[发明专利]一种基于振动信号的刀具失效监控方法

权利要求书

1.一种基于振动信号的刀具失效监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，获取数控加工过程中的振动信号，并计算所述振动信号的均方根值；

第二步，基于所述振动信号的均方根值，进行刀具失效识别，所述刀具失效识别包括刀具断裂识别、刀具缺齿识别和刀具崩刃识别；

其中，所述刀具断裂识别根据所述振动信号的均方根值小于下限值所持续的时间长度进行识别；所述刀具缺齿识别根据所述振动信号的均方根值大于上限值所持续的时间长度进行识别；所述刀具崩刃识别基于SVM构建的模型进行识别；

所述刀具崩刃识别基于SVM构建的模型进行识别分为两种情况：

当切削深度小于识别目标崩刃刃口缺失高度，并且刀具的全部切削刃均产生崩刃时，基于SVM的识别模型M₁判断是否发生崩刃；

当切削深度大于识别目标崩刃刃口缺失高度，并且刀具至少一个切削刃因破损产生崩刃或同时产生崩刃的切削刃仍然有部分刃口参与切削时，基于SVM的识别模型M₂判断是否发生崩刃；

识别模型M₁或识别模型M₂的构建，包括以下步骤：

S21，基于振动信号计算信号特征值，所述信号特征值包括偏差、峭度、标准差、均值和最大值；

S22，基于所述信号特征值对SVM模型进行训练，所述信号特征值包含正常信号和崩刃信号；

S23，SVM模型训练好之后，输入测试信号，得到识别精度，若识别精度大于许可精度要求值，则SVM模型训练完成。

2.如权利要求1所述的一种基于振动信号的刀具失效监控方法，其特征在于，所述刀具断裂识别根据所述振动信号的均方根值小于下限值所持续的时间长度进行识别具体是指：

设振动信号每转均方根值RMS小于下限值K₁所持续的时间长度为T₁，若T₁大于刀具断裂许可时间，则判定发生刀具断裂。

3.如权利要求1所述的一种基于振动信号的刀具失效监控方法，其特征在于，所述刀具缺齿识别根据所述振动信号的均方根值大于上限值所持续的时间长度进行识别具体是指：

设振动信号每转均方根值RMS大于上限值K₂所持续的时间长度为T₂，若T₂大于刀具缺齿许可时间，则判定发生刀具缺齿。

4.如权利要求1所述的一种基于振动信号的刀具失效监控方法，其特征在于，根据识别模型M₁或识别模型M₂判断出发生崩刃后计算连续判别属于崩刃的时间T₃，若T₃大于刀具崩刃许可时间，则判定发生刀具崩刃。

5.如权利要求1-4任一所述的一种基于振动信号的刀具失效监控方法，其特征在于，第一步中，在计算所述振动信号的均方根值之前，对振动信号进行预处理；

所述预处理包括对振动信号进行初始带通滤波，得到初始滤波信号；所述初始带通滤波的初始低通截止频率为L₁，初始高通截止频率为H₁。

6.如权利要求5所述的一种基于振动信号的刀具失效监控方法，其特征在于，对于主轴转速在1000～2000r/min的钛合金加工领域，初始低通截止频率L₁设定为1kHz、初始高通截止频率为H₁设定10Hz。

7.如权利要求6所述的一种基于振动信号的刀具失效监控方法，其特征在于，所述预处理还包括：

按照高通截止频率和低通截止频率之间没有幅值大于设定阈值A0的频率的要求，设定第二次滤波的低通截止频率为L₂、第二次滤波的高通截止频率为H₂；

对所述初始滤波信号进行FFT变换获得频谱信号，判断所述频谱信号的幅值是否大于预设的阈值A0，若是，则按照预设的低通截止频率L₂和高通截止频率H₂进行第二次滤波，否则，继续执行后续步骤，所述阈值A0的取值范围是1≤A0≤1.5。