CN109834513B - 刀具状态检测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种刀具状态检测系统及方法，通过感测刀具在执行作业时对机台主轴或作业环境造成的影响，以实时分析刀具的状态，而无需花费额外的时间来针对刀具进行检测，并可有效掌握刀具当前的质量状态，以提高刀具的使用效率。

Description

刀具状态检测系统及方法
技术领域
本发明涉及设备检测技术领域，更详而言之，是指一种刀具状态检测系统及方法。
背景技术
在目前机械加工产业所面临与成本最直接相关的是人力、原料及加工耗材，其中刀具的使用则是与上述三者最直接相关的。从刀具的更换和使用角度而言，目前刀具的使用寿命大都是依靠人工经验来进行判断的，由于此方式具有较强的主观性，因此依靠人工经验值所设定的条件未必与实际加工的条件相符，因此当以加工质量为考虑时，此方式无疑会以缩短刀具的使用期限为代价，也就是说，为了避免因刀具的过度使用而造成质量上的不良，无疑会增加刀具更换的次数，而使用的刀具数量也会相应增加，然而，频繁地更换刀具所带来的是人事成本的增加，刀具数量的增加所带来的则是刀具成本的增加。相对的，如果要降低这两项成本，则必须延长刀具的使用期限以减少刀具更换的次数，而此方式无疑会带来加工质量不良的风险，因此如果可以有效掌握刀具当前的质量状况，以提高刀具的使用效率，是目前机械加工产业可以有效降低成本，以提高竞争力的关键。
在现有的检测刀具质量技术方面，以直接检测的方法为主，其主要是利用光学式与接触式的方法来检测刀具的外观，然而，上述检测方式会因为加工环境中的异物干扰而造成检测难度的增加，并极易导致检测结果存在误差，例如切铣加工过程中会在刀具上喷洒切削油，然而，残留在刀具上的切削油会增加光学式检测方法的难度。另外在切铣加工过程中，部分铁屑会缠绕或吸黏于刀具上，从而造成接触式检测方法的误差。
此外，还有以间接方式检测刀具的方法，例如，通过量测振动信号或声音信号等非直接接触刀具的方式来进行量测，但此量测方法在分析数据上则会碰到棘手的问题，因为在声频和振频会有太多频率上的特征无法单纯以单一变量来判定刀具的质量差异，常常又因为加工条件的改变导致原先的特征会随之改变，因此在找判定特征时往往需要耗费相当多的时间资源来处理数据分析的部分。
再者，综观上述的所有检测方法，均是以脱机处理的方式才能检测或诊断刀具的状况，所谓脱机就是并非在刀具在加工工件时可以实时获得讯息，因此必须花费额外的时间来做检测，如此所带来的是产品加工时间的增加，且检测次数增加，则加工时间势必也会随之增加，产线上产能的效率与成本也有着最直接的相关，因此如何在最短的时间获得最大的产量也是降低成本的主要关键，如果因为检测刀具而造成时间成本的增加也非产业界乐于见到的，但若因此而减少检测刀具的次数则又落入质量无法有效控管的恶性循环难题。
因此，如何提供一种刀具状态的检测技术，以克服现有技术中存在的种种问题，即为本案待解决的技术课题。
发明内容
鉴于上述先前技术之种种问题，本发明之主要目的在于提供一种刀具状态检测系统及方法，可在加工过程中随时检测刀具的使用状态。
本发明的另一目的在于提供一种刀具状态检测系统及方法，可以提高刀具的使用效率，并提升工件的加工质量。
为达到上述目的以及其他目的，本发明的第一实施例提供一种刀具状态检测系统，系用于工具机台以检测机台主轴的刀具的状态，其包括传感器，系设置于该机台主轴，以感测该刀具执行作业时对该机台主轴造成的影响，而生成感测结果时域信息，该感测结果时域信息系包含良品感测结果时域信息，该良品感测结果时域信息系由该传感器感测属于良品的该刀具执行作业时对该机台主轴造成的影响而生成的；良品特征空间模型建立模块，系将该良品感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以得到良品感测结果频域信息，而采集该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，以在第二频域空间建立良品特征空间模型；以及状态分析模块，系在该刀具执行作业时，实时将该感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在第一频域空间得到第一感测结果频域信息，将该第一感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第二频域空间得到第二感测结果频域信息，而后，将该第二感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第一频域空间得到第三感测结果频域信息，接着，藉由该第一感测结果频域信息与该第三感测结果频域信息的差异比较，而生成刀具状态指标以实时分析该刀具的状态。
较佳地，于上述刀具状态检测系统中，该传感器系为加速度传感器、应变传感器、应力传感器及/或电流传感器。
本发明的第二实施例提供另一种刀具状态检测系统，用于工具机台以检测在作业环境执行作业的刀具的状态，其包括：传感器，系设置于该工具机台，以感测该刀具执行作业时对该作业环境造成的影响，而生成感测结果时域信息，该感测结果时域信息系包含良品感测结果时域信息，该良品感测结果时域信息系由该传感器感测属于良品的该刀具执行作业时对该作业环境造成的影响而生成的；良品特征空间模型建立模块，系将该良品感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以得到良品感测结果频域信息，而采集该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，以在第二频域空间建立良品特征空间模型；以及状态分析模块，系在该刀具执行作业时，实时将该感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在第一频域空间得到第一感测结果频域信息，将该第一感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第二频域空间得到第二感测结果频域信息，而后，将该第二感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第一频域空间得到第三感测结果频域信息，接着，藉由该第一感测结果频域信息与该第三感测结果频域信息的差异比较，而生成刀具状态指标以实时分析该刀具的状态。
较佳地，于上述刀具状态检测系统中，该传感器系为声音传感器、光线传感器或颜色传感器。
较佳地，于上述第一以及第二实施例所述的刀具状态检测系统中，当刀具的刀刃周期性地接触工件时，该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，与该状态分析模块得到的该第一感测结果频域信息，是从与该刀具执行作业转速相关的频率范围中倍频的频段信息来取得合适者；当刀具的刀刃持续性地接触工件时，该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，与该状态分析模块得到的该第一感测结果频域信息，是从与该刀具执行作业转速相关的频率范围中的所有频段来取得合适者。
较佳地，于上述第一以及第二实施例所述的刀具状态检测系统中，该主要良品特征系于该第二频域空间中表示成第二频域主要良品特征，该第二频域空间系具有正交关系的主要轴线与次要轴线，该第二频域主要良品特征于该主要轴线的投影系分布于第一区间范围，该第二频域主要良品特征于该次要轴线的投影系分布于第二区间范围，其中该第一区间范围系大于该第二区间范围，使得该第二频域主要良品特征系于该主要轴线较该次要轴线明显，使该良品感测结果频域信息可以在该第二频域空间，依据该主要轴线建立该良品特征空间模型。
较佳地，于上述第一以及第二实施例所述的刀具状态检测系统中，该良品特征空间模型中系保留该第二频域主要良品特征中具有代表性者，且删除该第二频域主要良品特征中不具有代表性者。
较佳地，于上述第一以及第二实施例所述的刀具状态检测系统中，该刀具系为用于执行旋转切削作业的刀具，或为用于执行直线切削作业的刀具。
此外，本发明还提供一种刀具状态检测方法，系用于工具机台以检测在作业环境执行作业的机台主轴的刀具的状态，其包括：感测该刀具执行作业时对该机台主轴或该作业环境造成的影响，而生成感测结果时域信息，该感测结果时域信息系包含良品感测结果时域信息，该良品感测结果时域信息系由该传感器感测属于良品的该刀具执行作业时对该机台主轴或该作业环境造成的影响而生成的；将该良品感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以得到良品感测结果频域信息，而采集该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，以在第二频域空间建立良品特征空间模型；以及在该刀具执行作业时，实时将该感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在第一频域空间得到第一感测结果频域信息，将该第一感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第二频域空间得到第二感测结果频域信息，而后，将该第二感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第一频域空间得到第三感测结果频域信息，接着，藉由该第一感测结果频域信息与该第三感测结果频域信息的差异比较，而生成刀具状态指标以实时分析该刀具的状态。
综上所述，本发明所提供之刀具状态检测系统及方法，通过感测刀具在执行作业时对机台主轴或作业环境造成的影响，而实时生成感测结果时域信息，并藉由良品特征空间模型，通过对感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，而在第一频域空间分别得到第一感测结果频域信息与第三感测结果频域信息，并通过将第一感测结果频域信息与第三感测结果频域信息进行差异比较，而实时分析刀具的使用状态，藉此，本申请可在加工过程中随时检测刀具的使用状态，无需花费额外的时间来做检测，可以降低刀具的检测成本。此外，本申请所得到的刀具使用状态的检测结果的准确率高，可以有效提高刀具的使用效率，并提升工件的加工质量。
附图说明
图1A为显示本发明的刀具状态检测系统的第一实施例的架构示意图。
图1B为显示图1A所示之刀具状态检测系统的应用架构示意图。
图1C为显示图1B的刀具于执行作业时对机台主轴所造成的影响的示意图。
图2A为显示本发明的刀具状态检测系统的第二实施例的架构示意图。
图2B为显示图2A所示之刀具状态检测系统的应用架构示意图。
图3为显示本发明的刀具状态检测方法的基本流程示意图。
图4为显示铣削加工过程的示意图。
图5为显示钻削、攻牙或扩孔加工过程的示意图。
图6为显示本发明的刀具状态检测系统的复数振动加速度信号波形中的复数区段的其中一个区段的示意图。
图7为显示本发明的刀具状态检测系统的在频域中展开振动加速度信号波形中各个区段的频率成分的示意图。
图8为显示本发明的良品特征空间模型的二维空间示意图。
符号说明
1 刀具状态检测系统
11 传感器
12 良品特征空间模型建立模块
13 状态分析模块
2 工具机台
21 机台主轴
22 刀具
23 工件
3 信号处理器
4 计算机
S31～S36 步骤
具体实施方式
以下内容将搭配图式，藉由特定的具体实施例说明本发明之技术内容，熟悉此技术之人士可由本说明书所揭示之内容轻易地了解本发明之其他优点与功效。本发明亦可藉由其他不同的具体实施例加以施行或应用。本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明之精神下，进行各种修饰与变更。尤其是，于图式中各个组件的比例关系及相对位置仅具示范性用途，并非代表本发明实施的实际状况。
本申请的刀具状态检测系统可用于检测工具机台之机台主轴的刀具的使用状态。请配合参阅图1A，其为显示本发明之刀具状态检测系统的第一实施例的架构示意图。本发明的刀具状态检测系统1可用于机械加工机台2在例如钻孔、攻牙、扩孔、切铣或研磨等机械加工过程中，实时测量刀具22是否异于正常的状况，所谓刀具22异于正常的状况可例如为刀具磨损、断刀、卡刀或刀刃磨损等刀具异常状况，于本发明中主要系以最初始(正常)的加工程序的状态作为比对差异目标，而后重复执行相同之加工程序时在加工过程当中实时输出单一的比对指标，以作为判断加工程序是否异于正常状态的依据，而供实时判断刀具22的使用状态是否出现异常，因而，本发明可适用于在生产线上重复执行相同的单一加工程序的刀具22的状态检测。再者，应说明的是，上述的比对指标亦可扩充应用于实时监控异常状态警告或刀具质量的判定。
另言之，本发明系在设备重复执行相同作业程序时，以正常的作业状态作为比对差异目标，而后设备重复执行相同之作业程序并在作业过程当中实时输出单一的比对指标，作为判断设备异于正常作业状态的依据，以实时检测设备的使用状态是否出现异常。因此，本发明还可扩充应用于例如机械手臂、机器人、自动化机台、马达、风力发电机、发动机、引擎(汽车、飞机)等领域的设备检测。
请参阅图1B，于本实施例中，工具机台2上具有机台主轴21，刀具22安装于机台主轴21上而可在机台主轴21的带动下转动(如图1C所示)，以对工件23执行切削等加工作业。于本实施例中，刀具22例如为用于执行旋转切削作业的刀具22(即如图1C所示)，然并不以此为限，其亦可为用于重复执行相同的往复直线切削作业的刀具22。
请参阅图1A，本实施例的刀具状态检测系统1包括传感器11，良品特征空间模型建立模块12、与状态分析模块13。
所述传感器11系可选择设置于机台主轴21上，而不与刀具22发生直接接触以避免毁损，用以感测刀具22在执行作业时对机台主轴21造成的影响，并据以生成感测结果时域信息，而间接感测刀具22的使用状态。首先，刀具22在处于最初使用过程中，由于磨损程度较低，应属于良品，是以，本实施例系由传感器11感测属于良品的刀具22在执行最初始的切削作业时对于机台主轴21造成的影响，而生成在时域上的感测结果时域信息，以作为属于刀具22的良品感测结果时域信息。此外，上述的传感器11可例如为加速度传感器、应变传感器、应力传感器及/或电压传感器中的至少一者，然并不以此为限，其他类型可用于感测刀具22在执行作业时对机台主轴21造成的影响的各类传感器均可适用于本案。另外，应说明的是，于本发明的实施例中，也可以增设多个传感器11，以例如在机台主轴21的各轴向(例如，X、Y和Z轴)或在机台主轴21的各物理参数上，感测属于良品的刀具22对于机台主轴21所造成的影响，而生成更完整且准确的该良品感测结果时域信息。
而后，请参考图1B，本实施例的传感器11系透过信号线而与传感器接口电路及信号处理器3通讯连接，同时，传感器接口电路及信号处理器3还通过信号线通讯连接计算机4，藉以将传感器11所生成的感测结果时域信息再处理后传送至计算机4中，以通过计算机4执行默认之运算公式及运算流程对所接收的感测结果时域信息进行分析处理，而据以判断刀具22当前的使用状态(请容后详述)。
以下，系以例示的方式说明本发明的具体实施例：
如图1C所示，传感器11系为设置在机台主轴21上的加速度传感器(即加速规)，当机台主轴21带动刀具22转动以对工件23进行切削作业时，工件23会对刀具22的切削产生阻力而使刀具22产生振动，因此带动刀具22转动的机台主轴21亦会随之而产生振动，于此当下，设置于机台主轴21上的传感器11(加速规)即可藉由在时域上搜集机台主轴21当前状态的振动加速度信号，来间接感测刀具22振动的物理参数，如此，后续可选择将所搜集的振动加速度信号波形中的复数区段生成感测结果时域信息。如图6所例示的框形圈选处，即复数振动加速度信号波形中的复数区段的其中一区段。
而后，所生成的感测结果时域信息可利用傅立叶变换(FFT)，以将在时域上所搜集的振动加速度信号波形的各个区段分别转成频域信息，而在频域中展开所述振动加速度信号波形中各个区段的频率成分，如图7所示。由于共振效应，所以在频域展开各个区段的频率成分中，在接近刀具转动频率f的倍频(即图7所示的1f,2f,3f,…)处会明显出现较大的数据值，这些数据值可用于判断刀具22执行作业时对机台主轴21造成影响的趋势。然需要说明的是，由于刀具22在切削时转速的预定值与实际值往往会存在差异，因而，在实际应用中，针对某个倍频上的数据值撷取，可依据转速的差异状况在所述某个倍频上的容许误差范围内撷取，并以该容许误差范围内所撷取的最大数据值来作为所述某个倍频的数据值。
更具体而言，铣削加工进行时，如图4所示，刀具22会在T1方向旋转且朝K1方向行进加工，此时，刀具22的刀刃会周期性切削工件，即刀具的刀刃会在固定周期接触工件，而所述固定周期会与刀具的转速相关，所以大部分可表示刀具状态的特征信号会反映在刀具转速的倍频上，因此可采用与刀具执行作业转速相关的频率范围中倍频的频段信息中的合适者来分析刀具的状况。
然，钻削、攻牙或扩孔加工进行时，如图5所示，刀具22会在T2方向旋转且朝K2方向行进加工，此时，刀具的刀刃会持续地切削工件，即刀具的刀刃会持续地接触工件，所以可表示刀具状态的特征信号未必会反映在刀具转速的倍频上，因此必须透过与刀具执行作业转速相关的频率范围中的所有频段(包括倍频的频段及倍频以外的频段)信息中的合适者来分析刀具的状况。
接着，将图7中展开的频率成分中关于刀具转动频率f的倍频(1f,2f,3f…)的数据值作为分析观察变量项，第i笔数据可表示为:
Figure BDA0001883828870000111
其中，xi表示振动加速度信号波形中第i区段的频率成分；x1i表示振动加速度信号波形中第i区段倍频1f的数据值(维度1：观察变量项1)；x2i表示振动加速度信号波形中第i区段倍频2f的数据值(维度2：观察变量项2)；xpi表示振动加速度信号波形中第i区段倍频pf的数据值(维度p：观察变量项p)。
良品特征空间模型建立模块12用于对传感器11所生成的良品感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在例如第一频域空间中得到良品感测结果频域信息，并采集该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，以在例如第二频域空间建立良品特征空间模型。
于本发明的一实施例中，该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，其是从刀具22执行切削作业的转速而定义的倍频(如图7的1f,2f,3f,……,pf)频率上取得。
于本发明的一实施例中，良品特征空间模型建立模块12的差异比对模型建立演算概念如下：
以下所示的X代表p×n维度的矩阵，为含有p个观察变量项的n笔(良品)量测数据：
Figure BDA0001883828870000121
其中，[xj1 xj2 … xjn]为观察变量项j(j＝1～p)；而以下所示的xi代表X矩阵第i笔数据：
Figure BDA0001883828870000122
以下所示的
Figure BDA0001883828870000123
为第j个观察变量所有数据平均值
Figure BDA0001883828870000124
以下所示的D代表p×n维度的矩阵，为含有p个观察变量项的n笔(良品)量测数据，其数据为扣除观察变量数据平均值：
Figure BDA0001883828870000125
其中，以下所示的di代表矩阵D的第i笔数据：
Figure BDA0001883828870000126
此外，于本发明的一实施例中，该主要良品特征系于该第二频域空间中表示成第二频域主要良品特征，其中，该第二频域空间具有正交关系的主要轴线与次要轴线，而该第二频域主要良品特征于该主要轴线的投影系分布于第一区间范围，该第二频域主要良品特征于该次要轴线的投影系分布于第二区间范围，其中该第一区间范围系大于该第二区间范围，使得该第二频域主要良品特征系于该主要轴线较该次要轴线明显，使该良品感测结果频域信息可以在该第二频域空间，依据该主要轴线建立该良品特征空间模型。
如图8所示，图8示出了良品特征空间模型的二维空间示意图，其中，x1为于第一频域空间中表示第一频域主要良品特征的第一初始轴线；x2为于第一频域空间中表示第一频域主要良品特征的第二初始轴线；z1为于第二频域空间中表示第二频域主要良品特征的主要轴线；z2为于第二频域空间中表示第二频域主要良品特征的次要轴线。
以下所示的T代表转换矩阵，透过T所代表的转换矩阵将矩阵D转换至新的频域空间而得到矩阵Z,可表示为:Z＝TD。以下所示的T代表p×p维度的矩阵：
Figure BDA0001883828870000131
以下所示的Z代表p×n维度的矩阵，是由矩阵D经由转换矩阵T转换后的结果：
Figure BDA0001883828870000132
其中，[zj1zj2…zjn]为观察变量项j(j＝1～p)；而以下所示的zi代表矩阵Z的第i笔数据：
Figure BDA0001883828870000141
较佳者，该良品特征空间模型中系保留该第二频域主要良品特征中具有代表性者，且删除该第二频域主要良品特征中不具有代表性者。具体而言，良品特征空间模型建立模块12通过收敛多变异量(观察变量)的差异比对模型矩阵建立方法，用转换空间维度方向的转换矩阵并去除变异量小的维度方向作为差异比对模型矩阵(即该良品特征空间模型)，具体如下：
在新的维度空间中针对矩阵Z在每一个维度轴向上求出其变异量Var1,Var2,…,Varp，其中：矩阵Z在新维度1方向上的变异量Var1可由Var([z11，z12，...，z1n])表示；矩阵Z在新维度2方向上的变异量Var2可由Var([z21，z22，...，z2n])表示；矩阵Z在新维度p方向上的变异量Varp可由Var([zp1，zp2，...，zpn])表示；
以下系将Var1,Var2,…,Varp等变异量值由大至小排序后定义为S1,S2,…,Sp，即S1为Var1,Var2,…,Varp等变异量值中的最大者：
Figure BDA0001883828870000142
以下方程序系演示依据涵盖数据总变异量程度的百分比q％，来选择保留k个维度轴向上之讯息，即删除该第二频域主要良品特征中不具有代表性者，而保留该第二频域主要良品特征中具有代表性者，使得转换矩阵T变成差异比对模型矩阵M，而作为本发明的良品特征空间模型：
Figure BDA0001883828870000151
其中，以下差异比对模型矩阵M为k×p矩阵：
Figure BDA0001883828870000152
状态分析模块13用于在刀具22执行作业时，实时将该感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在第一频域空间得到第一感测结果频域信息，将该第一感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第二频域空间得到第二感测结果频域信息，而后，将该第二感测结果频域信息藉由该良品特征空间模型，在该第一频域空间得到第三感测结果频域信息，接着，藉由该第一感测结果频域信息与该第三感测结果频域信息的差异比较，而生成刀具状态指标以实时分析刀具22的状态。于本实施例中，状态分析模块13用于执行实时性差异比对指标计算机制，即每次仅搜集一组数据，将此数据透过差异比对模型矩阵转换至新的维度空间，再利用差异比对模型矩阵的转置矩阵转回原始维度空间，以此数据转换前和转换后的差异程度作为一刀具状态指标(即差异比对指标)以实时分析刀具22的状态，上述计算机制请容后结合图3的流程图予以详述。
图2A及图2B为显示本发明的刀具状态检测系统的第二实施例的架构示意图，本实施例中的刀具状态检测系统1与图1A所示的第一实施例的不同之处在于刀具状态检测系统1用于工具机台2，以检测在作业环境执行作业的刀具的状态。
请配合参阅图2B，于本实施例中，传感器11系设置于工具机台2所处的作业环境中，且不接触机台主轴21，用于感测刀具22执行作业时对该作业环境造成的影响，而生成感测结果时域信息。于本实施例中，传感器11可例如为声音传感器、光线传感器或颜色传感器等，然并不以此为限，其他类型之可用于感测刀具22于切削作业时对作业环境造成的影响的各种传感器11亦可适用于本案。此外，本实施例中的良品特征空间模型建立模块12与状态分析模块13的基本原理请参考上述的实施例说明，在此不予赘述。
请参考图3，其为显示本发明的刀具状态检测方法的基本流程示意图，本申请的方法流程用于工具机台，用以检测在作业环境执行作业的机台主轴的刀具的状态，其操作流程具体如下：
步骤S31,感测刀具在执行作业时对机台主轴或作业环境所造成的影响，而生成感测结果时域信息，于本实施例中，当刀具处于初始使用状态时(即刀具处于良品状态时)，可将所生成的感测结果时域信息作为良品感测结果时域信息，亦即，良品感测结果时域信息系由传感器感测属于良品的刀具在执行作业时对机台主轴或作业环境造成的影响而生成的。
首先，依据如上的内容，由传感器11所感测到属于良品的刀具22对于机台主轴21造成的影响，而生成在时域上的感测结果时域信息，以作为良品感测结果时域信息。
步骤S32，将该良品感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以得到良品感测结果频域信息，而采集该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，以在第二频域空间建立良品特征空间模型。具体而言，可依据上述良品特征空间模型建立模块所执行的差异比对模型建立概念，而得到如下所示的差异比对模型矩阵M，而作为上述的良品特征空间模型：
Figure BDA0001883828870000161
(差异比对模型矩阵M)
步骤S33，在该刀具执行作业时，实时将该感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在第一频域空间得到如下所示的第一感测结果频域信息d。
Figure BDA0001883828870000171
另应说明的是，当刀具的刀刃周期性地接触工件时，该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，与该状态分析模块得到的该第一感测结果频域信息，是从与该刀具执行作业转速相关的频率范围中倍频的频段信息来取得合适者；当刀具的刀刃持续性地接触工件时，该良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，与该状态分析模块得到的该第一感测结果频域信息，是从与该刀具执行作业转速相关的频率范围中的所有频段来取得合适者。
步骤S34，将该第一感测结果频域信息d藉由该良品特征空间模型M，在该第二频域空间得到如下所示的第二感测结果频域信息y。
Figure BDA0001883828870000172
也就是利用差异比对模型矩阵M，将步骤S33所生成的d转换至新观察变量y。
步骤S35，将该第二感测结果频域信息y藉由转置的该良品特征空间模型(差异比对模型矩阵)MT，在该第一频域空间得到第三感测结果频域信息
Figure BDA0001883828870000173
也就是再利用转置的差异比对模型矩阵MT再次将y转换至
Figure BDA0001883828870000174
具体如下：
Figure BDA0001883828870000181
步骤S36，藉由该第一感测结果频域信息d与该第三感测结果频域信息
Figure BDA0001883828870000182
的差异比较，生成差异比对指标而作为刀具状态指标fd，以实时分析刀具的状态，具体如下：
Figure BDA0001883828870000183
其中，fd为刀具状态指标，fd值越大代表与原标准(良品特征空间模型)数据群差异越大代表刀具的状态与良品特征不符而可能存在异常状况。
另外，应说明的是，于本发明刀具状态检测系统的运行中，若所搜集的信号愈多而生成多组刀具状态指标fd时，本发明的刀具状态检测系统会取多组刀具状态指标fd的中位数，即将所生成的多组刀具状态指标fd高低排序后找出正中间的一个作为代表的刀具状态指标fd，而减少因刀具状态指标fd的数据剧烈变化导致长时间趋势判定受到干扰而影响判定准确性的风险。
综上所述，本发明之刀具状态检测系统及方法，通过于机台主轴或工具机台上设置传感器，利用撷取刀具与工件在加工时接触所产生的振动信号来作为观察分析数据，故无需花费额外的时间来针对刀具进行检测，可以降低刀具状态的检测成本。
再者，通过建立特定的检测方法机制，以从多个比对特征中找出一个差异比对模型作为良品特征空间模型，并以此差异比对模型来针对加工过程中实时搜集的数据演算出一个单一差异比对指标，来作为刀具状态指标，进而判定刀具的使用状况是否与良品特征相符，如此不仅可在加工过程中随时进行比对判定，且检测结果准确率高，可以有效提高刀具的使用效率，并提升工件的加工质量。
上述实施例仅例示性说明本发明之原理及功效，而非用于限制本发明。任何熟习此项技术之人士均可在不违背本发明之精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明之权利保护范围，应如本发明申请专利范围所列。

Claims (6)

1.一种刀具状态检测系统，其特征在于，所述刀具状态检测系统用于工具机台以检测机台主轴的刀具的状态，其包括：
传感器，所述传感器设置于所述机台主轴，以感测所述刀具执行作业时对所述机台主轴造成的影响，而生成感测结果时域信息，所述感测结果时域信息系包含良品感测结果时域信息，所述良品感测结果时域信息是由所述传感器感测属于良品的所述刀具执行作业时对所述机台主轴造成的影响而生成的，并且所述良品感测结果时域信息是通过所述传感器感测的所述刀具执行切削作业时所述机台主轴的振动信号波形中的复数段生成的；
良品特征空间模型建立模块，所述良品特征空间模型建立模块将所述良品感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以得到良品感测结果频域信息，并且采集所述良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，所述具有代表性的主要良品特征是从所述刀具执行切削作业的转速而定义的倍频频率上取得，以在第二频域空间建立良品特征空间模型；以及
状态分析模块，所述状态分析模块在所述刀具执行作业时，实时将所述感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在第一频域空间得到第一感测结果频域信息，将所述第一感测结果频域信息藉由所述良品特征空间模型，在所述第二频域空间得到第二感测结果频域信息，而后，将所述第二感测结果频域信息藉由所述良品特征空间模型，在所述第一频域空间得到第三感测结果频域信息，接着，藉由所述第一感测结果频域信息与所述第三感测结果频域信息的差异比较，而生成刀具状态指标以实时分析所述刀具的状态。
2.根据权利要求1所述的刀具状态检测系统，其特征在于，所述传感器系为加速度传感器、应变传感器、应力传感器及/或电流传感器。
3.根据权利要求1所述的刀具状态检测系统，其特征在于，当刀具的刀刃周期性地接触工件时，所述良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，与所述状态分析模块得到的所述第一感测结果频域信息，是从与所述刀具执行作业转速相关的频率范围中倍频的频段信息来取得的；当刀具的刀刃持续性地接触工件时，所述良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，与所述状态分析模块得到的所述第一感测结果频域信息，是从与所述刀具执行作业转速相关的频率范围中的所有频段来取得的。
4.根据权利要求3所述的刀具状态检测系统，其特征在于，所述主要良品特征系于所述第二频域空间中表示成第二频域主要良品特征，所述第二频域空间系具有正交关系的主要轴线与次要轴线，所述第二频域主要良品特征于所述主要轴线的投影系分布于第一区间范围，所述第二频域主要良品特征于所述次要轴线的投影系分布于第二区间范围，其中所述第一区间范围系大于所述第二区间范围，使得所述第二频域主要良品特征系于所述主要轴线较所述次要轴线明显，使所述良品感测结果频域信息可以在所述第二频域空间，依据所述主要轴线建立所述良品特征空间模型。
5.根据权利要求1所述的刀具状态检测系统，其特征在于，所述刀具系为用于执行旋转切削作业的刀具，或为用于执行直线切削作业的刀具。
6.一种刀具状态检测方法，其特征在于，所述刀具状态检测方法用于工具机台以检测在作业环境执行作业的机台主轴的刀具的状态，其包括：
感测所述刀具执行作业时对所述机台主轴造成的影响，而生成感测结果时域信息，所述感测结果时域信息系包含良品感测结果时域信息，所述良品感测结果时域信息系由传感器感测属于良品的所述刀具执行作业时对所述机台主轴造成的影响而生成的，并且所述良品感测结果时域信息是通过所述传感器感测的所述刀具执行切削作业时所述机台主轴的振动信号波形中的复数段生成的；
将所述良品感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以得到良品感测结果频域信息，并且采集所述良品感测结果频域信息中具有代表性的主要良品特征，所述具有代表性的主要良品特征是从所述刀具执行切削作业的转速而定义的倍频频率上取得，以在第二频域空间建立良品特征空间模型；以及
在所述刀具执行作业时，实时将所述感测结果时域信息执行时域与频域的转换处理，以在第一频域空间得到第一感测结果频域信息，将所述第一感测结果频域信息藉由所述良品特征空间模型，在所述第二频域空间得到第二感测结果频域信息，而后，将所述第二感测结果频域信息藉由所述良品特征空间模型，在所述第一频域空间得到第三感测结果频域信息，接着，藉由所述第一感测结果频域信息与所述第三感测结果频域信息的差异比较，而生成刀具状态指标以实时分析所述刀具的状态。
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