CN108972152A - 一种监测切削刀具磨损状态的声音-功率检测法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种能够监测切削刀具磨损状态的方法。方法的特征和主要思路是：对现有的声发射信号测量法和功率测量法进行改进，提出将两种方法相结合的方案，也就是声音‑功率监测法。主要用到的外接设施包括：BR‑ZS1声音传感器，处理传感器信号以及机床数据信号的计算机，还有警报装置。综合两种传统方法的优缺点，使新方法优劣互补，实现对刀具磨损状态的准确监测，解决以往方法中使用范围受限，设备安装成本过高等主要问题，进一步减少切削加工材料的浪费，降低企业生产加工成本。
Description
技术领域
本发明涉及机械加工技术领域，具体涉及一种切削刀具磨损状态的监测方法。
背景技术
切削加工过程中刀具的磨损将造成工件的精度及粗糙度变差，甚至造成工件的报废、昂贵设备的损伤、机床停机等故障，直接影响着机械加工的精度、效率及经济效益。据统计生产工程中75%以上的设备故障是由于刀具失效引起的，因此对刀具状态进行在线监测显得尤为重要。
现阶段国内外学者已对刀具监测提出了多种方法，如利用声学，光学或射线等外部设备检测刀具变化的方法，还有检测机床自身切削力或功率变化的方法。这些方法已取得一些成果，但实施起来大多存在一定限制条件或成本过高等问题。例如声发射信号测量法易受到切削环境中切屑、油、烟、振动等因素的干扰，功率测量法在切削条件改变时存在误判的可能，射线测量法的放射性物质对环境的污染大，对人体健康非常不利，仅适用于特殊场合不宜广泛采用。
发明内容
针对上述测量方法的不足，本发明提供一种声音-功率相结合的切削刀具磨损监测法，利用两种方法的优劣互补，解决现有监测法中适用范围窄，安装成本高等问题。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案，其特征包括如下步骤。
由于刀具进入剧烈磨损阶段时都会伴随强烈振动和异响，当声音传感器检测到和刀具正常工作振幅差别较大的声音时，即可初步判定刀具异常并将信号传输给计算机处理。
计算机接收到声音传感器传来的信号，将向机床数据采集系统发送命令，由于刀具磨损严重时会导致切削点附近各方向切削力的变化进而影响到机床的功率输出，检测当前主轴负荷功率或电流电压相位差及电流波形变化等数据进一步判定刀具磨损的状况，然后将测量数据反馈给计算机处理。
计算机接收到机床数据采集端传来的反馈信号，结合声音传感器的数据最终判定刀具是否进入剧烈磨损阶段。若结果判定为是，则计算机同时向警报装置和机床控制系统发送信号，警报装置发出警报警示工作人员检查更换刀具，机床控制系统及时停止机床的运行以防加工材料的浪费。
本发明与现有技术相比，具有的有益效果是。
利用高精度的声音传感器代替以往的声发射信号装置，降低了设备成本。
利用声音，功率相结合的方案，比之以往的单方案增加了容错率，降低了监测系统因为外界其他条件干扰而误判的可能。
本方案的外接设备较少，安装在机床上后占用的空间小，且安装方便。
本方案属于间接测量法的一种，可以在尽量不影响机床正常工作的前提下，实时对刀具磨损状况进行监测。同时，也可以在监测系统判定刀具磨损严重后，使用一种直接测量法进一步判断刀具的磨损状态。
附图说明：图1是切削刀具磨损状态监测法原理图。
图中：1，切削刀具，2，BR-ZS1声音传感器，3，计算机，4，警报装置，5，机床数据采集系统，6，机床控制系统。
具体实施方案：为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明的原理图，对本发明的技术方案进行清楚地描述，具体包含以下步骤。
对刚使用的新刀具1，用声音传感器2采集其切削时的声音特性。这里使用的声音传感器类型为BR-ZS1声音传感器，BR-ZS1声音传感器是一款工业标准输出（4～20mA）的积分噪声监测仪，符合GB3785、GB/T17181等噪声监测标准，BR-ZS1声音传感器针对噪声测试需求而设计，支持现场噪声分贝值实时显示，兼容用户的监控系统，对噪声进行定点全天侯监测，可设置报警极限对环境噪声超标报警，该监测仪精度高、通用性强、性价比高成为其显著的特点。同时，为了尽可能地消除设备噪声和环境噪声的影响，提取尽可能多的纯切削噪声信号，监测中应将传感器2在有保护的条件下装在高于刀具1与被切削材料接触处约40mm的位置上，以使声场的干扰达到最小。
将采集到的信号传输给计算机3进行记录。一般需要采集频率为10-20Hz的声音频谱，此时刀具进入正常磨损阶段。可令采集的时间长一些以记录更多的声音特性便于之后分辨。同时，对加工过程中出现的特殊工序，也可以进行单独的声音采集和记录。
在刀具1使用过一定时间后（此时可根据以往的经验大致判断刀具损坏的最短周期再决定是否启用刀具监测装置），当声音传感器2采集到与之前记录的声音特性数据差异较大的声音特性时，计算机3对两种声音特性进行收集比对，若判定差异足够大，则将指令发送给机床数据采集系统5。实验表明，以硬质合金刀具切削45号钢为例，刀具进入剧烈磨损阶段时，噪声振幅比正常磨损阶段高出约40%-50%，峰值最高可达120dB。
机床数据采集系统5接收到计算机传来的指令，开始记录当前主轴负荷功率或电流电压相位差及电流波形变化等数据，然后将结果和之前机床工作时的各项数据发送给计算机3做下一部处理。
计算机3把机床数据端5发来的数据进行收集比对，按照以往的实验数据分析，此时的功率变化幅度达到10%-20%且维持3秒以上，则可判定为刀具磨损严重，然后同时向警报装置4和机床控制系统6发送命令，警报装置4发出警报以警示操作人员，机床控制端6切断开关停止机床工作，防止因刀具破损导致加工材料的浪费。
发出警报并停止机床工作之后，还可以靠操作人员进一步观察刀具表面和检测已加工材料表面的光洁度来最终确定刀具的磨损程度。
特别的，由于所采集的数据因刀具种类，加工材料种类以及加工方式的不同而不同，故可以在计算机3系统里建立一套大型数据库，在每次加工过程中，分别记录下刀具正常工作，破损阶段的声音功率数据，并将其存入数据库中，日后可随时提取使用，这样做可以在一定时间后，数据库收集的数据较为完整时，省略掉上述步骤1和2，进一步提高监测系统的工作效率。
以上说明结合附图描述了本发明的实施方式，而不是对本发明进行限制，本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (5)
1.一种监测切削刀具磨损状态的声音-功率检测法，其特征在于，包括BR-ZS1声音传感器，计算机，机床数据采集系统，机床控制系统，警报装置等设备和结构，步骤如下：（1）由于刀具进入剧烈磨损阶段时都会伴随强烈振动和异响，当声音传感器检测到和刀具正常工作振幅差别较大的声音时，即可初步判定刀具异常并将信号传输给计算机处理；（2）计算机接收到声音传感器传来的信号，将向机床数据采集系统发送命令，由于刀具磨损严重时会导致切削点附近各方向切削力的变化进而影响到机床的功率输出，检测当前主轴负荷功率或电流电压相位差及电流波形变化等数据进一步判定刀具磨损的状况，然后将测量数据反馈给计算机处理；（3）计算机接收到机床数据采集端传来的反馈信号，结合声音传感器的数据最终判定刀具是否进入剧烈磨损阶段，若结果判定为是，则计算机同时向警报装置和机床控制系统发送信号，警报装置发出警报警示工作人员检查更换刀具，机床控制系统及时停止机床的运行以防加工材料的浪费。
2.根据权利要求1所述的监测切削刀具磨损状态的声音-功率检测法，其特征在于，所述声音传感器为BR-ZS1声音传感器，是一款工业标准输出（4～20mA）的积分噪声监测仪。
3.根据权利要求1所述的监测切削刀具磨损状态的声音-功率检测法，其特征在于，所述计算机需要依次对前后声音特性信息和前后功率电流信息进行比对，两者皆判定为存在较大差异时（振幅变化40%-50%，功率变化10%-20%），才能判定切削刀具已出现严重磨损需要更换或打磨。
4.根据权利要求1所述的监测切削刀具磨损状态的声音-功率检测法，其特征在于，所述计算机系统内可以建立一套数据库，在使用较长一段时间存储到足够多的实例信息后，省略掉声音传感器采集刀具正常工作声音特性的步骤，直接从数据库提取对应的信息，提高系统工作效率。
5.根据权利要求1所述的监测切削刀具磨损状态的声音-功率检测法，其特征在于，所述计算机在判定刀具需要更换或打磨后，会同时向警报装置和机床控制开关发送执行指令，发出警报并停止机床工作，之后还可以靠操作人员进一步观察刀具表面和检测已加工材料表面的光洁度来最终确定刀具的磨损程度。
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|---|---|
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Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109623494A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-04-16 | 四川大学 | 一种三合一传感器夹具及多模态刀具磨损状态监测系统 |
| CN110108803A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-09 | 上海航天设备制造总厂有限公司 | 一种基于声发射传感的搅拌针断针检测的装置及方法 |
| CN110370079A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-25 | 无锡市锐法因精密机械有限公司 | 一种铣刀磨损测量方法 |
| CN111009103A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-14 | 上海道基环保科技有限公司 | 一种在线监测刀鼓中刀头断裂情况的监测报警系统及方法 |
| CN111923130A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-11-13 | 河南中烟工业有限责任公司 | 一种卡纸刀检测方法及系统 |
| CN112238367A (zh) * | 2019-07-19 | 2021-01-19 | 福建省嘉泰智能装备有限公司 | 一种利用传感器监测数据实时监测报警方法 |
| CN112393698A (zh) * | 2019-08-16 | 2021-02-23 | 中国航发商用航空发动机有限责任公司 | 一种油塞检测方法 |
| CN113146359A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-07-23 | 深圳市磐锋精密技术有限公司 | 一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统 |
| CN113334144A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-09-03 | 武汉理工大学 | 一种铣削刀具磨损状态检测系统及方法 |
| CN114078473A (zh) * | 2020-08-13 | 2022-02-22 | 富泰华工业（深圳）有限公司 | 刀具检测方法、电子装置及存储介质 |
| CN114190097A (zh) * | 2019-07-29 | 2022-03-15 | 沙特阿拉伯石油公司 | 带有并入的感测系统的钻头 |
| CN114523338A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-24 | 厦门金鹭特种合金有限公司 | 一种基于噪声分析的切削刀具磨损状态监测方法 |
| CN114571286A (zh) * | 2022-03-17 | 2022-06-03 | 上海大学 | 一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法及系统 |
| CN114850968A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-05 | 深圳华刃智造科技有限公司 | 基于振动模型的刀具磨损监测方法、装置、终端及介质 |
| CN115008254A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-06 | 河源富马硬质合金股份有限公司 | 一种高速铣削过程刀具状态监测方法 |
| CN115639781A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-01-24 | 江苏航锲科技有限公司 | 基于大数据的数控机床控制方法及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007098489A (ja) * | 2005-09-30 | 2007-04-19 | Incs Inc | マシニングセンタ及びマシニングセンタにおけるワーク原点自動取得方法 |
| CN201776666U (zh) * | 2010-08-03 | 2011-03-30 | 沈阳航空航天大学 | 刀具磨损检测仪 |
| JP2014213412A (ja) * | 2013-04-25 | 2014-11-17 | 三菱電機エンジニアリング株式会社 | 切削工具の異常検出装置および異常検出方法 |
| CN105676778A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-06-15 | 深圳吉兰丁智能科技有限公司 | 基于传感器监测的智能制造方法和系统以及加工机床 |
| CN105939816A (zh) * | 2013-12-04 | 2016-09-14 | 陶瓷技术有限责任公司 | 具有预防的破裂、断裂、裂纹和磨损识别的工具 |
| CN107584334A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-16 | 南京航空航天大学 | 一种基于深度学习的复杂结构件数控加工刀具状态实时监测方法 |
| CN108153239A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-12 | 江苏瑞苏科技有限公司 | 一种数控机床加工中心刀具的在线管理方法 |
-
2018
- 2018-10-12 CN CN201811186264.5A patent/CN108972152A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007098489A (ja) * | 2005-09-30 | 2007-04-19 | Incs Inc | マシニングセンタ及びマシニングセンタにおけるワーク原点自動取得方法 |
| CN201776666U (zh) * | 2010-08-03 | 2011-03-30 | 沈阳航空航天大学 | 刀具磨损检测仪 |
| JP2014213412A (ja) * | 2013-04-25 | 2014-11-17 | 三菱電機エンジニアリング株式会社 | 切削工具の異常検出装置および異常検出方法 |
| CN105939816A (zh) * | 2013-12-04 | 2016-09-14 | 陶瓷技术有限责任公司 | 具有预防的破裂、断裂、裂纹和磨损识别的工具 |
| CN105676778A (zh) * | 2016-01-15 | 2016-06-15 | 深圳吉兰丁智能科技有限公司 | 基于传感器监测的智能制造方法和系统以及加工机床 |
| CN107584334A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-16 | 南京航空航天大学 | 一种基于深度学习的复杂结构件数控加工刀具状态实时监测方法 |
| CN108153239A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-12 | 江苏瑞苏科技有限公司 | 一种数控机床加工中心刀具的在线管理方法 |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109623494B (zh) * | 2019-01-18 | 2023-08-15 | 四川大学 | 一种三合一传感器夹具及多模态刀具磨损状态监测系统 |
| CN109623494A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-04-16 | 四川大学 | 一种三合一传感器夹具及多模态刀具磨损状态监测系统 |
| CN110108803A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-09 | 上海航天设备制造总厂有限公司 | 一种基于声发射传感的搅拌针断针检测的装置及方法 |
| CN110108803B (zh) * | 2019-05-08 | 2021-10-01 | 上海航天设备制造总厂有限公司 | 一种基于声发射传感的搅拌针断针检测的装置及方法 |
| CN110370079A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-25 | 无锡市锐法因精密机械有限公司 | 一种铣刀磨损测量方法 |
| CN112238367A (zh) * | 2019-07-19 | 2021-01-19 | 福建省嘉泰智能装备有限公司 | 一种利用传感器监测数据实时监测报警方法 |
| CN114190097A (zh) * | 2019-07-29 | 2022-03-15 | 沙特阿拉伯石油公司 | 带有并入的感测系统的钻头 |
| CN112393698A (zh) * | 2019-08-16 | 2021-02-23 | 中国航发商用航空发动机有限责任公司 | 一种油塞检测方法 |
| CN112393698B (zh) * | 2019-08-16 | 2022-04-12 | 中国航发商用航空发动机有限责任公司 | 一种油塞检测方法 |
| CN111009103A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-14 | 上海道基环保科技有限公司 | 一种在线监测刀鼓中刀头断裂情况的监测报警系统及方法 |
| CN111923130A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-11-13 | 河南中烟工业有限责任公司 | 一种卡纸刀检测方法及系统 |
| CN114078473A (zh) * | 2020-08-13 | 2022-02-22 | 富泰华工业（深圳）有限公司 | 刀具检测方法、电子装置及存储介质 |
| CN113146359B (zh) * | 2021-03-10 | 2022-12-27 | 深圳市磐锋精密技术有限公司 | 一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统 |
| CN113146359A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-07-23 | 深圳市磐锋精密技术有限公司 | 一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统 |
| CN113334144A (zh) * | 2021-05-20 | 2021-09-03 | 武汉理工大学 | 一种铣削刀具磨损状态检测系统及方法 |
| CN114523338A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-24 | 厦门金鹭特种合金有限公司 | 一种基于噪声分析的切削刀具磨损状态监测方法 |
| CN114571286A (zh) * | 2022-03-17 | 2022-06-03 | 上海大学 | 一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法及系统 |
| CN115008254A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-06 | 河源富马硬质合金股份有限公司 | 一种高速铣削过程刀具状态监测方法 |
| CN115008254B (zh) * | 2022-05-30 | 2024-06-04 | 河源富马硬质合金股份有限公司 | 一种高速铣削过程刀具状态监测方法 |
| CN114850968A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-05 | 深圳华刃智造科技有限公司 | 基于振动模型的刀具磨损监测方法、装置、终端及介质 |
| CN115639781A (zh) * | 2022-12-23 | 2023-01-24 | 江苏航锲科技有限公司 | 基于大数据的数控机床控制方法及系统 |
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