CN112621382A - 基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法 - Google Patents

基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，加工过程中，刀具与工件接触，由于受到切削力和切削热的耦合作用，导致刀具出现磨损现象，对产品质量和刀具使用寿命产生严重影响。刀具磨损主要是由于刀具后刀面与工件表面之间的摩擦导致的过程阻尼效应，从而引起切削过程动态特性改变。本发明提出了一种基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法。针对铣削加工特点，通过切削振动响应信号，采用广义过零点和希尔伯特变化计算局部均值频率和瞬时幅值，最终计算得到切削振动局部阻尼比，实现刀具磨损监测。本发明的方法为刀具磨损提供了一个具有明确物理意义的观测量，且不受加工工况影响，具有较高的应用价值。

Description

基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法
技术领域
本发明涉及机械制造过程监测领域，特别是涉及一种基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法。
背景技术
铣削加工具有较高的加工精度和生产效率，已成为机械加工中必不可少的一种加工方式。刀具作为加工过程中的直接执行者，其状态是影响加工质量和生产效率的关键因素。刀具磨损和刀具破损是刀具失效的主要形式。数据统计，20％的机床停机是由刀具失效造成的。传统的刀具磨损监测主要依靠有经验的技术人员人工监控，或通过定期换刀的形式来保证机床的正常切削加工，其对经验水平要求较高，效率较低，且易造成浪费。因此，刀具状态监测对提高产品质量和生产效率以及保障机床正常运行具有十分重要的意义。
刀具磨损是一个非常复杂的过程。刀具与工件接触产生摩擦作用是刀具磨损的主要原因。刀具与工件之间的相对振动在工件表面产生振动波纹，当刀具后刀面与不平坦的工件表面接触时，会出现干涉现象，即过程阻尼效应，导致切削动态特性发生变化。切削过程中产生的阻尼一般分为机械结构阻尼和过程阻尼。过程阻尼不仅影响切削的稳定性，而且与刀具磨损密切相关。但磨损刀具的过程阻尼建模以及模型系数的辨识非常困难，缺乏准确快速辨识过程阻尼参数的实验手段。因此，针对铣削加工过程特点，分析切削振动响应特性，通过切削动态特性参数变化研究刀具磨损规律意义深远。
发明内容
本发明的目的在于克服现有方法和技术的不足，提供一种基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法。
本发明所采用的技术方案如下：
基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，包括以下步骤：
步骤1：采集切削加工过程中主轴振动信号和主轴电机电流信号。
步骤2：根据切削过程中转速波动和电流信号的有效值判断切削状态(空切，正常切削和停机操作)。
步骤3：对正常切削状态下的振动信号，确定过零点和局部极值点(局部极大值和局部极小值)等关键点，采用广义过零点法计算信号沿时间轴上每一点处的加权平均频率(即局部均值频率)。
Figure BDA0002840862290000011
步骤4：对正常切削状态下的振动信号，采用希尔伯特变换计算信号的幅值包络。
Figure BDA0002840862290000021
其中y(t)为信号x(t)的希尔伯特变换。
步骤5：利用局部均值频率函数和幅值包络函数计算切削振动局部阻尼比。
步骤6：利用刀具锋利和正常磨损时期的切削振动阻尼比数据确定加工过程刀具急剧磨损的控制限。
步骤7：以μ+3σ阻尼比为急剧磨损阈值监控刀具磨损状态。
本发明的有益效果是：刀具磨损导致切削过程阻尼的变化是切削振动信号动态特性随刀具磨损时变的一个主要因素。通过计算切削振动阻尼比这一具有物理意义的无量纲量作为监测刀具磨损过程的观测指标，更具有理论依据，而且该方法不受加工工况影响，对于不同加工条件和刀具均具有适用性，可有效提高监测准确性和可靠性，保障加工质量和机床的正常运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明方法的整体流程图；
图2为切削过程中包含不同切削状态的振动信号；
图3为刀具初期磨损状态下的振动信号波形图；
图4为刀具严重磨损状态下的振动信号波形图；
图5为广义过零点法计算局部均值频率示意图；
图6为信号局部均值频率、幅值包络和局部阻尼比曲线；
图7为刀具磨损监控示意图。
具体实施方式
结合说明书附图对本发明作详细说明。
步骤1：通过安装在主轴前端的加速度计和主轴电机上的霍尔电流传感器同时采集铣削振动信号和主轴电流信号。
步骤2.1：对采集的主轴电机电流信号选取当前两转时长的数据为基础，同时选取向前和向后两转时长的数据为参考数据，采用最小二乘曲线拟合得到各自拟合电流曲线，
yc＝ak·ck+ak-1·ck-1+…+a2·c2+a1·c+a0，k＝1,2,…
其中，k为多项式阶数，ak为多项式系数，c为电流信号。
步骤2.2：从拟合电流曲线中确定出上升沿过零点和下降沿过零点时刻，通过上升沿过零点和下降沿过零点计算电流信号的周期T，进而计算出转速。
Figure BDA0002840862290000031
其中n为电机的磁极对数。
步骤2.3：通过和设定转速的比值得到转速波动率，转速波动率计算如下：
Figure BDA0002840862290000032
其中rpm为机床设定转速。
步骤2.4：计算主轴电流信号的有效值：
Figure BDA0002840862290000033
其中N为信号长度，ci为电流信号点对应的值。
步骤2.5：根据实际加工设定电流有效值阈值和转速波动阈值。
步骤2.6：以图2所示示例为例，根据设定的电流有效值阈值和转速波动阈值判断刀具的切削状态(空切，正常切削和停机)。
步骤3：选取与之对应的正常切削状态下的铣削振动信号分析，图3和图4为刀具磨损初期和磨损后期的振动信号。确定出信号中过零点以及局部极大值点和局部极小值点等关键点，结合图5，采用广义过零点法计算信号每一点处的平均频率(局部均值频率)。
Figure BDA0002840862290000034
其中T1为完整周期，T2为半周期，T4为四分之一周期。
步骤4：对正常切削状态下的铣削振动信号进行希尔伯特变换:
Figure BDA0002840862290000035
构造解析函数z(t):
z(t)＝x(t)+iy(t)＝a(t)eiθ(t)
得到幅值包络函数a(t)。
Figure BDA0002840862290000036
步骤5.1：根据局部均值频率和幅值包络函数计算切削振动信号的阻尼因子和固有频率。
Figure BDA0002840862290000037
Figure BDA0002840862290000041
步骤5.2：计算信号的阻尼损耗因子和阻尼比。
Figure BDA0002840862290000042
Figure BDA0002840862290000043
步骤5.4：采用掐头去尾的方法对计算得到的局部均值频率、瞬时幅值和阻尼比截取一转长度的数据。
步骤5.5：计算均方根阻尼比(即局部阻尼比)。
Figure BDA0002840862290000044
其中T为一转振动数据时长。
步骤5.6：计算得到所有正常切削振动数据的局部阻尼比。如图6所示。
步骤6：利用刀具锋利和正常磨损时期的切削振动阻尼比确定加工过程刀具磨损的控制限。
UCL＝μ+3σ
CL＝μ
LCL＝μ-3σ
其中UCL为控制上限，CL为中心线，LCL为控制下限；μ为样本均值，σ为样本的标准差。
步骤7：以μ+3σ阻尼比为急剧磨损阈值监控刀具磨损状态。如图7所示。

Claims (6)

1.基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采集切削加工过程中主轴振动信号和主轴电机电流信号；
步骤2：根据切削过程中主轴转速波动和电流信号的有效值判断切削状态，切削状态包括空切、正常切削和停机；
步骤3：对正常切削状态下的振动信号，确定过零点、局部极大值点和局部极小值点，采用广义过零点法计算信号沿时间轴上每一点处的局部均值频率；
步骤4：对正常切削状态下的振动信号，采用希尔伯特变换计算信号的幅值包络；
步骤5：利用局部均值频率函数和幅值包络函数计算切削振动局部阻尼比；
步骤6：利用刀具锋利和正常磨损时期的切削振动阻尼比数据确定加工过程刀具磨损的控制限；
步骤7：以μ+3σ阻尼比为刀具严重磨损阈值监控刀具磨损状态。
2.根据权利要求1所述的基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：
步骤2.1：对采集的主轴电机电流信号选取当前两转时长的数据为基础，同时选取向前和向后两转时长的数据为参考数据，采用最小二乘曲线拟合得到各自拟合电流曲线；
yc＝ak·ck+ak-1·ck-1+…+a2·c2+a1·c+a0，k＝1,2,…
其中，k为多项式阶数，a1...ak为多项式系数，c为电流信号；
步骤2.2：从拟合电流曲线中确定出上升沿过零点和下降沿过零点时刻，通过上升沿过零点和下降沿过零点计算电流信号的周期T，进而计算出转速：
Figure FDA0002840862280000011
其中n为电机的磁极对数；
步骤2.3：通过和设定转速的比值得到转速波动率，转速波动率计算公式如下：
Figure FDA0002840862280000012
其中rpm为机床设定转速；
步骤2.4：对步骤2.1选取的电流信号计算其有效值RMS；
Figure FDA0002840862280000013
其中N为信号长度，ci为电流信号点对应的值；
步骤2.5：设定转速波动率阈值和电流有效值阈值；
步骤2.6：通过设定的阈值对切削状态进行判断，并选择对应的正常切削状态下振动信号。
3.根据权利要求1所述的基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤为：
步骤3.1：对正常切削状态下的振动信号确定过零点，局部极大值点和极小值点等关键点；
步骤3.2：两个连续上过零点或两个连续极大值点之间的周期，两个连续下过零点或两个连续极极小值点之间的周期，视为一个整周期，记为T1，加权因子设为1；两个连续的过零点或极值点之间的周期视为半个周期，记为T2，加权因子设为2；从一种极值点到下一个过零点，或者从一种过零点到下一个极值点之间的周期可以视为四分之一周期，记为T4，加权因子设为4；
步骤3.3：采用广义过零点法计算信号沿时间轴上每一点处的局部均值频率；
Figure FDA0002840862280000021
其中T1为完整周期，T2为半周期，T4为四分之一周期。
4.根据权利要求1所述的基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤为：
步骤4.1：对正常切削状态下的振动信号x(t)进行希尔伯特变换；
Figure FDA0002840862280000022
式中t为时间，τ为时间尺度；
步骤4.2：由x(t)和y(t)构造解析函数；
z(t)＝x(t)+iy(t)＝a(t)eiθ(t)
步骤4.3：得到幅值包络函数；
Figure FDA0002840862280000023
5.根据权利要求1所述的基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，其特征在于，所述步骤5的具体步骤为：
步骤5.1：根据局部均值频率函数和幅值包络函数计算切削振动信号的阻尼因子γ(t)和固有频率ω0(t)；
Figure FDA0002840862280000024
Figure FDA0002840862280000025
式中a(t)和w(t)分别为幅值包络和局部均值频率；
步骤5.2：根据步骤5.1的结果计算阻尼损耗因子；
Figure FDA0002840862280000031
步骤5.3：计算阻尼比；
Figure FDA0002840862280000032
步骤5.4：采用掐头去尾的方法对计算得到的局部均值频率、瞬时幅值和阻尼比截取一转长度的数据。
步骤5.5：计算均方根阻尼比即局部阻尼比；
Figure FDA0002840862280000033
其中T为一转振动数据时长；
步骤5.6：计算得到所有正常切削振动数据的局部阻尼比。
6.根据权利要求1所述的基于切削振动阻尼特性的在线刀具磨损监测方法，其特征在于，所述步骤6的具体步骤为：
步骤6.1：利用刀具锋利和正常磨损时期的切削振动阻尼比确定加工过程刀具磨损控制图的控制限；
UCL＝μ+3σ
CL＝μ
LCL＝μ-3σ
其中UCL为控制上限，CL为中心线，LCL为控制下限；μ为样本均值，σ为样本的标准差。
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