[发明专利]一种基于功率信号的刀具磨破损自适应监测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于功率信号的刀具磨破损自适应报警方法及系统，利用实时功率信号采集系统，反应机床在切削过程中功率信号随着刀具磨破损所反映在幅值上的变化，自适应监测刀具磨破损状况；利用自适应报警系统，建立刀具磨破损动态报警线，对比实时信号与报警线的差异，实现刀具磨破损自适应监测。本发明在刀具动态切削过程中实现刀具磨破损的自适应监测，同时建立了自适应报警算法的评价标准，能够实时监测刀具的磨破损状态，具有较高的便捷性和显著的经济性，同时信号稳定，操作方便，安全可靠。

技术领域

本发明属于智能监测领域，具体涉及一种基于功率信号的刀具磨破损自适应监测方法及系统。

背景技术

刀具作为机械制造中最常用的一种工具，在精密加工中发挥着重要的作用。在数控铣削过程中，刀具的磨损和破损是数控机床常见的故障之一。刀具磨破损对机床主轴能耗影响很大，同时与零件的加工质量直接相关。相关的研究结果表明，刀具磨损是刀具失效的根本原因，刀具故障引起的维护费用占生产货物成本的15％～40％，而刀具故障引起的停机时间约占刀具总停机时间的20％。因此，对刀具状态的实时监测就显得十分关键。

刀具磨破损监测一直是自动化加工中非常关键的技术。它是实现生产过程自动化、无人化、保证产品质量、提高生产效率、减少设备故障的重要手段。但是由于实际切削过程中环境恶劣、刀具和工件多样性、采集数据离散大等因素，使得实际监测存在很大的困难。

刀具磨破损监测方法有很多，根据刀具磨损量检测原理的不同，刀具磨损监测主要分为直接监测和间接监测。直接监测是指通过识别切削刃几何形状、表面质量或测量刀具切削刃参数的变化来判断磨损状态，如光学测量法、电阻测量法、计算机图像处理法等；间接监测法监测的不是刀具本身，而是与刀具本身相关的信号，如切削力、声发射、振动、电流和功率信号等。根据切削过程中信号的变化，获取加工刀具状态信息。值得注意的是，虽然间接监测法构建模型难度较大，准确率低于直接法，但其使用的传感器易于安装，可实时在线监测，检测成本较低。因此，间接法在过去几年被广泛应用于刀具磨损监测。其中功率信号监测传感器安装方便，一般不影响机床加工，信噪比较高，为此功率监测方法成为本文选用的主要方法。

发明内容

本发明的目的在于克服直接监测法监测成本高和不便于实时监测的不足，提出一种基于功率信号的刀具磨破损自适应监测方法及系统，该方法构造了自适应报警算法，能实现刀具磨破损的自适应监测，降低了对使用者自身经验的要求。

在提出基于功率信号的刀具磨破损自适应监测方法前，本发明先提出了自适应报警系统。详细阐述如下：

1)刀具在切削状态下，对刀具驱动电机的电流信号和电压信号进行等时间间隔采样(电网频率50Hz，周期为20ms，采样频率为M×50，M可取为32、64、128、256)。

2)对步骤1)顺次采集到的M个电压值U_t,U_t+1,...,U_M-1及对应电流信号值I_t,I_t+1,...,I_M-1，计算t时刻的平均功率P_t。

3)以M整除10的值滑动t时刻位置，重复步骤2)。

4)根据步骤3)顺次获得的K(K≥60)个平均功率信号预处理得到功率的训练数据集T＝{X₁,X₂,…,X_K}，对训练数据集T提取一阶差分特征，即得到功率的特征训练集S＝{Y₁,Y₂,…,Y_K}。

5)训练集S的概率密度f(Y)导出为：

在其分布为高斯分布的假设下，训练集S的均值m和标准差h为：