面粗糙度恶化，严重 时：睁使刀具失去切削能力，造成废品，甚至危害机床设备；刀具的破损与折断 切屑的缠绕、堵塞等故障同样极其危险，必须及时通知操作者或主控计算机， 武汉理工大学硕士学位论文 以便采取相应的措施。如果说自动化程度较低的加工过程对监测装置需求的 迫切性尚不明显但对于自动的无人生产则成为迫切需要解决的关键问题之 一。 早在本世纪4 0 年代，机械加工数控技术得以应用之前，国外对刀具磨损， 破损监测方面做了大量的工作，监测理论与技术得到极大的丰富与发展。国 内7 0 年代末才开始这方面的研究，近年来也在迎头赶上，尽管已有的研究成 果令 人振奋，然而鉴于切削过程的随机性和复杂性，到目前为止，还没有一种 监测技术能适用于各种加工方式和各种状态的工况监测。大部分成果仍停留 在实验室研究阶段，距离生产的实际要求还存在一定的距离。刀具磨损与破 损的监测技术已成为柔性制造发展的关键性技术难题之一。 然而，对于无人化加工过程来说，要保证其高效，可靠地工作仅使用监测 系统是不够的，必须既使用监铡系统也使用控制系统。其中，监溅系统是开环 系统，它测量机床或1 1 7 - 过程本身的状态，并将它们在显示器上表示出来或 者发出警报等待操作人员处理；雨控制系统是闭环系统，它按照给定的编入程 序中的策略进行操作。由于精力有限。且加工过程的自适应控制已有很多研 究，基于以上情况和考虑，结合天津港科研项目的技术的要求，本学位论文选 定铣削加工中刀具破损自动监测作为主要研究方向。 1 1 3 课题的意义 研究和发展机械加工过程监测的理论和技术具有重大的学术价值、社会 效益和经济效益这不仅是因为它将促进监控系统的发展和完善而具有重大 的理论意义，而且还因为其研究成果直接用于生产实际而具有重大的应用价 值，课题的意义具体体现在以下几个方面： 理论意义： 1 ) 本课题的研究，将促进刀具状态监测技术的发展； 2 ) 本课题的研究，将对信息处理理论和技术，包括信息处理技术、计算机 模式识别技术，人工智能神经网络技术在刀具状态监测系统中应用和发展作 出贡献； 3 ) 本课题研究完善和发展了基于主电机功率信号的铣刀破损监测理论 与技术； 4 ) 神经网络模拟人脑神经元组织的信息处理机制，具有非线性动力学系 2 武汉理工大学硕士学位论文 统的许多特征并具有自适应自组织自学习功能这对解决机械加工过程等 复杂工况的监测问题具有很大的价值。 实际意义： 1 ) 本课题研究有利于提高产品的加工质量和加工效率； 2 ) 刀具状态监测系统的应用能够有效地保护机械加工设备，防止事故的 发生产生巨大的社会效益； 3 ) 加工过程自检测系统的应用，可减少不合理换刀而造成巨大浪费，能 最大限度地发挥机床效益和刀具切削能力，提高劳动生产率，从而产生巨大的 经济效益。 1 1 4 本课题的目的和主要研究内容 本课题的研究目的是通过集成信号处理技术，人工神经网络研究机械加 工过程的自动监测理论与方法，保证现代化加工设备得以高效地，持续可靠地 工怍和提高机械加工产品的质量。研 究内容包括加工过程铣刀破损功率监测的理论和方法，多传感器信息融 合用于铣刀破损监测的神经网络方法。 1 2 文献综述 1 2 1 刀具磨损破损监测技术综述 刀具的磨损和破损均是指其切削刃部在切削中发生损耗而造成刀刃不再 锋利的现象。其中，刀具磨损是逐步发生的，过程比较缓慢；刀具破损的发生 是突然的，带有随机性。伴随着切削过程中刀具磨损或破损的出现，会引起一 系列连锁反应：切削力增大、切削功耗增加，发生强烈振动或不正常的声响、切 削温度升高，切屑颜色和形状发生变化；工件尺寸超差，表面粗糙度上升，等 等，严重的甚至造成事故。其后果必然是，影响加工质量，使加工成本提高，生 产率降低。 早在本世纪4 0 年代，机械加工数控技术得以应用之前，国外对刀具磨损， 破损监测技术的研究就已开展起来。经过4 0 多年的发展，国外在刀具磨损与 破损自动监测方面做了大量的工作，监测技术和理论已得到极大的丰富和发 展。国内7 0 年代末才开始这方面的研究，近年来也在迎头赶上。纵观其发展 历史，测量手段有以刀具磨损，破损面大小来衡量的直接测量法和通过测量与 刀具磨损，破损j 状态密切相关信号的间接测量法，转换信号包括机械气动电 磁光学，声学等多方面的物理量，总共不下数十种，截止目前，国内外所采用 3 武汉理工大掌硕士学位论文 的在线自动检测刀具磨损，破损的主要方法见表1 1 表l1 缝测方法信号特征用及处理方法传感器 光学法 切削刃的形状或位移t v 摄像机、光传感器 _ 测微仪、气动、测量仪、位侈传 刀具工件间距离工件与刀具或刀夹间距离 藤器 直 接工件尺寸工肄尺寸变化测微仪、光、气动、超声 法 刀具t 件间接接触电阻接触电阻放射性放射性闪烁器 放射性沉积程度放射性放射性闪烁器 切削力切削力变化压电晶体或应变测力仪 振动刀具或刀架的振动加速度计、涡流传感器 闯功率主轴或进给电机的功率功率传感器 接 法声发射应力渡能声发射( a e ) 传感器 加工衰面粗糙度工件表面粗糖度机械记录计、光学传感器 温度刀具切削温度的变化热电偶、高温计 ( 1 ) 直接法 1 ) 光学测量法：光学测量法的原理是磨损区比未磨损区有更强的光反射 能力，基于这种原理，f r o s t s r m t h 等人使铣刀的后刀面在聚焦光线下移动， 根据反射光线中的持续时间来判断刀具的磨损量，检测精度可达2 5 u m 。这 种方法用于铣刀较为方便可在铣刀刀齿不和工件接触时测量。但这种方法 的传感器安装调试较为困难，使用不便，应用较少。 另外还可用电视摄像技术来测量刀具的磨损量，原理框图如图1 1 所示。 显微镜接收刀刃部分的图象，输送给工业摄像机。根据图象上各点的辉度的 不同，信号数字化后存人存贮器，再用微机进行图象处理，滤掉干扰信号之后 和原来的机内存贮阈僭比较，确定刀具的磨损程度，据报导，该方法的线度分 辨率为5 0 u r n 左右。 2 ) 刀具工件间距离法：在切削过程中，随着刀具的磨损，刀夹与工件之间 的距离减少，此距离可用电子千分尺、超声波法、气动测量仪和电感位移传感 器来测量。但是这种测量方法的灵敏度受下列变化因素影响：工作表面的温 度、表面质量、切削液和工件直径。 1 9 6 7 年h t a k e y a m a 等人提出了用电子千分尺直接测量刀具磨损的方 法。千分尺触头安装在刀架上。当切削刃和被加工表面接触上时，触头也即与 加工表面接触上了，随着后刀面的磨损加工表面应沿刀轴的方向向刀具相对 4 武汉理工大学硕士学位论支 移动这：睁引起触头的位移正是此位移反映了刀具的磨损。 气动测量仪通过监测刀架或刀具与工件的距离可用于在线测量刀具磨 损这方法一般适用于车削加工，尤其是加工切深大于3 4 r r 皿的大工件。 光源 图1 _ l电视摄像技术测量刀具磨损 3 ) 工件尺寸法：加工中刀尖的磨损或破损必然会引起工件尺寸发生变化， 通过测量工件已加工表面的尺寸变化量可以间接判断出刀具的磨损，破损情 况，从测量方式来看有接触工件测量的接触式和测量刀具工件之间间隙的非 接触式( 包括气动、涡流、光纤、激光或超声波测距等两大类) 4 ) 刀具工件间接触电阻法：电阻法的基本原理是：随着刀具磨损量的增 大，刀具与工件的接触面积增大，因蔼刀具工件的接合部位的电阻减少，1 9 7 1 年，w i l k i n s o n 教授基于这种原理，在接合部位通以1 5 a 的交流电。测量压降 即可得到电阻的大小，他发现电阻与磨损量之间有良好的对应关系。 1 9 7 3 年u e h a r a 教授等人也发明了一种电阻法，他把一种精密的电阻材 料均匀地涂在刀具的后刀面上，随着磨损量的增加。电阻材料逐渐被磨去电 阻值逐渐下降，所以通过测量电阻值的减少量即可得到刀具的磨损量。 电阻法适应于连续切削的情况。丽对于断续切削由于电阻大小受温度变 化的影响较大电阻法的应用受到了限制。 5 ) 放射性分析法：这种方法是在刀具切削刃部带上放射性元素微粒利用 检测切屑中或刀具上放射强度的变化来诊断刀具材料损耗多少。美国、西德、 日本等国自五十年代开始就相继进行了放射性刀具的磨损研究但由于需连 续收集切屑并存在放射性安全问题，该方法一直无法用于生产车间现场。目 武汉理工大学硕士学应论文 前在我国研制和应用这种方法尚不适宜。 ( 2 ) 间接法 1 ) 切削力监测法：切削力是切削过程中与刀具磨损，破损状态最为密切 相关的一种物理现象，采用切削力作为检测信号具有拾取信号容易。反映迅 速，灵敏等优点，是在线实时法中研究较多被认为是很有希望获得突破的一 种方法，已广泛用于车削、钻削、铣削等不同加工方式状态监控研究之中。 早在6 0 年代末，7 0 年代，h n c o o k g f m i e h e l e t l i 等人就用力的大小 和相对增量等参数对刀具磨损的检测进行了研究。 1 9 7 1 年c l o l w e l l 等人在切削力监控上进行了深入的研究，提出了多种方 案：一是同时测量进给力( f x 或f y ) 和主切削力( f z ) ，两个信号之间的相位差 与刀具的磨损量有密切的关系；另一种方法是以f x f z 做为监控参量，适用 于粗加工的情况；还有一种方法就是以主切削力f z 单独做为监控参量( 因为 f z 比f x ，f y 更有效) ，这适用于精加工的情况，其研制的一个综合系统如图 1 2 所示。 爵1 2 切削力监控刀具的磨损、破损 切削力的测量成份包括静态力和动态力两部分目前常用的测试手段是 6 武汉理工大学硕士学位论文 电阻应变式传感器和压电晶涔式传感器。在迄今的研究中。采用的监测参数 主要有切削分力大小及其导数切削分力之比，动态切削力的时序分折频 谱，相干函数等。 哈尔滨工大的袁哲俊教授等就台式钻床研制了测量钻削力和扭矩的内装 式应变片钻削测力传感器，提出了以静态切削力动态切削力导数及切削力自 相关系数等作为检测特征参数的计算机监控系统。 西安交大的顾崇衔教授等研制成功的一种刀杆式归一化分力比率实时监 控仪，经生产现场考验，较好地解决了切削条件变化问题，目前尚处于完善阶 段。 采用切削力监测方法的主要障碍在于，由于切削的复杂性，影响切削力变 化的因素很多( 尤以切削条件的变化) 较难与刀具磨损，破损性质区分开使 得设置监测阚值非常困难，这也是其一难以顺利推广应用的原因所在。 2 ) 振动监测法：振动信号被认为是对刀具磨损。破损敏感度较高的一种 它与切削力，切削系统本身的动态性密切相关，检测振动加速度是目前较常采 用的一种监测方法，在振动工程中使用更为普遍它具有传感头安装方便测 量信号易于引出，测试仪器简单等特点。 早在7 0 年代，s m p a n d i t 就提出了用于检测刀具磨损的数据相关系统 ( d d s ) 离散建模法，由振动模型发展起来的d d s 方法能给出振动信号能量分 布状态。此能量分布随刀具磨损量的增大丽减少当刀具达到严重磨损时。它 也达到最小值。 设忘值1 图1 3 用振动信号监控刀具破损 武汉理工大掌硕士掌位论文 m a r t i n 教授等人在车床上进行大量的实验，测量车刀的纵向振动信号 经过频谱分析发现，信号的能量集中在2 5 0 0 h z 的附近并且得出结论： 2 5 0 0 h z 附近的能量与刀具的磨损量有良好的对应关系。 丸s h u m s h e r u d d i n 等人提出用平均功率谱密度a p s d 来对刀具的磨损 进行监控，实验发现，a p s d 的幅值随刀具的磨损而显著减小。 日本的一个研究专利中用振动信号监控刀具的破损，原理框图如图1 3 所示： 国外在采用振动信号检测刀具磨破损方面做了大量的工作，国内近年来 也对振动监测技术进行了深入的研究，如西安交大，南京航空航天大学，华中 理工大学等。 3 ) 主电机负载法：此方法是基于刀具磨损或破损时，由于切削力的增大， 使得机床主电机的负载率变大的现象，一般是通过测量主电机功率，电流波形 变化，电流与电压间相位差及转差率等来达到检测目的。它具有测量信号简 便，可避免切削环境中切屑油，烟，振动等干扰，监测装置易于安装的优点是 目前应用较为广泛的一种监测方法。特别是其中的功率监测方法，由于功率 信号受电网电压幅值及频率波动的影响最小，抗干扰能力强等优点，比其它几 种方法，如电流，相位差，转差率等负载监测法具有更强的优势。 有人在车削加工中，提出了主电机功率信号与刀具后刀面磨损之间的关 系可用下式表示： 只= k 1 ( ) + k z + 磊1 乏蒜 这里p t 为主电机功率，v b 为后刀面磨损量，r l 为主轴转速，r 为切削温 度的测量值，k 1 ，k 2 ，a o a 1 ，b 1 均为常数。 目前，国外许多加工中- 6 ( m c ) 已配有切削功率( 电流) 监测装置，如日本 牧野公司生产的加工中心m c 一1 2 1 0 就带有主轴负载电流监测器，用于切削 过程的自适应控制及刀具磨损，破损的实时监测国内重庆大学，清华大学等 也开展了类似的研究工作。 虽然，电机负载法与切削力法相比，具有检测刀具磨损灵敏度低的缺点 但在中型或重型负载切削时，用这种方法检测刀具破损有很好的可靠性，因 此，用这种方法在加工中心上代替切削力的监测是比较合适的一 ， 4 ) 声发射( a e ) 监测法：声发射( a c b u s t i ce m i s s i o n ) 技术用于监测刀具的 磨损破损是近年来声发射在无损检测方面新开避的一个应用领域，被广泛认 为是众多研究方法中非常有前途的一种。 8 声发射是在金属加工中分子晶格发生位错裂纹扩展及塑性变形时释放 出的一种超高频应力波脉冲信号其频率范围为几十k h z 一几百k h z 。切 削加工中刀具破损的a e 唐号往往是很微弱的而且经常半随着切削噪声和 机械振动，因此，如何排队噪声检出刀具破损的- k e 信号是检测技术的关键 一般采用的鉴别方法有幅度鉴别，频率鉴别和能量差值鉴别等。在刀具破损 检测中，通常采用这三种鉴别方式组合起来进行鉴别，使刀具破损的检测具有 很高的可靠性。 实验表明，a e 信号的有效值在刀具初磨阶段是增加的，以后基本上保持 常值，在剧烈磨损阶段又增加。当刀具发生崩刃后，a e 信号有效值比正常状 态增加j o - - 2 5 0 出现裂纹后，有效值增加到2 0 0 左右。 在切削加工中，刀具磨损和破损时a e 信号的有效频率一般在1 0 0 k h z 一1 m h z ，正常磨损阶段a e 信号在低频段范围，而且频带较窄刀具发生破 损时，频带展宽，而且a e 信号在大于1 0 0 k h z 以上的频段内的能量迅速增 夕( 。 目前，国内清华大学哈尔滨工业大学等单位也先后开展了这方面的研 究并取得了一定的成果。 声发射方法的优越性在于，它避开了切削过程中振动和音频噪声污染严 惩的低频区，在所感兴趣的频率范围内灵敏度较高，能抵御一定范围内切削用 量的变化；同时，由于检测信号反映的是金属材料内部晶格的变化情况，故有 可能较早地对刀具破损进行预报。声发射方法也有其不利的面如特征参 数易受工件和刀具材料的影响；实际环境下的高频噪声往往造成其误判；难以 预报刀具的磨损；传感器安装困难；再加上声发射监测系统要求有超高频信号 处理仪及与之相应的计算机，成本较高，迄今在实际中应用的范围和程度上仍 有限。 5 ) 工件表面粗糙度法：随着刀具磨损或破损的发生，工件已加工表面粗糙 度将呈增大趋势，据此可间接评价出刀具的磨损或破损状况。从质量控制的 观点出发，这种方法是最直接的监控方法，适用于精加工场合。 测量工作表面粗糙度的方法也可为两类，一类是划针式接触测量。可直接 得出表面粗糙度的评价参数r a 或r z 。此类方法仅适于计量室或实验室环 境尚缺乏简单、廉价的、便于在生产中使用的触针式粗糙度仪。另一类是非 接触式光学反射测量，得出的是工件表西粗糙度的相对值，自动检测中通常采 用光纤传感器和激光测试系统两种类型。此类方法测试效率高。可以不留划 痕地测量软质材料的工件表面阻事先需采用样品定标受工况中切削液、切 屑、工件材质、振动等的影响较大。从当前的情况来看也还达不到实用的水 平。 6 ) 切削温度法：切削热也是金属切削过程中的一个重要物理现象，刀具的 磨损或破损将导致切削温度的骤增。测量切削温度有三种方式： 乱热化学反应法 b 电磁波法 。 o 热电势法。 第一种方法的精度不高，第二种方法不易实现在线监控，应用较多的是第 三种方法，它以热电偶做为测量元件。c r o o v e r 等人把热电偶嵌入刀具中来 测量切削溢度进行刀具磨损的在线监控。 热电偶的输出中含有大量的噪声，并且切削温度法不适于断续切削情况 且不能用来监控刀具的破损，因而该种方法的发展前途不大。 7 ) 多传感器信息融合技术：切削加工中，由于刀具种类繁多不同刀具的 失效都有着各自独特的表现形式，切削状态又有连续和断续之分。切削条件也 变化多样，再加上种种恶劣的切削环境，就构成了刀具状态监测系统的复杂 性。用单一信号进行监测难以保证在较宽的工怍范围内系统有较高的识别精 度。因此，人们提出了多洚感器信息融合监测的策略。它利用各种传感器信 息的互补性，提供给决策系统一个更为全面的信息t 使得监测过程更可靠更 具有柔性，也增加了实现更先进控制的可能性。它是近几年来国内外刀具磨 损，破损监测技术的发展趋势。 1 9 8 0 年，m a t s u s n m a k 和t s a t a 率先提出利用多个传感器的信息来监 测加工性能，1 9 8 9 年i m l a k r i s h m a n 提出了基于模式识别技术( 判别函数) 的 a e 和力信号融合监控车削过程的方法。 目前，在多传感器信息融合处理中国内外学者重点研究的是基于人工神 经网络的识别方法。神经网络具有识别过程诔，自学习和非线性映射能力，它 通过自身的学习机制从大量的物理特征中自动提取有效信息，形成所要求的 决策区域，同时，网络内部的非线性作用函数，使其对高维空间模式识别以及 非线性模式识别等问题有较强的分类能力，非常适合于复杂工况的监测。 1 9 8 7 年，d o m f e l d 和r a n g w a l a 提出将神经网络用于车削刀具后刀面磨 损检测，集成声发射和力传感器的信息。神经网络能够滤掉传感器数据中的 噪声，增强它们在几种加工条件范围成功完成模式识别任务的能力；1 9 8 8 年， c h r y s s o l o u r i s 和m d o m r o e s e 进行了模拟实验以便评估这些网络的自学习 能力基于模拟结果，建议在具有智能的刀具状态监测系统中使用神经网络佑 1 0 武汉理工大学硕士学位论文 为决策部分。v b j a m m u 和k d a n a i 研究了一种用多传感器监测刀具破损 的无导师神经网络新方法，实验结果表明，判断准确率达1 0 0 。以上研究多 集中于车削系统。近年来钻、铣、磨削等切削过程的监控也应用上了人工神 经网络技术。美国f l o r i d a 大学的t a n s e l 等人睫用有导师的r c e 神经网络 模型和无导师的a r t2 模型对铣刀破损进行监测，准确率高达9 7 。 国内近年来也开展了多项基于神经网络的刀具状态监测的研究项目。如 华中理工大学、西安交通大学、清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学等 均做了大量工作。所有这些标志着我国在刀具磨损、破损状态监控方面的研 究已达到了较高的水平。 1 2 2 铣削加2 1 2 刀具状态监测现状综述 铣削是加工中心的主要加工方法之一。由于铣削加工是一种多刃断续切 削加工，其切削参量变化频繁给有效监测铣刀磨损和破损工作造成一定的困 难。目前，铣削刀具磨损、 破损研究存在三方面问题：一是传感信号选取及传感器安装闻题。加工 中心作为柔性加工的重要设备，其刀具更换频繁且多为自动换刀机器手完成， 工件的装夹也常有随行夹具。因此安装传感器以不妨碍换刀和装卸工件为前 提。因而实验室研究常用的力传感器和声发射传感器在实用中受到了极大的 限制。二是实时性问题，采用复杂的信号处理方法和数学模型，使检测方法实 时差。三是智能性问题，必须能有效地将刀具切削状态与铣削条件改变所引 起的信号变化区别开来。并能随着切削条件的改变自动调节门限值。即要求 监控算法能自动适应切削条件的变化，有效地检测出刀具的磨损和破损情况。 只有解决了以上三个关键问题，铣刀的加工状态监控才能走向实用化。 目前国际上多采用力信号跟踪铣刀破损，其中，较有成效的有根据力信号 的低阶自回归模型和二阶差分模型，从时序模型残差和差分值中提取铣刀破 损信息的研究；也有采用齿周期平均模型结合时序方法，快速地提取铣刀破损 信息的方法；还有采用神经网络模型对铣刀破损进行监测的方法。此外，国外 在采用电流信号振动位移信号及声发射信号检测铣刀磨损破损方面也做了 不少工作。m a t s u c h i m a 等人采用高阶自适应回归模型对主电机电流信号进 行建模，观察其残差值。加拿大c o l u m b i a 大学的a l t i f l t a s 根据进给电机电流 的一阶自回归模型，从模型残差中提取刀具破损的信息，研究表明，该方法能 够很好地将铣刀破损与切削瞬态及切削条件的变化区别开来。t l u s t y 和t r a r n g 等研究表明振动位移信号能够很好地跟踪铣削力的周期性变化，可代 替铣削力信号进行铣刀破损研究。 武汉理工大学硕士学位论文 d i e t 等人将声发射信号用于铣刀破损监测，分沂并确立了a e 信号有效 值( r m s ) 与刀具材料及破损面积之间的定量关系。其理论分析与实验结果 相一致。 国内对铣刀破损的研究不多。清华大学万军博士采用机床主电机功率信 号的二次差分特征值，判断铣刀破损情况；南京航空航天大学的章建博士采用 铣削力和刀具振动两种信号，用时段比值监测策略和硬件比较监测方法判别 刀具的磨损、破损状况；哈尔滨工业大学的王志勇博士采用声发射信号的幅值 和脉宽两个参数来检测铣刀的破损，同时利用这两个参数的逻辑“与”进行最 后判断；北京航空航天大学的孙刚等采用力信号的一阶自适应自回归时间序 列和简单的二阶差分方法跟踪铣刀破损，该方法将时间序列和系统分析结合 在一起，提供了一种新的建模工具，并应用于实际监控系统。 1 3 本文的主要工作 本文以x h k 5 1 4 0 立式工中心的铣削加工过程作为主要研究对象，详细 地研究了铣削过程刀具破损监测的理论与方法。在第二章建立了利用主电机 功率信号和主轴振动位移信号综合监测铣刀破损的实验系统，并设计了一个 适合旋转刀具监测用的等空间信号采集系统。第三章详细研究了功率信号监 测铣刀破损的理论和方法，提出了铣刀破损的功率监测方法延迟差分法。 第四章介绍了刀具状态监测的神经网络方法，提出了基于人工种经网络用于 多传感器信息融合的刀具破损监测策略。 1 2 武汉理工大学硕士学位论文 第2 章加工中心铣削刀具状态的监测系统 2 1引言 本系统是以x h k 5 1 4 0 立式加工中心为基础开发出来的铣削刀具破损监 测系统。 铣削加工是最典型的切削加工方式之一。由于铣削加工是种多刃断续 切削加工，其切削参量变化频繁，给铣刀切削状态监测造成了一定的困难。本 文采用测量主轴受力振动位移和主轴电机功率两种信号作为监测信息的来 源。由于电机功率信号可以方便地测取，而加工中心主轴受力振动位移可采 用非接触式测量，无需影响加工中心的换刀和装卸工件，非常适合于柔性加工 环境使用。 2 2 铣削过程的切削力模型 铣刀是一种分布在圆柱外回转表面或端面上的多刃刀具，铣削加工中。铣 刀的旋转运动是主运动，工件的直线运动是进给运动。图2 1 是卧铣和立铣 时主运动和进给运动。 图2 1卧铣和立铣时主运动和进给运动 铣削过程4 午基本参数为：切削速度v 每齿进给量a 。，铣削宽度( 径向切 深) 4 轴向切深a p 切除图形见图2 2 。它由下述3 个要素表示： ( 1 ) 瞬时切削厚度a c ：单齿切削刃切除的金属层厚度。无论是周铣还是端 武汉理工大学硕士学位论文 铣，a c 在各点都是变化的。 图2 2 端铣的切除图形 图2 3 铣削过程切削力分析 ( 2 ) 轴向切深a 口：平行于铣刀轴线方向测量的切削层尺寸( 见图2 1 ) ( 3 ) 圆周角：a 接触角中 b 齿位角e ( 如图2 2 所示) 1 4 武汉理工大学硕士学位论文 图! 3 为铣削过程的切削力示意图，瞬时切向力( 即主切削力) f 。定义为 f f k s ，n ， ( 2 1 ) 其中k s ：平均压强，它取决于工件及刀具材料：轴向切削深度：瞬时切 削厚度。 铣削过程中，瞬时切削厚度不仅与铣刀刀齿的切削位置有关而且与铣刀 事实上存在的形状误差与安装误差( r u n - - o u t ) 所导致的各齿半径不同有关， 因此瞬时切削厚度a c 可表示为 f 诉= 。，s i n o + “一砧1 + 风，若a f s i n o i + n f i - - 1 ( o5 k = 0 ，若n ，s i n0 + “k l 其中，e k ：第k 齿的齿位角；r k 第k 齿的实际半径；h k ：第k 齿的寄生力系数。 相应地，吃刀抗刃f ，可用吃刀抗力系数k 。乘以主切削力得到： f r = k ，e( 2 3 ) 在x y 方向把主切削力和吃刀抗力投射得： f f ：= + f , c o s o f ，s i n or 。1 、 【f 。= 一只s i n o f r c 0 5 8 “ 在多齿切削过程中。在x ，y 方向上的受力是多把刀齿的主切削力和吃刀 抗力投影的总和，用8 ( k ) 函数表示第k 把刀齿是否切人工件的状态，则 三 f e = 8 ( ) 只( 巩) l 二1( 2 5 ) 1三 【e = 8 ( ) f y ( & ) - 1 这里，l 8 ( k ) = 1 ， 2 汪+ 号一l i j e k 2 汝+ 号+ 中 1 8 ( k ) = o ，其它 z 为总的刀齿数目；o k 为第k 把刀齿的齿位角；l i 为接触角。 文献对铣削力信号进行了仿真研究，根据其仿真结果，可将铣削力特征总 结如下： ， a 铣削力信号以齿通频率f t ( f ：= f z ) 作周期性脉动f 是主轴回转频率( f n 、 一丽几 一 b 刀具制造与安装误差导致各齿的切削力不尽一致，变化规律与主轴回 转周期相同。 c 当某一个刀齿破损或比其它刀齿短时，将会产生漏切现象，其漏切的部 分：睁由下一个齿切削，切削负载增大，从而导致切削力的增加。 2 3 主轴受力振动位移信号的分析 铣削过程中，作用于刀具上的动态切削力：睁激励主轴在彼此垂直的两个 武汉理工大学硕士学】立论文 方向x 和y 上产生横向受迫振动主轴振动系统的物理模型可简化为如图 2 4 所示的两自由系统模型则主轴振动系统的运动方程为 f ，砬c j e 。r = f ： ( 2 6 ) 【，+ c ，y + k y y = b 式中m 为主轴的等效质量k 、k 。为两方向上的等效刚度；c 。，c y 为两方向上 的等效阻尼系数。 设c ；= c ，k 。一b ，再令= c x 2 瓜一q 2 佩，2 = k 。r n = k v m 则式( 2 6 ) 可表示为 f m ( z + 2 知届+ 西) = e l m ( 多+ 2 辜u 。y + 武) ：f 。 “” 式中，为系统阻尼率，为系统自然频率( 角频率) 对式( 2 7 ) 两边进行拉氏变换，得主轴两自由度系统的传递函数为 fz ( s )1 m l 瓦丽一f 砭瓦五； 1 _ ( s )1 肺 ( 2 8 ) l 芎丽2 f 砭瓦币： 图2 4 主轴振动系统的物理模型 研究表明，主轴系统自然频率一般都介于4 0 0 8 0 0 h z 的范围内。取m 武汉理工大学硕士学垃论文 = l k g ，；= o 4 f 。一6 0 0 h z ( 即( u ，= 2 , x f 。) ，根据式( ：8 ) 可得主轴系统的频率 响应特性模拟曲线如图：j 所示。其中位移唐号的带宽b w = 峨一8 2 4 7 i h z 。 同时图中还含有一个谐振峰值( a 点处) 频率为矗= 己、压= 乏f = 4 9 4 。 7 7 h z 。当主轴转速较高使齿通频率f f 接近自然频率厶时，振动位移信号易 受谐振所带来的振动噪声的影响，此时其不能很好地跟踪铣削力信号。因 此，对振动位移信号来说，当主轴处于低速或中速运转时，即齿通频率f t f n 时振动位移信号能够很好地再现铣削力信号。 ig ( 轴) i 图2 5 主轴系统的频率响应特性模拟曲线 2 4 铣刀破损的在线监测装置 为了在各种不同的切削条件下能够可靠、准确、迅速地拾取反映刀具状态 的传感信号使信号处理系统能根据此信号作出合理准确的判断，刀具检测 装置应具有： 1 能迅速、有效地、可靠地采集到相应的工况信号； 2 必须坚固耐用、稳定可靠能在车间环境下使用； 3 应具有尽可能好的柔性，能适应各种加工过程： 4 应价廉，安全、易于在生产中推广。 2 | 1 主轴受力振动位移信号检测 本文采用涡流传感器非接触测量主轴振动位移信号如图2 6 所示采用 1 7 重婆墨三盔兰塑主兰生鲨茎一 x 、y 方向双向测量法将两个涡流传感器分别固定在主轴同一平面的x 、y 方 向以检测主轴在加工运行中的径向位侈x ( t ) 、y ( t ) 分量。在测量主轴的振 动位移信号的过程中，考虑到加工中心换刀及装卸工件等特点在立式加工中 心x h k 5 1 4 0 的主轴轴承座上设计并安装了涡流传感器夹具，保证在加工过 程中涡流传感器与主轴的相对位置不变；此夹具简单、安全、耐用，不影响换 刀及工件的装卸，非常适合于柔性环境下使用。 感器夹具 流传感器 电开美 图2 6 采样系统与振动位移信号检测系