CN105150030B - 一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统及其方法，是通过切削过程中刀片参与切削区域与刀体底部的温度差来产生热电流，借助电流采集与控压器为其他测振器件供电，并最终通过WIFI信号将切削过程中的振动特征传递给可视化监测平台的手机、电脑或PDA等电子设备，从而达到无线互联实时监测车削刀具工作状态的目的，此系统及其方法能够实现切削过程中自行供电，自行汇报刀具工作状态，即实现自适应智能监测的功能。
Description
技术领域
本发明涉及车削刀具监测技术领域，特别是涉及一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统及其方法。
背景技术
金属切削过程中，刀具的磨损、崩刃和脆性断裂等失效形式，严重地制约着工件生产效率的提高。生产过程中，对刀具的工作状态进行实时监测，不仅可以有效地保证加工工件的加工精度和表面粗糙度，而且能有效地预防切削刀体及机床系统由刀具失效而产生过大机械或温度载荷所引起的破坏。
目前，针对切削过程中刀具的监测可分为间接监测技术和直接监测技术。
间接监测技术主要是利用切削刀具工作过程中一些特殊的物理信号对刀具工作状态进行监测的一种技术，典型技术有：切削力信号监测技术、光纤F-P声发射监测技术、切削力和切削温度耦合监测技术、电流和功率监测技术、加工光洁度图像监测技术、振动加速度监测技术等。现有的这些间接监测技术虽然均能保证监测的时效性，但也存在一些技术问题，如：整个监测仪器系统较复杂，需要外接电源，同时空间局限性较大对机床加工环境和空间要求较高(如：重型切削车床高达6.4mm监测系统的安装和信号传递较困难)，且需要有专用的监视器。
直接监测技术主要有：接触监测技术、放射监测技术和光学图像监测技术。直接监测技术的共同缺陷是：均需要在停止加工的情况下，对刀具进行观测以判定或预测刀具下一阶段的工作状态，监测效率低，而且准确性不易获得保证。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术之不足，提供一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统及其方法，使得在车削过程中，能够对车削刀具进行实时、准确和有效的自适应智能监测，能够有效预防由刀具失效所引起的工件加工精度不高、表面粗糙度大以及机床系统和刀具系统损坏等问题的发生；不仅具有良好的加工环境适应性(可适宜用于绝大部分机床)，而且还具有低能耗和高的监测便捷性等特点。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统，包括：
一安装在车削刀片正下方车削刀体处的低温端热电式传感器；
一安装在车削刀片副后刀面接近参与切削区域处的高温端热电式传感器；
一安装在与车削刀片同一平面的车削刀体悬伸处的振动传感器；
一电流采集与控压器，用来采集电流信号并向系统的器件供电；
一振动信号分析与采集器，用来采集及分析振动信号；
一信号转码器，用来将输入信号解析转换成WIFI互联信号发射器所能读取和存储的电子信号；
一WIFI互联信号发射器，用来发射WIFI信号；和
一可视化监测平台，用来接收WIFI互联信号发射器所发射的信号并对信号进行分析和处理；
低温端热电式传感器和高温端热电式传感器分别与电流采集与控压器相连接，电流采集与控压器的输出分别接至振动信号分析与采集器、信号转码器、WIFI互联信号发射器和振动传感器的供电端；振动传感器的输出接至振动信号分析与采集器的输入；振动信号分析与采集器的输出接至信号转码器的输入；信号转码器的输出接至WIFI互联信号发射器。
所述监测系统还包括数据云平台，所述可视化监测平台与所述数据云平台通过互联网实现数据交换。
一种车削刀具异常状态自适应智能监测方法，包括：
是在车削刀片正下方车削刀体处安装一个低温端热电式传感器和在车削刀片副后刀面接近参与切削区域处安装一个高温端热电式传感器，并将低温端热电式传感器和高温端热电式传感器分别接至电流采集与控压器，在车削刀片工作时，电流采集与控压器利用高、低温度差在高温端热电式传感器、车削刀片、车削刀体、低温端热电式传感器、电流采集与控压器所形成回路所产生的热电流进行储存并转化成适合振动信号分析与采集器、信号转码器、WIFI互联信号发射器和振动传感器可用的电压，从而实现车削过程中的自适应供电。
所述自适应智能监测方法，还包括设置一个可视化监测平台，并将所述振动传感器安装在与车削刀片同一平面的车削刀体悬伸处，用以采集车削刀片工作时的振动信号，该振动信号通过振动信号分析与采集器进行分析处理，并将该分析处理后的信号传输给信号转码器，由信号转码器解析换算成WIFI互联信号发射器所能读取和存储的电子信号，WIFI互联信号发射器则将读取和存储的电子信号传输给可视化监测平台，可视化监测平台通过专用解析软件对电子信号进行分析处理，在出现异常状况时进行报警。
所述自适应智能监测方法，还包括设置一数据云平台，所述数据云平台与所述可视化监测平台之间通过互联网实现数据交换。
本发明的一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统及其方法，是通过切削过程中刀片参与切削区域与刀体底部的温度差来产生热电流，借助升压装置的升压作用为其他测振器件供电，并最终通过WIFI信号将切削过程中的振动特征传递给可视化监测平台的手机、电脑或PDA等电子设备，从而达到无线互联实时监测车削刀具工作状态的目的，此方法能够实现切削过程中自行供电，自行汇报刀具工作状态，即实现自适应智能监测的功能。
与现有技术相比较，本发明的有益效果是：
1、由于本发明采用了热电式传感器、振动传感器、电流采集与控压器、振动信号分析与采集器、信号转码器和WIFI互联信号发射器来构成车削刀具异常状态自适应智能监测的基本部件，结构小巧，可直接安装于车削刀具上，通过车削刀具切削过程中产生的热量自行供电，避免了传统电线的介入，从而降低系统的复杂性和工人掌握与应用难度。
2、本发明通过热电式传感器和电流采集与控压器能够实现自适应供电，本发明通过振动传感器、振动信号分析与采集器、信号转码器和WIFI互联信号发射器能够实现自适应采集信号和汇报工作状态。
3、本发明通过WIFI互联信号发射器传输振动信号，从而实现高效、准确、实时的监测车削刀具工作状态，通过无线网络互联，实现数据的云端存储与数据调用功能。
以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明；但本发明的一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统及其方法不局限于实施例。
附图说明
图1是本发明的系统构成图。
具体实施方式
实施例
参见图1所示，本发明的一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统，包括：
一安装在车削刀片11正下方车削刀体10处的低温端热电式传感器1；
一安装在车削刀片11副后刀面接近参与切削区域处的高温端热电式传感器2；
一安装在与车削刀片11同一平面的车削刀体10悬伸处的振动传感器12；
一电流采集与控压器3，用来采集电流信号并向系统的器件供电；电流采集与控压器3中包括变压器、稳压器等；
一振动信号分析与采集器4，用来采集及分析振动信号；
一信号转码器5，用来将输入信号解析转换成WIFI互联信号发射器所能读取和存储的电子信号；
一WIFI互联信号发射器6，用来发射WIFI信号；和
一可视化监测平台7，用来接收WIFI互联信号发射器所发射的信号并对信号进行分析和处理；
低温端热电式传感器1和高温端热电式传感器2分别与电流采集与控压器3相连接，电流采集与控压器3的输出分别接至振动信号分析与采集器4、信号转码器5、WIFI互联信号发射器6和振动传感器12的供电端；振动传感器12的输出接至振动信号分析与采集器4的输入；振动信号分析与采集器4的输出接至信号转码器5的输入；信号转码器5的输出接至WIFI互联信号发射器6。
所述监测系统还包括数据云平台9，所述可视化监测平台7与所述数据云平台9通过互联网实现数据交换。
本发明的一种车削刀具异常状态自适应智能监测方法，包括：
是在车削刀片11正下方车削刀体10处安装一个低温端热电式传感器1和在车削刀片11副后刀面接近参与切削区域处安装一个高温端热电式传感器2，并将低温端热电式传感器1和高温端热电式传感器2分别接至电流采集与控压器3，在车削刀片11工作时，电流采集与控压器3利用高、低温度差在高温端热电式传感器2、车削刀片11、车削刀体10、低温端热电式传感器1、电流采集与控压器3所形成回路所产生的热电流进行储存并转化成适合振动信号分析与采集器4、信号转码器5、WIFI互联信号发射器6和振动传感器12可用的电压，从而实现车削过程中的自适应供电。
所述自适应智能监测方法，还包括设置一个可视化监测平台7，并将所述振动传感器12安装在与车削刀片11同一平面的车削刀体10悬伸处，用以采集车削刀片11工作时的振动信号，该振动信号通过振动信号分析与采集器4进行分析处理，并将该分析处理后的信号传输给信号转码器5，由信号转码器5解析换算成WIFI互联信号发射器6所能读取和存储的电子信号，WIFI互联信号发射器6则将读取和存储的电子信号传输给可视化监测平台7，可视化监测平台7通过专用解析软件8对电子信号进行分析处理，在出现异常状况时进行报警。
所述自适应智能监测方法，还包括设置一数据云平台9，所述数据云平台9与所述可视化监测平台7之间通过互联网实现数据交换。
本发明的一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统及其方法，是通过切削过程中刀片参与切削区域与刀体底部的温度差来产生热电流，借助升压装置(即电流采集与控压器3)的升压作用为其他测振器件供电，并最终通过WIFI信号将切削过程中的振动特征传递给可视化监测平台的手机、电脑或PDA等电子设备，从而达到无线互联实时监测车削刀具工作状态的目的，此方法能够实现切削过程中自行供电，自行汇报刀具工作状态，即实现自适应智能监测的功能。
本发明的基本部件所形成的装置体积小，安装便捷能适用于绝大部分车削装置，车削刀片11安装于车削刀体10上，整个车削刀具安装在机床上；低温端热电式传感器1安装在车削刀片11正下方车削刀体10上；高温端热电式传感器2安装在车削刀片11副后刀面接近参与切削区域处(安装原则：以不接触工件已加工表面为前提)；切削过程中，车削刀片11参与切削区域会产生高温，从而引起低温端热电式传感器1处和高温端热电式传感器2处之间产生较大的温度差，因此，在低温端热电式传感器1、高温端热电式传感器2、电流采集与控压器3、车削刀片11和车削刀体10这个回路间形成热电流(塞贝克效应)；热电流被电流采集与控压器3储存并转化成适合振动信号分析与采集器4、信号转码器5、WIFI互联信号发射器6和振动传感器12可用的电压，从而实现车削过程中的自适应供电，避免了传统线路的介入。
振动传感器12安装在与车削刀片11同一平面的车削刀体10悬伸处，其监测到的振动信号传递给振动信号分析与采集器4；信号转码器5接收来自振动信号分析与采集器4的数据，并通过解析换算成WIFI互联信号发射器6所能读取和存储的电子信号；WIFI互联信号发射器6将读取和存储的电子信号通过WIFI热点传输出机床系统加工外围；可视化监测系统7安装专用解析软件8(如：智能手机和平板电脑用APP)，通过接收来自WIFI互联信号发射器6的WIFI信号读取相关振动数据，由于每台可视化监测平台7只能实时监测一台机床的车削刀具工作状态，因此，实现了实时和准确地监测刀具异常振动信号；可视化监测平台7存储的振动数据信号可通过数据流存储于大数据存储云端(即数据云平台9)，从而可以统计分析不同机床工作状态的差异性以及为刀-机床的匹配性提供可量化的参考数据。
上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围的情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案作出许多可能的变动和修饰，或修改为等同化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。
Claims (4)
1.一种车削刀具异常状态自适应智能监测系统，其特征在于：包括：
一安装在车削刀片正下方车削刀体处的低温端热电式传感器；
一安装在车削刀片副后刀面接近参与切削区域处的高温端热电式传感器；
一安装在与车削刀片同一平面的车削刀体悬伸处的振动传感器；
一电流采集与控压器，用来采集电流信号并向系统的器件供电；
一振动信号分析与采集器，用来采集及分析振动信号；
一信号转码器，用来将输入信号解析转换成WIFI互联信号发射器所能读取和存储的电子信号；
一WIFI互联信号发射器，用来发射WIFI信号；和
一可视化监测平台，用来接收WIFI互联信号发射器所发射的信号并对信号进行分析和处理；
低温端热电式传感器和高温端热电式传感器分别与电流采集与控压器相连接，电流采集与控压器的输出分别接至振动信号分析与采集器、信号转码器、WIFI互联信号发射器和振动传感器的供电端；振动传感器的输出接至振动信号分析与采集器的输入；振动信号分析与采集器的输出接至信号转码器的输入；信号转码器的输出接至WIFI互联信号发射器。
2.根据权利要求1所述的车削刀具异常状态自适应智能监测系统，其特征在于：所述监测系统还包括数据云平台，所述可视化监测平台与所述数据云平台通过互联网实现数据交换。
3.一种车削刀具异常状态自适应智能监测方法，其特征在于：包括：
是在车削刀片正下方车削刀体处安装一个低温端热电式传感器和在车削刀片副后刀面接近参与切削区域处安装一个高温端热电式传感器，并将低温端热电式传感器和高温端热电式传感器分别接至电流采集与控压器，在车削刀片工作时，电流采集与控压器利用高、低温度差在高温端热电式传感器、车削刀片、车削刀体、低温端热电式传感器、电流采集与控压器所形成回路所产生的热电流进行储存并转化成适合振动信号分析与采集器、信号转码器、WIFI互联信号发射器和振动传感器可用的电压，从而实现车削过程中的自适应供电；
所述自适应智能监测方法，还包括设置一个可视化监测平台，并将所述振动传感器安装在与车削刀片同一平面的车削刀体悬伸处，用以采集车削刀片工作时的振动信号，该振动信号通过振动信号分析与采集器进行分析处理，并将该分析处理后的信号传输给信号转码器，由信号转码器解析换算成WIFI互联信号发射器所能读取和存储的电子信号，WIFI互联信号发射器则将读取和存储的电子信号传输给可视化监测平台，可视化监测平台通过专用解析软件对电子信号进行分析处理，在出现异常状况时进行报警。
4.根据权利要求3所述的车削刀具异常状态自适应智能监测方法，其特征在于：所述自适应智能监测方法，还包括设置一数据云平台，所述数据云平台与所述可视化监测平台之间通过互联网实现数据交换。
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