[发明专利]一种基于平均信号对齐参考信号的刀具状态识别方法

说明书

本发明公开了一种基于平均信号对齐参考信号的刀具状态识别方法，在加工复杂零件时，刀具轴向、径向均是分层切削，每层之间都会有一个抬刀动作，使两次抬刀之间的信号平均值与参考信号平均值进行比较来识别刀具状态。本发明的有益效果是：本方案能够避开抬刀时产生的工艺波动对刀具状态监测造成影响，从而提高了刀具状态监测的准确度。

技术领域

本发明涉及机械加工领域，具体的说，是一种基于平均信号对齐参考信号的刀具状态识别方法。

背景技术

在金属切削加工中，刀具是一个消耗品，它随着使用时间的延长逐渐磨损甚至破损、断裂。同时，刀具是工艺系统的关键组成部分之一，刀具的过渡磨损、破损将降低加工零件的尺寸精度及表面质量，甚至导致零件报废(例如：刀刃破损后导致零件烧伤)。因此，加工过程中，需要时时关注刀具的状态，在其磨损到一定程度时及时更换。

直至目前，多数生产过程中，刀具的使用时长主要依靠经验来判断，人为因素影响大，对一些异常情况难以及时响应。

在数控车削、铣削、钻削等加工中，切削过程已经自动化，为减少人工干预、准确判断刀具状态，迫切需要一套刀具监控系统对刀具状态进行实时监控，当刀具磨损到一定程度或破损时，可自动、及时地停止加工，以保证零件的加工质量。

针对此需求，国外已出现了一些商品化的刀具监控系统，例如较著名的德国ARTIS刀具监控系统、以色列OMATIVE自适应控制系统等。这些监控系统原理类似，都是通过实时监测加工过程中的主轴扭矩、振动等物理信号来间接监测刀具状态，当监测信号达到设定的刀具磨损、破损极限时，立即报警并停止机床运行，从而保护零件和机床。

以ARTIS为例，它主要提供了以下两种刀具状态识别方式：

①Standard模式：通过对前两次加工进行学习(记录信号)来确定放大系数和参考曲线，之后将每次加工的信号曲线与参考曲线进行对比来判断刀具状态，适用于钻孔、攻丝等简单、大批量加工过程。

②dx/dt模式：与Standard模式完全不同，dx/dt模式是采集一段时间内的信号来确定上下动态极限(动态极限随实际采集信号曲线上升/下降)，通过动态极限来识别后续加工中刀具磨损、破损引起的快速信号变化，适用于加工时间长、加工过程稳定的单件、小批量零件加工过程。

ARTIS在汽车生产流水线中的一些简单工艺过程(例如钻孔)上已经得到了成熟应用，但是在一些复杂的工艺过程中，其刀具状态识别易受工艺波动的影响而导致频繁误报警，从而打断正常的生产过程。

以航空结构件数控铣削加工为例，其材料切除率高(通常在90％以上，可高达96％)、加工时间长(最长可达60天)，多数工步中需要暂停加工、更换刀具(特别是钛合金等难加工材料，刀具寿命只有几十分钟)；此外，航空结构件加工批量小(通常一批次只有几件)，实际生产中，每台机床上加工的零件变化大。

若采用standard模式，学习量太大，且加工批量小，监控意义大打折扣；更重要的是加工工艺或加工进程的微小变化均会导致监控失效，而目前加工进程在航空结构件数控加工中尚难以严格控制。

若采用dx/dt模式，要求加工过程稳定，学习时间段内的加工信号与整个加工过程一致，而航空结构件加工工艺复杂，多数工步中都存在加工状态的变动，极易导致误报警。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于平均信号对齐参考信号的刀具状态识别方法，以此避免在对刀具进行监控时，防止工艺波动对刀具监控造成影响，从而避免工艺波动导致的误报警。