CN111644900B - 一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法 - Google Patents
一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111644900B CN111644900B CN202010435340.2A CN202010435340A CN111644900B CN 111644900 B CN111644900 B CN 111644900B CN 202010435340 A CN202010435340 A CN 202010435340A CN 111644900 B CN111644900 B CN 111644900B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cutter
- cutting
- tool
- frequency
- formula
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23Q—DETAILS, COMPONENTS, OR ACCESSORIES FOR MACHINE TOOLS, e.g. ARRANGEMENTS FOR COPYING OR CONTROLLING; MACHINE TOOLS IN GENERAL CHARACTERISED BY THE CONSTRUCTION OF PARTICULAR DETAILS OR COMPONENTS; COMBINATIONS OR ASSOCIATIONS OF METAL-WORKING MACHINES, NOT DIRECTED TO A PARTICULAR RESULT
- B23Q17/00—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools
- B23Q17/09—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool
- B23Q17/0952—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool during machining
- B23Q17/0971—Arrangements for observing, indicating or measuring on machine tools for indicating or measuring cutting pressure or for determining cutting-tool condition, e.g. cutting ability, load on tool during machining by measuring mechanical vibrations of parts of the machine
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/25—Fusion techniques
- G06F18/253—Fusion techniques of extracted features
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Abstract
一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法,首先针对铣削过程,分析刀具破损过程,建立考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算模型,进行铣削力计算,并对铣削力时域和频域特性进行分析;对刀尖点‑主轴头传递函数进行实验测试和模态参数辨识,计算铣削力激励作用下的主轴振动响应,并对振动响应的时域和频域特性进行分析;融合X方向和Y方向主轴振动位移响应的频域幅值,定义刀具破损特征;对主轴振动加速度信号进行实时数据采集、动态提取与拼接,计算刀具破损特征值,与其阈值比较来实时判断刀具是否发生破损。本发明能够实现快速准确的刀具破损监测,实施方案简单、有效。
Description
技术领域
本发明属于智能切削加工技术领域,特别涉及一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法。
背景技术
刀具破损会直接影响工件的表面质量和尺寸精度,严重时会对机床造成损坏。在实际切削加工过程中,刀具是否破损全凭工人的经验来判断,例如听切削过程中的声音、感触机床的振动、停机视觉观察等等。但在一人多机与无人值守的生产线,由于缺乏人工的干预,会出现刀具更换不及时和频繁换刀的情况。刀具更换不及时会导致零件质量不达标,甚至产生废品;频繁的更换刀具会导致停机时间长而影响生产效率,增加生产成本。因此,如何在加工过程中快速、准确的判断出加工过程中刀具是否破损,是保证加工质量、降低成产成本并提高生产效率的重要环节。
目前,刀具状态监测可以通过直接监测和间接监测实现。直接监测是通过光学、图像等方法来直接观察、测量刀具的破损情况,但光学测量法需停机测量,影响加工效率;图像法受限于机加工环境恶劣及设备安装困难等因素,且成本高昂;因此,直接监测在工业界的应用不多。间接监测可以有效地避免直接监测所存在的问题,使用振动、声发射、电机电流等信号的间接监测在实际现场得到了广泛的应用。有人开发了基于机床运行数据的刀具磨/破损监测软件,但这些软件所使用的方法无法分辨出切削负载的变化是由于加工参数的变化导致还是刀具破损所引起的,只能用在固定工况、批量生产的情况下,使用范围受限。此外,随着人工智能和大数据技术的发展,基于数据模型的刀具破损监测成为了新的热点。然而,数据模型是通过数据拟合出实际系统的变化规律,缺乏通过物理建模得出规律的过程,因此,存在前期需大量实验数据进行训练的问题。而且在实际加工中,工艺参数多变、材料种类繁多,需大量的时间和成本来积累数据。
综上所述,当前刀具破损直接监测方法需停机,影响加工效率;间接监测方法无法确定切削负载的变化是否由刀具破损所导致,且缺乏机理分析,需通过大量数据拟合出规律。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供了一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法,通过对主轴振动加速度进行实时采集和频域分析,定义刀具破损特征,并计算特征频率幅值比,以及刀具破损特征值,进一步与破损特征阈值比较来进行刀具破损判别;本发明具有较高的可靠性和实时性,且实施较为简单、便于在企业加工现场进行使用。
为了达到上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法,包括以下步骤:
步骤1)针对铣削过程,建立考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算模型,进行铣削力计算,并对铣削力时域和频域特性进行分析;
步骤2)对刀尖点-主轴头传递函数进行实验测试和模态参数辨识,计算铣削力激励作用下的主轴振动响应,并对主轴振动响应的时域和频域特性进行分析;
步骤3)融合X方向和Y方向主轴振动位移响应的频域幅值,定义刀具破损特征;
步骤4)对主轴振动加速度信号进行实时数据采集、动态提取与拼接,计算刀具破损特征值,实时判断刀具是否发生破损。
所述的步骤1)的具体过程为:
1.1)铣削加工中刀具的破损过程:
刀具从新刀到刀齿破损会经历新刀-前期磨损-正常磨损-急剧磨损-刀齿破损这样一个过程,刀齿在破损后将不再参与切削;
1.2)考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算:
根据APT系统对整体刀具参数的定义,采用D、Rz、Rr、Rc、αc、βc和Hc等7个独立参数来构建螺旋铣刀的几何轮廓外形,其中αc为刀具OM段锥头区锥角,Rc为MN圆弧区圆弧半径,Rz为圆弧高度,Rr为圆弧中心径向距离,D为圆弧区直径,βc为刀具NL段锥肩区锥角,Hc为刀刃段长度;确定刀齿螺旋线上任意一点P的坐标,定义XcYcZc为刀具几何坐标系,并将刀齿编号定义为i,刀具轴向高度离散成等距离微小厚度单元,单元厚度为db,编号为j;此时,第i个刀齿上第j层切削单元切削点P的位置由对应的轴向高度zj,径向距离rj和径向滞后角ψp,j决定,其中径向距离定义为该点与刀具轴线的距离,径向滞后角定义为该点和刀尖点连线与该螺旋线在轴线高度等于0处切线之间的夹角在XcOcYc平面内的投影值,其值与刀齿螺旋角α相关;在刀具几何坐标系XcYcZc下,得刀齿螺旋线上任意一点P的空间位置表示为:
式中:zj=(j-1)db;为第i个刀齿与个刀齿在第j层切削单元上的名义齿间角,其中为第1个刀齿与第i个刀齿在第1层切削单元上的名义齿间角,即在轴向高度为0处刀齿螺旋线切线的夹角,且第1个刀齿在轴向高度为0处螺旋线切线与Yc轴重合;
刀具偏心包括偏置和偏摆两种情况,其中偏置状态用偏置量ρ和偏置角λ两个参数表示,且偏置后刀具几何轴线与旋转轴线平行,而偏摆状态用偏摆量γ和偏摆角η两个参数表示,此时刀具几何轴线与刀具旋转轴线不再平行;当刀具存在偏心时,切削点P在刀具旋转坐标系XrYrZr下的位置为:
式中:Loh为刀具悬伸长度;ρ为偏置量;λ为偏置角;γ为偏摆量;η为偏摆角;
此时,能够得到在刀具偏心影响下,切削点P的实际切削半径为:
在刀具刀齿发生破损时,其有效切削半径将会变短,假设第i个刀齿因破损导致半径减小Δri,此时,切削点P的实际切削半径为:
进一步,相邻刀齿的实际齿间角为:
在刀具绕其轴线以转速n旋转的初始状态,即t=0时,此时令第1个切削刃z=0处切线与Yc轴重合;当刀具以进给速度fvx沿X方向进给时,在任意时刻t,第i个刀齿上第j层切削单元上切切削点P的旋转角度为:
此时,切削点P能切到前mi个刀齿遗留的表面,在t-τi,j(t,mi)时刻,T点在全局参考坐标系下的坐标为:
式中:τi,j(t,mi)为时滞时间;[orx(t-τi,j(t,mi))ory(t-τi,j(t,mi))]T为t-τi,j(t,mi)时刻刀具坐标系原点在全局参考坐标系下的坐标;
同时,T点在全局参考坐标系下表示为:
由式(7)、式(8)得:
由于刀具进给坐标系沿刀具路径做进给速率为fvx的匀速运动,所以:
联立式(10)、式(9)、式(8)得:
最终,切削层厚度为所有切削层厚度中大于零的最小值,如下式:
hi,j(t)=max(0,min(hi,j(t,mi)))mi=1,2,…Nt (12)
1.3)考虑刀具偏心和破损的铣削力计算:
由基本切削力力学模型知,刀具第i个切削刃上第j层切削单元切削点P在旋转任意角度φi,j(t)时切向、径向和轴向的切削力分别为:
式中:hi,j(t)为第i个切削刃上第j层切削单元的瞬时切削层厚度;kqs和kqp(q=t,r,a)分别表示切向、径向和轴向的剪切和犁切力比切力系数,其中犁切力比切力系数为常数;W为窗函数,如下式所示:
式中:θs,i,j和θe,i,j分别为第i个切削刃上第j层切削单元的切入角和切出角;
在刀具旋转坐标系下,将同一时刻参与切削的切削刃所产生的切削力沿切削刃在有效切削深度范围内求和,得出作用于工件的总切削力为:
进而,获得作用于刀具的总切削力为:
在获得作用于刀具的铣削力时域数据之后,对其进行傅里叶变换,获得其对应的频谱,如下式所示:
式中:FFT为傅里叶变换运算符号。
所述的步骤2)的具体过程为:
2.1)刀尖点-主轴头传递函数实验测试:
采用锤击法实验测试获得刀尖点激励-主轴头响应的传递函数,其中在主轴头外侧X方向和Y方向分别粘贴振动加速度传感器,在刀尖处用力锤进行锤击,通过数据采集卡采集力锤的锤击力和振动加速度传感器的振动加速度信号数据,进而计算X方向和Y方向尖点激励-主轴头响应的位移传递函数,如下式:
式中:mx和my分别刀具系统X方向和Y方向的模态质量;cy和cx分别刀具系统X方向和Y方向的模态阻尼;kx和ky分别刀具系统X方向和Y方向的模态刚度;j为虚数单位;f为频率(Hz);
2.2)铣削力激励作用下的主轴振动响应求解:
将铣削力频域值与刀尖点-主轴头传递函进行相乘,获得主轴头X方向和Y方向位移频域响应,如下式:
再对其进行傅里叶逆变换,即获得主轴头X方向和Y方向的位移时域响应,如下式:
式中:IFFT为傅里叶逆变换运算符号。
所述的步骤3)的具体过程为:
融合X方向和Y方向的频域幅值,计算特征频率幅值比,如下式:
进而,定义当前时刻的特征频率幅值比与前若干时刻的特征频率幅值比的比值为刀具破损特征值,如下式:
式中:Ni为刀具破损特征滞后采样时间数。
所述的步骤4)的具体过程为:
4.1)主轴振动加速度信号的数据采集、动态提取与拼接:
在铣削过程中,通过数据采集卡实时采集获得主轴头的时域振动数据,采样频率为f,采样时间间隔为Δt=1/f,随着加工过程的进行,振动加速度传感器在实时不间断地采集振动加速度信号,最终获得的信号用{ao(ti)}(i=1,2,3,...)表示,其中ti表示离散时间序列;对采集获得的振动加速度信号数据进行动态提取,动态提取的数据点数Ni提前予以设置,在当前ti时刻,动态提取出来的振动加速度信号用表示;对提取出来的振动加速度信号进行重复拼接,以增加数据点数,让其频谱频率特征更加明显,其中重复拼接次数Nr提前予以设置,在当前ti时刻,拼接后的信号用表示;
4.2)主轴振动加速度频谱计算:
在当前ti时刻,将拼接后的振动加速度信号数据{a(ti)}进行傅里叶变换,获得其频谱为:
式中:k为频率编号;n为系数编号;an为频域幅值系数;j为虚数单位;N为采样数据的点数;采用上式分别计算X方向和Y方向的振动加速度频谱Ax(k)和Ay(k);
4.3)主轴振动位移频谱计算:
对振动加速度频谱幅值数据A(k)进行二次积分变换,得到振动位移频谱数据S(k),计算公式如下:
式中:Δf为频率分辨率;采用上式分别计算X方向和Y方向的位移频谱Sx(k)和Sy(k);
4.4)主轴振动位移频谱特征频率幅值提取:
在振动位移的能量频谱中,提取主轴转动频率fs=n/60的幅值,在主轴转动频率fs附件定义一个频率区间[fs-Δfs,fs+Δfs],在该区间内计算提取频域幅值的最大值,如下式:
同样地,提取刀具刀齿切削频率fc=nNt/60的幅值,在刀齿切削频率fc附件定义一个频率区间[fc-Δfc,fc+Δfc],在该区间内计算提取频域幅值的最大值,如下式:
4.5)刀具破损特征值计算:
在当前ti时刻,融合主轴X方向和Y方向的振动响应频域幅值,定量计算特征频率幅值比,如下式:
进而计算刀具破损特征值,如下式:
式中:Ni为刀具破损特征滞后采样时间数;
4.6)刀具破损判别:
在当前ti时刻,将刀具破损特征值与阈值进行比较,来对刀具是否破损进行判别,如下式:
式中:εb为刀具破损特征值阈值;
如果未破损,则继续进行加工;如果破损,则停机,终止加工。
本发明的有益效果为:
(1)本发明采用加工过程中主轴振动加速度频域信息来建立刀具破损特征,真实反映出了刀具破损所引起的切削过程物理特性,对复杂工况具有较好的适应性,
(2)本发明与现有技术相比,本发明不受加工条件恶劣、传感器安装不便等条件的限制,所需数据获取较为方便,且在使用过程中无需中断加工。
(3)本发明是基于物理模型分析的方法,无需为模型建立进行大量实验测试,计算效率高,结果准确,具有较好的工程应用价值。
附图说明
图1为铣削加工中的刀具破损过程。
图2为考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算示意图,其中(a)为整体螺旋铣刀几何形状定义示意图;(b)为刀齿螺旋线上任意点P坐标参数化定义示意图;(c)为刀具偏心状态示意图;(d)为瞬时切削层厚度计算示意图。
图3为刀具破损过程中铣削力时域和频域分析结果。
图4为刀尖点-主轴头传递函数实验测试示意图,其中(a)为锤击法实验示意图;(b)为X方向和Y方向尖点激励-主轴头响应的位移传递函数。
图5为刀具破损过程中主轴振动时域和频域分析结果。
图6为刀具破损特征定义示意图,其中(a)为X方向主轴转动频率幅值随切削时间的变化过程;(b)为X方向刀齿切削频率幅值随切削时间的变化过程;(c)为Y方向主轴转动频率幅值随切削时间的变化过程;(d)为Y方向刀齿切削频率幅值随切削时间的变化过程;(e)为特征频率幅值比随切削时间的变化过程;(f)为刀具破损特征值随切削时间的变化过程。
图7为刀具破损状态实时监测流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做详细描述。
一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法,包括以下步骤:
步骤1)针对铣削过程,分析刀具破损过程,建立考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算模型,进行铣削力计算,并对铣削力时域和频域特性进行分析;
1.1)铣削加工中刀具的破损过程:
如图1所示,在加工过程中,刀具与工件间接触时会在产生切削力与切削热,导致刀齿前后刀面在热力耦合作用下发生磨损,刀具磨损后进而会引起切削力的增大,特别是在铣削过程中不连续切削所产生的交变力、摩擦和切削热对刀具磨损的影响更加严重,导致切削冲击和振动加剧,最终致使刀齿发生破损;通常情况下,刀具从新刀到刀齿破损会经历新刀-前期磨损-正常磨损-急剧磨损-刀齿破损这样一个过程,刀齿在破损后将不再参与切削,使得刀具刀齿受力不均,冲击增大,严重时会引发整个刀具的断裂;
1.2)考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算:
图2(a)为整体螺旋铣刀几何形状示意图,根据APT系统对整体刀具参数的定义,通常采用D、Rz、Rr、Rc、αc、βc和Hc等7个独立参数来构建螺旋铣刀的几何轮廓外形,其中αc为刀具OM段锥头区锥角,Rc为MN圆弧区圆弧半径,Rz为圆弧高度,Rr为圆弧中心径向距离,D为圆弧区直径,βc为刀具NL段锥肩区锥角,Hc为刀刃段长度;如图2(b)所示,为了进一步参数化描述刀齿形状,需要确定刀齿螺旋线上任意一点P的坐标,定义XcYcZc为刀具几何坐标系,并将刀齿编号定义为i,刀具轴向高度离散成等距离微小厚度单元,单元厚度为db,编号为j;此时,第i个刀齿上第j层切削单元切削点P的位置由对应的轴向高度zj,径向距离rj和径向滞后角ψp,j决定,其中径向距离定义为该点与刀具轴线的距离,径向滞后角定义为该点和刀尖点连线与该螺旋线在轴线高度等于0处切线之间的夹角在XcOcYc平面内的投影值,其值与刀齿螺旋角α相关;在刀具几何坐标系XcYcZc下,可得刀齿螺旋线上任意一点P的空间位置可表示为:
式中:zj=(j-1)db;为第i个刀齿与个刀齿在第j层切削单元上的名义齿间角,其中为第1个刀齿与第i个刀齿在第1层切削单元上的名义齿间角,即在轴向高度为0处刀齿螺旋线切线的夹角,且第1个刀齿在轴向高度为0处螺旋线切线与Yc轴重合;
如图2(c)所示,在切削过程中,伴随着主轴旋转过程,刀具偏心是不可避免的现象,它主要由机床几何误差、刀具制造误差、刀具-刀柄-主轴结合面安装误差、切削过程引起刀齿刃口磨损、以及主轴系统在运行状态下的振动形态等多种因素造成,其存在会使刀具几何轴线偏离旋转轴线,造成刀齿切削刃位置也较理想情况发生改变,进而引起侧刃实际切削半径将不同于其名义值;刀具偏心包括偏置和偏摆两种情况,其中偏置状态用偏置量ρ和偏置角λ两个参数表示,且偏置后刀具几何轴线与旋转轴线平行,而偏摆状态用偏摆量γ和偏摆角η两个参数表示,此时刀具几何轴线与刀具旋转轴线不再平行;当刀具存在偏心时,切削点P在刀具旋转坐标系XrYrZr下的位置为:
式中:Loh为刀具悬伸长度;ρ为偏置量;λ为偏置角;γ为偏摆量;η为偏摆角;
此时,可得在刀具偏心影响下,切削点P的实际切削半径为:
在刀具刀齿发生破损时,其有效切削半径将会变短,假设第i个刀齿因破损导致半径减小Δri,此时,切削点P的实际切削半径为:
进一步,相邻刀齿的实际齿间角为:
如图2(d)所示,在刀具绕其轴线以转速n旋转的初始状态,即t=0时,此时令第1个切削刃z=0处切线与Yc轴重合;当刀具以进给速度fvx沿X方向进给时,在任意时刻t,第i个刀齿上第j层切削单元上切切削点P的旋转角度为:
此时,切削点P可能切到前mi个刀齿遗留的表面,在t-τi,j(t,mi)时刻,T点在全局参考坐标系下的坐标为:
式中:τi,j(t,mi)为时滞时间;[orx(t-τi,j(t,mi))ory(t-τi,j(t,mi))]T为t-τi,j(t,mi)时刻刀具坐标系原点在全局参考坐标系下的坐标;
同时,T点在全局参考坐标系下也可以表示为:
由上面两式(式(7)、式(8))可得
由于刀具进给坐标系沿刀具路径做进给速率为fvx的匀速运动,所以:
联立上述三式(式(10)、式(9)、式(8)),可得
最终,切削层厚度为所有切削层厚度中大于零的最小值,如下式
hi,j(t)=max(0,min(hi,j(t,mi)))mi=1,2,…Nt (12)
1.3)考虑刀具偏心和破损的铣削力计算:
如图2(d)所示,由基本切削力力学模型可知,刀具第i个切削刃上第j层切削单元切削点P在旋转任意角度φi,j(t)时切向、径向和轴向的切削力分别为:
式中:hi,j(t)为第i个切削刃上第j层切削单元的瞬时切削层厚度;kqs和kqp(q=t,r,a)分别表示切向、径向和轴向的剪切和犁切力比切力系数,其中犁切力比切力系数为常数;W为窗函数,如下式所示:
式中:θs,i,j和θe,i,j分别为第i个切削刃上第j层切削单元的切入角和切出角;
在刀具旋转坐标系下,将同一时刻参与切削的切削刃所产生的切削力沿切削刃在有效切削深度范围内求和,得出作用于工件的总切削力为:
进而,获得作用于刀具的总切削力为:
在获得作用与刀具的铣削力时域数据之后,对其进行傅里叶变换,可获得其对应的频谱,如下式所示:
式中:FFT为傅里叶变换运算符号;
1.4)刀具破损过程中的铣削力激励特性分析:
如图3所示,在刀具破损过程中,结合上述理论,对铣削力时域和频域进行计算;本实施例刀具为3齿螺旋铣刀,直径16mm,螺旋角30°,悬伸长度100mm,铣削参数中主轴转速6000rpm,进给速度1800mm/min,径向切宽4mm,轴向切深5mm,顺铣;新刀具的比切力系数中kts=530N/mm2,krs=410N/mm2,kas=290N/mm2,kts=12N/mm,krs=10N/mm,kas=5N/mm。刀具偏心参数中ρ=0.01mm,λ=0°,γ=0.01°,η=0°;在整个铣削过程中,刀具在第43min时发生刀齿破损。从铣削力时域数据可以看出,在刀具磨损阶段,X方向和Y方向的铣削力幅值会随着刀具偏心引起的刀齿半径均化而减小,随着刀齿磨损比切力系数的增大而增大;在刀具破损阶段,X方向和Y方向的铣削力幅值由于某些刀齿切削量的急剧增大而增大。在铣削力频域数据中,在刀具磨损阶段,频率成分中以刀齿切削频率为主,而主轴转动频率幅值很小,在刀具破损阶段,频率成分中刀齿切削频率和主轴转动频率都很显著;
步骤2)对刀尖点-主轴头传递函数进行实验测试和模态参数辨识,计算铣削力激励作用下的主轴振动响应,并对振动响应的时域和频域特性进行分析;
2.1)刀尖点-主轴头传递函数实验测试:
采用锤击法实验测试获得刀尖点激励-主轴头响应的传递函数,如图4(a)所示,在主轴头外侧X方向和Y方向分别粘贴振动加速度传感器,在刀尖处用力锤进行锤击,锤击过程要求短促,尽量输出脉冲力,通过数据采集卡采集力锤的锤击力和振动加速度传感器的振动加速度信号数据,进而计算X方向和Y方向尖点激励-主轴头响应的位移传递函数,如图4(b)所示,最终获得传递函数公式如下:
式中:mx和my分别刀具系统X方向和Y方向的模态质量;cy和cx分别刀具系统X方向和Y方向的模态阻尼;kx和ky分别刀具系统X方向和Y方向的模态刚度;j为虚数单位;f为频率(Hz);
2.2)铣削力激励作用下的主轴振动响应求解:
将铣削力频域值与刀尖点-主轴头传递函进行相乘,获得主轴头X方向和Y方向位移频域响应,如下式:
再对其进行傅里叶逆变换,即可获得主轴头X方向和Y方向的位移时域响应,如下式:
式中:IFFT为傅里叶逆变换运算符号;
2.3)刀具破损状态下的主轴振动响应特性分析:
如图5所示,在刀具破损过程中,结合上述理论,对主轴振动时域和频域进行计算;其中,刀具系统X方向和Y方向的模态质量为0.2kg,刀具系统X方向和Y方向的模态阻尼为80N/(m/s),刀具系统X方向和Y方向的模态刚度为1×107N/m。在整个铣削过程中,主轴振动位移响应与铣削力具有相同的规律,其中从主轴振动位移响应时域数据可以看出,在刀具磨损阶段,X方向和Y方向的振动位移幅值会随着刀具偏心引起的刀齿半径均化而减小,随着刀齿磨损比切力系数的增大而增大;在刀具破损阶段,X方向和Y方向的振动位移幅值由于某些刀齿切削量的急剧增大而增大。在主轴振动位移频域数据中,在刀具磨损阶段,频率成分中以刀齿切削频率为主,而主轴转动频率幅值很小,在刀具破损阶段,频率成分中刀齿切削频率和主轴转动频率都很显著;
步骤3)融合X方向和Y方向主轴振动位移响应的频域幅值,定义刀具破损特征;
如图6(e)所示,融合X方向和Y方向的频域幅值,计算特征频率幅值比,如下式:
进而,定义当前时刻的特征频率幅值比与前若干时刻的特征频率幅值比的比值为刀具破损特征值,如下式:
式中:Ni为刀具破损特征滞后采样时间数;
步骤4)对主轴振动加速度信号进行实时数据采集、动态提取与拼接,计算刀具破损特征值,实时判断刀具是否发生破损;
4.1)主轴振动加速度信号的数据采集、动态提取与拼接:
图7为刀具破损状态实时监测流程示意图,在铣削过程中,通过数据采集卡实时采集获得主轴头的时域振动数据,采样频率为f,采样时间间隔为Δt=1/f,随着加工过程的进行,振动加速度传感器在实时不间断地采集振动加速度信号,最终获得的信号用{ao(ti)}(i=1,2,3,...)表示,其中ti表示离散时间序列;进而,由于要进行颤振状态的监测和抑制,就需要对被测数据的实时性有较高要求,因此,需要对采集获得的振动加速度信号数据进行动态提取,目的是提取距离当前切削时刻最近的一段振动加速度信号数据,可以更为准确地反映当前的铣削振动状态,动态提取的数据点数Ni提前予以设置,在当前ti时刻,动态提取出来的振动加速度信号用表示;最后,由于动态提取出来的一段数据的点数可能较少,其频谱上的频率容易发生混叠,频率特征不够分明,难以被准确观测,因此,需对提取出来的振动加速度信号进行重复拼接,以增加数据点数,让其频谱频率特征更加明显,其中重复拼接次数Nr提前予以设置,在当前ti时刻,拼接后的信号用表示;
4.2)主轴振动加速度频谱计算:
在当前ti时刻,将拼接后的振动加速度信号数据{a(ti)}进行傅里叶变换,获得其频谱为:
式中:k为频率编号;n为系数编号;an为频域幅值系数;j为虚数单位;N为采样数据的点数;采用上式分别计算X方向和Y方向的振动加速度频谱Ax(k)和Ay(k);
4.3)主轴振动位移频谱计算:
对振动加速度频谱幅值数据A(k)进行二次积分变换,得到振动位移频谱数据S(k),计算公式如下:
式中:Δf为频率分辨率;采用上式分别计算X方向和Y方向的位移频谱Sx(k)和Sy(k);
4.4)主轴振动位移频谱特征频率幅值提取:
在振动位移的能量频谱中,提取主轴转动频率fs=n/60的幅值,在主轴转动频率fs附件定义一个很小的频率区间[fs-Δfs,fs+Δfs],在该区间内计算提取频域幅值的最大值,如下式
同样地,提取刀具刀齿切削频率fc=nNt/60的幅值,在刀齿切削频率fc附件定义一个很小的频率区间[fc-Δfc,fc+Δfc],在该区间内计算提取频域幅值的最大值,如下式:
4.5)刀具破损特征值计算:
在当前ti时刻,融合主轴X方向和Y方向的振动响应频域幅值,定量计算特征频率幅值比,如下式:
进而计算刀具破损特征值,如下式:
式中:Ni为刀具破损特征滞后采样时间数;
4.6)刀具破损判别:
如图6(f)所示,在当前ti时刻,将刀具破损特征值与阈值进行比较,来对刀具是否破损进行判别,如下式:
式中:εb为刀具破损特征值阈值。
如果为破损,则继续进行加工;如果破损,则停机,终止加工。
Claims (1)
1.一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1)针对铣削过程,建立考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算模型,进行铣削力计算,并对铣削力时域和频域特性进行分析;
步骤2)对刀尖点-主轴头传递函数进行实验测试和模态参数辨识,计算铣削力激励作用下的主轴振动响应,并对主轴振动响应的时域和频域特性进行分析;
步骤3)融合X方向和Y方向主轴振动位移响应的频域幅值,定义刀具破损特征;
步骤4)对主轴振动加速度信号进行实时数据采集、动态提取与拼接,计算刀具破损特征值,实时判断刀具是否发生破损;
所述的步骤1)的具体过程为:
1.1)铣削加工中刀具的破损过程:
刀具从新刀到刀齿破损会经历新刀-前期磨损-正常磨损-急剧磨损-刀齿破损这样一个过程,刀齿在破损后将不再参与切削;
1.2)考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算:
根据APT系统对整体刀具参数的定义,采用D、Rz、Rr、Rc、αc、βc和Hc等7个独立参数来构建螺旋铣刀的几何轮廓外形,其中αc为刀具OM段锥头区锥角,Rc为MN圆弧区圆弧半径,Rz为圆弧高度,Rr为圆弧中心径向距离,D为圆弧区直径,βc为刀具NL段锥肩区锥角,Hc为刀刃段长度;确定刀齿螺旋线上任意一点P的坐标,定义XcYcZc为刀具几何坐标系,并将刀齿编号定义为i,刀具轴向高度离散成等距离微小厚度单元,单元厚度为db,编号为j;此时,第i个刀齿上第j层切削单元切削点P的位置由对应的轴向高度zj,径向距离rj和径向滞后角ψp,j决定,其中径向距离定义为该点与刀具轴线的距离,径向滞后角定义为该点和刀尖点连线与该螺旋线在轴线高度等于0处切线之间的夹角在XcOcYc平面内的投影值,其值与刀齿螺旋角α相关;在刀具几何坐标系XcYcZc下,得刀齿螺旋线上任意一点P的空间位置表示为:
式中:zj=(j-1)db;为第i个刀齿与个刀齿在第j层切削单元上的名义齿间角,其中为第1个刀齿与第i个刀齿在第1层切削单元上的名义齿间角,即在轴向高度为0处刀齿螺旋线切线的夹角,且第1个刀齿在轴向高度为0处螺旋线切线与Yc轴重合;
刀具偏心包括偏置和偏摆两种情况,其中偏置状态用偏置量ρ和偏置角λ两个参数表示,且偏置后刀具几何轴线与旋转轴线平行,而偏摆状态用偏摆量γ和偏摆角η两个参数表示,此时刀具几何轴线与刀具旋转轴线不再平行;当刀具存在偏心时,切削点P在刀具旋转坐标系XrYrZr下的位置为:
式中:Loh为刀具悬伸长度;ρ为偏置量;λ为偏置角;γ为偏摆量;η为偏摆角;
此时,能够得到在刀具偏心影响下,切削点P的实际切削半径为:
在刀具刀齿发生破损时,其有效切削半径将会变短,假设第i个刀齿因破损导致半径减小Δri,此时,切削点P的实际切削半径为:
进一步,相邻刀齿的实际齿间角为:
在刀具绕其轴线以转速n旋转的初始状态,即t=0时,此时令第1个切削刃z=0处切线与Yc轴重合;当刀具以进给速度fvx沿X方向进给时,在任意时刻t,第i个刀齿上第j层切削单元上切切削点P的旋转角度为:
此时,切削点P能切到前mi个刀齿遗留的表面,在t-τi,j(t,mi)时刻,T点在全局参考坐标系下的坐标为:
式中:τi,j(t,mi)为时滞时间;[orx(t-τi,j(t,mi))ory(t-τi,j(t,mi))]T为t-τi,j(t,mi)时刻刀具坐标系原点在全局参考坐标系下的坐标;
同时,T点在全局参考坐标系下表示为:
由式(7)、式(8)得:
由于刀具进给坐标系沿刀具路径做进给速率为fvx的匀速运动,所以:
联立式(10)、式(9)、式(8)得:
最终,切削层厚度为所有切削层厚度中大于零的最小值,如下式:
hi,j(t)=max(0,min(hi,j(t,mi)))mi=1,2,…Nt (12)
1.3)考虑刀具偏心和破损的铣削力计算:
由基本切削力力学模型知,刀具第i个切削刃上第j层切削单元切削点P在旋转任意角度φi,j(t)时切向、径向和轴向的切削力分别为:
式中:hi,j(t)为第i个切削刃上第j层切削单元的瞬时切削层厚度;kqs和kqp(q=t,r,a)分别表示切向、径向和轴向的剪切和犁切力比切力系数,其中犁切力比切力系数为常数;W为窗函数,如下式所示:
式中:θs,i,j和θe,i,j分别为第i个切削刃上第j层切削单元的切入角和切出角;
在刀具旋转坐标系下,将同一时刻参与切削的切削刃所产生的切削力沿切削刃在有效切削深度范围内求和,得出作用于工件的总切削力为:
进而,获得作用于刀具的总切削力为:
在获得作用于刀具的铣削力时域数据之后,对其进行傅里叶变换,获得其对应的频谱,如下式所示:
式中:FFT为傅里叶变换运算符号;
所述的步骤2)的具体过程为:
2.1)刀尖点-主轴头传递函数实验测试:
采用锤击法实验测试获得刀尖点激励-主轴头响应的传递函数,其中在主轴头外侧X方向和Y方向分别粘贴振动加速度传感器,在刀尖处用力锤进行锤击,通过数据采集卡采集力锤的锤击力和振动加速度传感器的振动加速度信号数据,进而计算X方向和Y方向尖点激励-主轴头响应的位移传递函数,如下式:
式中:mx和my分别刀具系统X方向和Y方向的模态质量;cy和cx分别刀具系统X方向和Y方向的模态阻尼;kx和ky分别刀具系统X方向和Y方向的模态刚度;j为虚数单位;f为频率(Hz);
2.2)铣削力激励作用下的主轴振动响应求解:
将铣削力频域值与刀尖点-主轴头传递函进行相乘,获得主轴头X方向和Y方向位移频域响应,如下式:
再对其进行傅里叶逆变换,即获得主轴头X方向和Y方向的位移时域响应,如下式:
式中:IFFT为傅里叶逆变换运算符号;
所述的步骤3)的具体过程为:
融合X方向和Y方向的频域幅值,计算特征频率幅值比,如下式:
进而,定义当前时刻的特征频率幅值比与前若干时刻的特征频率幅值比的比值为刀具破损特征值,如下式:
式中:Ni为刀具破损特征滞后采样时间数;
所述的步骤4)的具体过程为:
4.1)主轴振动加速度信号的数据采集、动态提取与拼接:
在铣削过程中,通过数据采集卡实时采集获得主轴头的时域振动数据,采样频率为f,采样时间间隔为Δt=1/f,随着加工过程的进行,振动加速度传感器在实时不间断地采集振动加速度信号,最终获得的信号用{ao(ti)}(i=1,2,3,...)表示,其中ti表示离散时间序列;对采集获得的振动加速度信号数据进行动态提取,动态提取的数据点数Ni提前予以设置,在当前ti时刻,动态提取出来的振动加速度信号用表示;对提取出来的振动加速度信号进行重复拼接,以增加数据点数,让其频谱频率特征更加明显,其中重复拼接次数Nr提前予以设置,在当前ti时刻,拼接后的信号用表示;
4.2)主轴振动加速度频谱计算:
在当前ti时刻,将拼接后的振动加速度信号数据{a(ti)}进行傅里叶变换,获得其频谱为:
式中:k为频率编号;n为系数编号;an为频域幅值系数;j为虚数单位;N为采样数据的点数;采用上式分别计算X方向和Y方向的振动加速度频谱Ax(k)和Ay(k);
4.3)主轴振动位移频谱计算:
对振动加速度频谱幅值数据A(k)进行二次积分变换,得到振动位移频谱数据S(k),计算公式如下:
式中:Δf为频率分辨率;采用上式分别计算X方向和Y方向的位移频谱Sx(k)和Sy(k);
4.4)主轴振动位移频谱特征频率幅值提取:
在振动位移的能量频谱中,提取主轴转动频率fs=n/60的幅值,在主轴转动频率fs附件定义一个频率区间[fs-Δfs,fs+Δfs],在该区间内计算提取频域幅值的最大值,如下式:
同样地,提取刀具刀齿切削频率fc=nNt/60的幅值,在刀齿切削频率fc附件定义一个频率区间[fc-Δfc,fc+Δfc],在该区间内计算提取频域幅值的最大值,如下式:
4.5)刀具破损特征值计算:
在当前ti时刻,融合主轴X方向和Y方向的振动响应频域幅值,定量计算特征频率幅值比,如下式:
进而计算刀具破损特征值,如下式:
式中:Ni为刀具破损特征滞后采样时间数;
4.6)刀具破损判别:
在当前ti时刻,将刀具破损特征值与阈值进行比较,来对刀具是否破损进行判别,如下式:
式中:εb为刀具破损特征值阈值;
如果未破损,则继续进行加工;如果破损,则停机,终止加工。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010435340.2A CN111644900B (zh) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010435340.2A CN111644900B (zh) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111644900A CN111644900A (zh) | 2020-09-11 |
CN111644900B true CN111644900B (zh) | 2021-11-09 |
Family
ID=72343042
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010435340.2A Active CN111644900B (zh) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111644900B (zh) |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112077670B (zh) * | 2020-09-16 | 2022-02-22 | 重庆大学 | 一种数控机床刀具磨损状态实时监测方法 |
CN114559297B (zh) * | 2020-11-27 | 2023-09-19 | 财团法人工业技术研究院 | 刀具状态评估系统及方法 |
CN112372372B (zh) * | 2020-12-07 | 2022-09-02 | 哈尔滨理工大学 | 一种高效铣刀累积摩擦磨损边界识别与验证方法 |
CN112621382B (zh) * | 2020-12-17 | 2022-05-24 | 北京工业大学 | 基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法 |
CN112781820B (zh) * | 2020-12-29 | 2022-01-11 | 浙江大学 | 一种滚刀性能退化趋势评估方法 |
CN112974945B (zh) * | 2021-03-19 | 2023-05-30 | 天津大学 | 基于变分模态分解与跟踪阈值的铣削颤振监测方法 |
CN113369993B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-08-26 | 嘉兴南湖学院 | 一种小样本下刀具磨损状态监测方法 |
CN114147284A (zh) * | 2021-08-31 | 2022-03-08 | 上海大学 | 一种拉床拉刀结构健康监测系统及方法 |
CN113688534B (zh) * | 2021-09-02 | 2024-04-05 | 苏州莱库航空装备科技有限公司 | 一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法 |
CN113959699B (zh) * | 2021-10-20 | 2024-03-01 | 湖南师范大学 | 一种通过滚刀自转动特征判断滚刀转动状态的方法 |
CN114102260B (zh) * | 2021-11-22 | 2022-12-09 | 西安交通大学 | 机理-数据融合驱动的变工况刀具磨损状态监测方法 |
CN114043312B (zh) * | 2021-11-26 | 2022-10-11 | 广东海洋大学 | 一种螺旋铣孔状态异常的在线检测识别方法及系统 |
CN114905336B (zh) * | 2022-06-27 | 2023-07-25 | 西安交通大学 | 基于切削力成分解耦的变工况刀具磨损监测方法及系统 |
CN115091262B (zh) * | 2022-07-01 | 2023-10-24 | 西安交通大学 | 一种基于多类信号特征融合的刀具磨损监测方法 |
CN118180991A (zh) * | 2024-05-17 | 2024-06-14 | 福建科烨数控科技有限公司 | 一种刀具回收管理方法、管理系统 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102152172B (zh) * | 2011-02-24 | 2012-08-15 | 天津大学 | 基于协整建模的刀具磨损监测方法 |
CN102689229B (zh) * | 2012-05-04 | 2014-08-27 | 华中科技大学 | 基于响应耦合的刀尖点频响函数获取方法 |
JP2016080501A (ja) * | 2014-10-16 | 2016-05-16 | 日本精工株式会社 | ねじ軸となるワークの有効径インプロセス測定方法および測定装置 |
CN105690183B (zh) * | 2016-04-21 | 2017-12-08 | 哈尔滨理工大学 | 一种数控铣削刀具异常工作状态的监测装置及其监测方法 |
CN107914181A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-04-17 | 兰州工业学院 | 微量润滑高速铣削切削机理及切削力建模方法 |
CN108581633B (zh) * | 2018-04-11 | 2020-10-23 | 温州大学 | 一种基于遗传算法优化多传感监测刀具状态的方法 |
-
2020
- 2020-05-21 CN CN202010435340.2A patent/CN111644900B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111644900A (zh) | 2020-09-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111644900B (zh) | 一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法 | |
Nouri et al. | Real-time tool wear monitoring in milling using a cutting condition independent method | |
Lamraoui et al. | Indicators for monitoring chatter in milling based on instantaneous angular speeds | |
Dimla, Snr | The correlation of vibration signal features to cutting tool wear in a metal turning operation | |
JP5512691B2 (ja) | 振動解析方法、振動解析装置、振動解析のためのサンプルデータベース、及びその使用 | |
Rodríguez et al. | A new model for the prediction of cutting forces in micro-end-milling operations | |
Costes et al. | Surface roughness prediction in milling based on tool displacements | |
JP6752866B2 (ja) | 刃具状態検査システム及び方法 | |
US20020146296A1 (en) | Method and device for avoiding chatter during machine tool operation | |
Perez et al. | An enhanced method for cutting force estimation in peripheral milling | |
CN104778333A (zh) | 一种螺旋立铣刀正交车铣加工三维稳定性建模方法 | |
Kang et al. | Development and evaluation of tool dynamometer for measuring high frequency cutting forces in micro milling | |
Nespor et al. | Surface topography after re-contouring of welded Ti-6Al-4V parts by means of 5-axis ball nose end milling | |
Liang et al. | An improved numerical integration method for predicting milling stability with varying time delay | |
CN105573250A (zh) | 机械加工在线品质管控方法和系统以及加工机床 | |
Yao et al. | Position dependent vibration evaluation in milling of thin-walled part based on single-point monitoring | |
CN109894925B (zh) | 基于内嵌式压电传感器的薄壁件铣削加工振动监测方法 | |
JPH08174379A (ja) | びびり振動抑制方法 | |
Liu et al. | Improved dynamic cutting force model in peripheral milling. Part II: experimental verification and prediction | |
Ogedengbe et al. | Feasibility of tool condition monitoring on micro-milling using current signals | |
Prasad et al. | Analysis of Face Milling Operation Using Acousto Optic Emission and 3D Surface Topography of Machined Surfaces for In-Process Tool Condition Monitoring. | |
Fayzimatov et al. | VIBROACOUSTIC SIGNALS IN CUTTING METALS | |
Prasad et al. | Real-time tool condition monitoring of face milling using acousto-optic emission? an experimental approach | |
Abeni et al. | FEM simulation of micromilling of CuZn37 brass considering tool run-out | |
Košarac et al. | Prediction of self-excited vibrations occurance during aluminium alloy AL 7075 milling |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |