CN113146359A - 一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统 - Google Patents

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CN113146359A CN202110261312.8A CN202110261312A CN113146359A CN 113146359 A CN113146359 A CN 113146359A CN 202110261312 A CN202110261312 A CN 202110261312A CN 113146359 A CN113146359 A CN 113146359A
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Abstract

本发明公开一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，包括切削参数采集模块、磨损采集预处理模块和磨损量分析模块。本系统通过对数据机床在切削过程中的切削参数信息进行采集与分析，能够分析出刀具切削前后的刀具磨损深度等级以及刀具磨损面积，进而能够准确对刀具磨损程度以及变化率的精确性判断，并对刀具磨损程度进行判断，一旦磨损程度达到上限值，则数控机床更换备用刀具，实现智能更换，避免依赖人工更换，降低人为主观更换刀具的误差，大大提高刀具对工件加工的准确性，实现对数据机床加工过程中的智能监测和诊断处理。

Description

一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统
技术领域
本发明属于数控机床加工技术领域，涉及到一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统。
背景技术
数控机床是数字控制机床（Computer numerical control machine tools）的简称，是一种装有程序控制系统的自动化机床。该控制系统能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，并将其译码，用代码化的数字表示，通过信息载体输入数控装置。经运算处理由数控装置发出各种控制信号，控制机床的动作，按图纸要求的形状和尺寸，自动地将零件加工出来。
现有数控机床在切削加工过程中，无法准确对刀具磨损程度进行判断，仅依靠员工的工作经验对刀具磨损程度进行判断，并对磨损程度超过刀具使用磨损上限值时，需人工进行更换操作，全依靠人工经验，无法通过刀具数据参数进行准确地判断以更换刀具，一旦因人工经验不足导致刀具更换不及时，将造成工件加工效率低下且生产质量无法得到保证，并缺乏对数控机床加工过程中的监测与控制管理，进而导致切削加工的工件尺寸不精确以及反复加工的问题，例如，当刀具在设置的切削参数信息下运行，随着刀具磨损程度，无法因磨损程度对刀具进行动态补偿，另外，当刀具在设置的切削参数信息下运行，随着加工过程的持续会出现不同程度的让刀情况，进而导致工件加工尺寸与样本成品工件的尺寸不一致的问题，目前技术无法根据刀具让刀情况进行准确地动态调整，以解决刀具让刀现象。
发明内容
本发明的目的在于提供的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，解决了背景技术中提及的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，包括切削参数采集模块、磨损采集预处理模块和磨损量分析模块；
切削参数采集模块用于采集数控机床在切削过程中的声音信息和切削参数信息；
磨损量采集预处理模块用于采集刀具切削前、后的刀具图像，采用图像二值化分析出刀具图像中刀具磨损图像，对刀具磨损图像进行刀面特征提取，并将获取的刀面特征与事先存储的各磨损深度等级对应的标准刀面特征进行对比，筛选出该刀具磨损图像中刀面特征中的最大磨损深度等级，并统计刀具磨损面积，磨损量采集预处理模块将刀具切削前、后的刀具图像所对应的刀具最大磨损深度等级以及刀具磨损面积发送至磨损量分析模块模块；
所述磨损量分析模块用于接收磨损量采集预处理模块发送的刀具切削前、后对应的最大磨损深度等级以及刀具磨损面积，提取出该刀具在切削前、后的最大磨损深度等级对应的最大刀具磨损深度和最小刀具磨损深度，采用刀具磨损定量化分析模型对刀具磨损程度进行分析，获得刀具磨损量最终系数，同时提取刀具在切削前、后的过程中切削参数采集模块采集的刀具的切削参数信息以及统计刀具在该切削的过程中采用上述切削参数信息所对应的切削加工时长，并结合刀具切削前、后所对应的刀具磨损量最终系数，分析出刀具在当前切削参数下的刀具磨损干扰变化率。
进一步地，所述切削参数采集模块包括声音采集过滤单元和切削状态参数采集单元，声音采集过滤单元用于采集工件在切削加工过程中的声音信息，对采集的声音信息进行分离，并对分离出非刀具加工切削的声音进行滤除。
进一步地，所述刀具磨损定量化分析模型为
Figure 624307DEST_PATH_IMAGE001
，M表示为刀具磨损量最终系数，e为自然数，A为刀具磨损深度等级对应的刀具磨损深度权重系数，A取值为
Figure 955932DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 538223DEST_PATH_IMAGE003
为预设的标准刀具磨损面积
Figure 197874DEST_PATH_IMAGE004
所对应的面积磨损比例系数，S为采集的刀具图像中刀具磨损面积，
Figure 281237DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure 811575DEST_PATH_IMAGE006
分别表示为当前刀具磨损深度等级A对应的最大刀具磨损深度和最小刀具磨损深度。
进一步地，当刀具在切削过程中保持当前切削参数不变，刀具磨损干扰变化率计算公式为
Figure 689401DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 836349DEST_PATH_IMAGE008
表示为刀具在切削前、后期间所对应的平均刀具磨损干扰变化率，
Figure 221937DEST_PATH_IMAGE009
表示为切削参数变动影响系数，当切削参数不变动时，
Figure 996995DEST_PATH_IMAGE009
取值等于1，
Figure 655510DEST_PATH_IMAGE010
表示为刀具在对工件切削完成后的刀具磨损量最终系数，
Figure 883229DEST_PATH_IMAGE011
表示为刀具在对工件切削前的刀具磨损量最终系数，T为刀具切削该工件所需的时长。
进一步地，该数控机床控制系统还包括系统刀具切削定位模块，刀具切削定位模块用于实时采集刀具在切削过程中刀具加持端距离工件中轴线的距离，并将刀具在切削加工过程中刀具加持端距离工件中轴线的距离绘制成刀具切削距离线性图；
切削校准模块用于获取样本成品工件图像，依次在样本成品工件的中轴线上采集若干待测点位置，并提取各待测点位置所在的工件中轴线到成品工件外轮廓的垂直距离，同时筛选出刀具切削过程中的切削参数信息内的进刀量，根据进刀量提取刀具切削距离线性图中刀具加工至各待测点位置处所对应的刀具加持端距工件中轴线的距离，将各待测点位置所在的工件中轴线到成品工件外轮廓的垂直距离与刀具加工至该待测点时刀具加持端距工件中轴线的距离进行校准分析，以动态调整刀具在对该工件进行切削加工过程中的刀具切削参数。
进一步地，所述切削校准模块对同一待测点处样本成品工件的中轴线到工件外轮廓间的垂直距离与刀具加持端距离工件中轴线的距离进行校准分析，包括以下步骤：
步骤SS1、提取切削过程中的距离工件加工起始端最近的待测点处刀具夹持端距离工件中轴线的距离与该待测点出样本成品工件的中轴线到工件外轮廓的垂直距离间的差值
Figure 918181DEST_PATH_IMAGE012
，当刀具不存在让刀问题时，距离差值
Figure 314789DEST_PATH_IMAGE013
固定，为刀具夹持端到刀尖的长度L；
步骤SS2、判断差值
Figure 409784DEST_PATH_IMAGE013
是否大于长度L，若等于长度L，则表明刀具在切削过程中不存在让刀现象，若大于长度L，则执行步骤SS3;
步骤SS3、控制刀具向工件轴线方向进给距离X，
Figure 531324DEST_PATH_IMAGE014
，并等切削衰减比例Y（0＜Y＜0.5），依次降低切削厚度
Figure 760180DEST_PATH_IMAGE016
和进刀量
Figure 119617DEST_PATH_IMAGE018
，测试点位置个数j=1,2,...；并按照该切削厚度和进刀量进行切削加工；
步骤SS4、判断下一待测点处刀具夹持端距离工件中轴线的距离与该待测点出样本成品工件的中轴线到工件外轮廓的垂直距离间的差值
Figure 651093DEST_PATH_IMAGE013
，执行步骤SS2-SS4，直至差值
Figure 118983DEST_PATH_IMAGE013
等于长度L。
进一步地，该系统还包括切削诊断管理模块，切削诊断管理模块用于提取切削校准模块在切削过程中动态调整的刀具切削参数信息，并按照该调整后的刀具在切削过程中的动态刀具切削参数对同一尺寸类型的工件进行动态切削加工，并提取切削参数采集模块发送的数据机床在切削过程中的声音信息和切削参数信息，对切削过程中的声音信息进行特征提取，并将提取出的声音特征与预先存储的切削难度等级所对应的声音特征进行对比，确定切削难度等级系数，且筛选出相邻待测点位置间的切削参数信息以分析出平均切削参数信息，并将刀具切削过程中的切削难度等级系数以及动态切削参数信息下的各相邻待测点位置间的平均切削参数信息发送至刀具磨损补给分析模块；
刀具磨损补给分析模块用于接收切削诊断管理模块发送的刀具切削过程中的切削难度等级系数以及动态切削参数信息下的各相邻待测点位置间的平均切削参数信息，并提取磨损量分析模块中分析获得的刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰变化率，通过对相邻待测点位置间平均切削参数信息、声音信息所对应的切削难度等级系数、刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰系数变化率进行综合分析诊断出刀具切削磨损补给稳定系数。
进一步地，该系统还包括机床智能管控终端，机床智能管控终端用于接收刀具磨损补给分析模块发送的刀具切削磨损补给稳定系数，并通过刀具切削磨损补给稳定系数实时统计出刀具切削过程中的刀具磨损补偿进给量，并接收磨损量分析模块发送的刀具磨损量最终系数，判断刀具磨损量最终系数是否大于设定的刀具磨损上限阈值，若大于设定的刀具磨损上限阈值，则对超过刀具磨损上限阈值的刀具进行更换，更换成备用刀具。
本发明的有益效果：
本系统通过对数据机床在切削过程中的切削参数信息进行采集与分析，能够分析出刀具切削前后的刀具磨损深度等级以及刀具磨损面积，并进而分析出刀具磨损量所对应的刀具磨损量最终系数以及对该工件进行切削过程中刀具切削磨损变化程度，能够准确地对刀具磨损程度以及刀具磨损干扰变化率进行获取，实现对刀具磨损程度以及变化率的精确性判断，并对刀具磨损程度进行判断，一旦磨损程度达到上限值，则数控机床更换备用刀具，实现智能更换，避免依赖人工更换，降低人为主观更换刀具的误差，大大提高刀具对工件加工的准确性，提高了刀具更换的准确性以及刀具磨损程度判断的准确。
本系统通过将采集刀具切削距离线性图中刀具加工至各待测点位置处所对应的刀具加持端距工件中轴线的距离与样本成品工件中待测点距离中轴线的距离进行对比和校准处理，能够判断刀具在切削过程中是否存在让刀现场，并可动态调整工件在后续切削过程中的切削参数信息，以避免刀具切削过程中存在让刀，导致工件加工尺寸不准确或刀具损坏严重等问题，通过不断地动态调整切削参数实现刀具切削过程中工件加工尺寸的准确性和满意度，减小切削过程中产生的误差。
本系统通过刀具切削过程中的切削声音，确定切削难度等级系数，并结合切削参数信息、刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰系数变化率来综合分析出该刀具磨损程度所对应的刀具切削磨损补给稳定系数，能够实现根据动态切削参数信息进行刀具切削磨损补给稳定系数的准确核算，进而准确地统计出在当前切削影响下刀具磨损补偿进给量，以保证调整后的刀具磨损补偿进给量满足对工件加工过程中的控制需要，进而保证加工出的工件满足尺寸要求，实现对数据机床加工过程中的智能监测和诊断处理，具有智能化特点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中工件上各待测点的位置分布示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，包括切削参数采集模块、磨损采集预处理模块和磨损量分析模块。
切削参数采集模块用于采集数控机床在切削过程中的声音信息和切削参数信息，并将采集的数据机床在切削过程中的声音信息和切削参数信息发送至切削诊断管理模块，且将采集的切削参数信息发送至磨损量分析模块，所述切削参数采集模块包括声音采集过滤单元和切削状态参数采集单元，声音采集过滤单元用于采集工件在切削加工过程中的声音信息，对采集的声音信息进行分离，并对分离出非刀具加工切削的声音进行滤除，以保留刀具对工件加工切削过程中声音信息，非刀具加工切削声音包括主轴转动声音、机床运行过程中的声音以及机床与地面间的声音等，切削状态参数采集单元用于实时采集刀具切削过程中的切削参数信息，所述切削参数信息包括切削厚度、切削速度以及进刀量。
磨损量采集预处理模块用于采集刀具切削前、后的刀具图像，采用图像二值化分析出刀具图像中刀具磨损图像，对刀具磨损图像进行刀面特征提取，并将获取的刀面特征与事先存储的各磨损深度等级下所对应的标准刀面特征进行对比，筛选出该刀具磨损图像中各刀面特征所对应的最大磨损深度等级，并统计刀具磨损面积，磨损量采集预处理模块将刀具切削前、后的刀具图像所对应的刀具最大磨损深度等级以及刀具磨损面积发送至磨损量分析模块模块，其中，刀具磨损深度等级分别为
Figure 26896DEST_PATH_IMAGE019
，各刀具磨损深度等级对应的刀具磨损深度范围分别为
Figure 771999DEST_PATH_IMAGE020
，h0等于0毫米，且
Figure 333430DEST_PATH_IMAGE021
，各刀具磨损深度等级对应的刀具磨损深度权重系数分别为
Figure 898403DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 707877DEST_PATH_IMAGE023
。
每个磨损深度等级有且对应一标准刀面特征，当刀具磨损图像中同时出现多个磨损深度等级所对应的标准刀面特征时，筛选出与各标准刀面特征相匹配的刀面特征所对应的最大磨损深度等级。
磨损量分析模块用于接收磨损量采集预处理模块发送的刀具切削前、后对应的最大磨损深度等级以及刀具磨损面积，提取出该刀具在切削前、后的最大磨损深度等级对应的最大刀具磨损深度和最小刀具磨损深度，采用刀具磨损定量化分析模型对刀具磨损程度进行分析，获得刀具磨损量最终系数，并将刀具磨损量最终系数至机床智能管控终端，同时提取刀具在切削前、后的过程中切削参数采集模块采集的刀具的切削参数信息以及统计刀具在该切削的过程中采
Figure 41907DEST_PATH_IMAGE011
刀具磨损量最终系数，分析出刀具在当前切削参数下的刀具磨损干扰变化率，刀具磨损干扰变化率体现了刀具在当前切削参数下的刀具磨损加速程度，刀具磨损干扰变化率越大，刀具磨损加剧的程度越快。
其中，刀具磨损定量化分析模型用于统计刀具在当前磨损深度等级以及刀具磨损面积下所对应的磨损量最终系数，刀具磨损量最终系数展示刀具切削加工过程中某一时刻的刀具磨损的程度，当刀具磨损量最终系数越大，对应的刀具磨损程度越严重，刀具趋于更换的可能性越大，且刀具磨损定量化分析模型为
Figure DEST_PATH_IMAGE025
，M表示为刀具磨损量最终系数，e为自然数，A为刀具磨损深度等级对应的刀具磨损深度权重系数，A取值为
Figure 39819DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 482301DEST_PATH_IMAGE003
为预设的标准刀具磨损面积
Figure 466438DEST_PATH_IMAGE004
所对应的面积磨损比例系数，S为采集的刀具图像中刀具磨损面积，
Figure 186132DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure 230312DEST_PATH_IMAGE006
分别表示为当前刀具磨损深度等级A对应的最大刀具磨损深度和最小刀具磨损深度。
其中，设刀具在切削过程中保持当前切削参数不变，刀具磨损干扰变化率计算公式为
Figure 395976DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 183803DEST_PATH_IMAGE008
表示为刀具在切削前、后期间所对应的平均刀具磨损干扰变化率，
Figure 758004DEST_PATH_IMAGE009
表示为切削参数变动影响系数，当切削参数不变动时，
Figure 97719DEST_PATH_IMAGE009
取值等于1，
Figure 124580DEST_PATH_IMAGE010
表示为刀具在对工件切削完成后的刀具磨损量最终系数，
Figure 716099DEST_PATH_IMAGE011
表示为刀具在对工件切削前的刀具磨损量最终系数，T为刀具切削该工件所需的时长。
另外，
Figure 3861DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 389843DEST_PATH_IMAGE030
分别表示为刀具切削速度、切削厚度以及进刀量所对应的影响比例系数，且
Figure 169580DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 299210DEST_PATH_IMAGE032
分别表示为刀具切削过程中的刀具切削速度、切削厚度以及进刀量，
Figure 707057DEST_PATH_IMAGE033
分别表示为刀具对工件初始切削状态下的刀具切削速度、切削厚度以及进刀量。
实施例2
为了进一步对刀具切削过程中的切削数据进行分析，在该实施例中，该系统还包括刀具切削定位模块，刀具切削定位模块用于实时采集刀具在切削过程中刀具加持端距离工件中轴线的距离，并将刀具在切削加工过程中刀具加持端距离工件中轴线的距离绘制成刀具切削距离线性图。
切削校准模块用于获取样本成品工件图像，如图1所示，依次在样本成品工件的中轴线上采集若干待测点位置，并提取样本成品工件中各待测点位置所在的工件中轴线到成品工件外轮廓的垂直距离，同时筛选出刀具切削过程中的切削参数信息内的进刀量，根据进刀量提取刀具切削距离线性图中刀具加工至各待测点位置处所对应的刀具加持端距工件中轴线的距离，将各待测点位置所在的工件中轴线到成品工件外轮廓的垂直距离与刀具加工至该待测点时刀具加持端距工件中轴线的距离进行校准分析，以动态调整刀具在对该工件进行切削加工过程中的刀具切削参数，提高刀具切削过程中因让刀问题而导致的工件加工尺寸偏离合格品的工件加工尺寸。
通过根据刀具切削过程中的进刀量，并结合工件旋转一周的时间，分析出刀具加工至工件上某一待测点所需的时间t，进而通过时间t筛选出刀具切削距离线性图中刀具加持端距离工件中轴线的距离，便于将同一测试点处的工件中轴线到工件外轮廓间的垂直距离与刀具切削距离线性图中该测试点位置处刀具加持端距离工件中轴线的距离间的对比，判断处刀具加工中是否存在让刀的现象，且通过从刀具切削距离线性图筛选处各待测点位置处的刀具加持端距离工件中轴线的距离，以保证各待测点在时间以及位置上的同步，即样本成品工件上某一待测点位置处时工件中轴线到工件外轮廓间的垂直间距所对应的时间点与刀具切削距离线性图中刀具加工至该待测点位置处时刀具加持端距离工件中轴线的距离所对应的时间点相重合。
其中，切削校准模块对同一待测点处样本成品工件的中轴线到工件外轮廓间的垂直距离与刀具加持端距离工件中轴线的距离进行校准分析，包括以下步骤：
步骤SS1、提取切削过程中的距离工件加工起始端最近的待测点处刀具夹持端距离工件中轴线的距离与该待测点出样本成品工件的中轴线到工件外轮廓的垂直距离间的差值
Figure 529520DEST_PATH_IMAGE012
，当刀具不存在让刀问题时，距离差值
Figure 265395DEST_PATH_IMAGE013
固定，为刀具夹持端到刀尖的长度L；
步骤SS2、判断差值
Figure 821885DEST_PATH_IMAGE013
是否大于长度L，若等于长度L，则表明刀具在切削过程中不存在让刀现象，若大于长度L，则执行步骤SS3;
步骤SS3、控制刀具向工件轴线方向进给距离X，
Figure 959605DEST_PATH_IMAGE014
，并等切削衰减比例Y（0＜Y＜0.5），依次降低切削厚度
Figure 952969DEST_PATH_IMAGE035
和进刀量
Figure 895515DEST_PATH_IMAGE037
，测试点位置个数j=1,2,...；并按照该切削厚度和进刀量进行切削加工；
步骤SS4、判断下一待测点处刀具夹持端距离工件中轴线的距离与该待测点出样本成品工件的中轴线到工件外轮廓的垂直距离间的差值
Figure 724538DEST_PATH_IMAGE013
，执行步骤SS2-SS4，直至差值
Figure 982344DEST_PATH_IMAGE013
等于长度L，能够有效解决刀具切削过程中因切削负荷大而造成的让刀问题。
同时，并根据工件原尺寸与样本成品工件尺寸来逐次增加切削厚度，以满足工件从原尺寸加工至样本成本工件尺寸符合要求，实现切削厚度的分次增加，既能保护刀具受损，又能提高工件尺寸加工的满意度。
通过切削校准模块对切削过程中的差值进行分析，来动态调整刀具在对该工件进行切削加工过程中的刀具切削参数，提高刀具切削过程中因让刀问题而导致的工件加工尺寸偏离合格品的工件加工尺寸，以避免刀具切削过程中的出现让刀现象，提高了刀具切削过程中的准确性。
实施例3
在该实施例中，该系统还包括切削诊断管理模块，切削诊断管理模块用于提取切削校准模块在切削过程中动态调整的刀具切削参数信息，并按照该调整后的刀具在切削过程中的动态刀具切削参数对同一尺寸类型的工件进行动态切削加工，以实现通过对同一尺寸类型下的首个工件进行切削过程中的动态调整，并按照调整后的动态刀具切削参数对工件进行切削，以完全消除切削过程中对其他剩余的同一尺寸类型的工件的让刀问题，能够有效排除在对同一尺寸类型下的其他工件加工过程中因固定刀具切削参数信息不符合切削要求所造成工件切削的让刀问题干扰，并接收切削参数采集模块发送的数据机床在切削过程中的声音信息和切削参数信息，对切削过程中的声音信息进行特征提取，并将提取出的声音特征与预先存储的切削难度等级所对应的声音特征进行对比，确定切削难度等级系数，且筛选出相邻待测点位置间的切削参数信息以分析出平均切削参数信息，并将刀具切削过程中的切削难度等级系数以及动态切削参数信息下的各相邻待测点位置间的平均切削参数信息发送至刀具磨损补给分析模块，所述平均切削参数信息包括平均切削厚度、平均切削速度以及平均进刀量。
其中，对切削过程中切削所产生的各切削难度等级所对应的声音特征提取，构成各切削难度等级所对应的声音特征集合
Figure 146609DEST_PATH_IMAGE038
，i为切削难度等级，取值1,2,3,4级别，
Figure 981710DEST_PATH_IMAGE038
为第i个切削难度等级所对应的声音特征集合，由若干个该切削难度等级下的声音特征组成，且各切削难度等级对应的切削难度等级系数分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
。
刀具磨损补给分析模块用于接收切削诊断管理模块发送的刀具切削过程中的切削难度等级系数以及动态切削参数信息下的各相邻待测点位置间的平均切削参数信息，并提取磨损量分析模块中分析获得的刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰变化率，通过对相邻待测点位置间平均切削参数信息、声音信息所对应的切削难度等级系数、刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰系数变化率进行综合分析诊断出刀具切削磨损补给稳定系数，刀具切削磨损补给稳定系数越大，表明刀具切削过程中磨损的越严重，所需的刀具切削进给补给量越大，通过对刀具进给补给量的动态调整，能够减小因刀具磨损所造成的工件加工尺寸偏移理论加工尺寸。
其中，刀具切削磨损补给稳定系数的计算公式
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
表示为刀具切削磨损补给稳定系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示为切削过程中的切削难度等级系数，属于
Figure DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
分别表示为第j个测试点到第j+1个测试点间的平均切削厚度、平均切削速度以及平均进刀量。
通过对切削声音、动态切削参数信息、刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰变化率等数据进行融合处理，来综合获取刀具切削磨损补给稳定系数，便于对多种因素进行综合考量，以对刀具磨损补给量的计算提供可靠的数据。
实施例4
在该实施例中，还可增加机床智能管控终端，即该系统还包括机床智能管控终端，机床智能管控终端用于接收刀具磨损补给分析模块发送的刀具切削磨损补给稳定系数，并通过刀具切削磨损补给稳定系数实时统计出刀具切削过程中的刀具磨损补偿进给量（刀具磨损补偿进给量为刀具切削磨损补给稳定系数与额定补偿进给量间的乘积，额定补偿进给量为刀具切削厚度），刀具磨损补偿进给量等于主轴每转一周的刀具向工件中轴线的补偿距离，并接收磨损量分析模块发送的刀具磨损量最终系数，判断刀具磨损量最终系数是否大于设定的刀具磨损上限阈值，若大于设定的刀具磨损上限阈值，则对超过刀具磨损上限阈值的刀具进行更换，更换成备用刀具，以保证在加工过程中的智能监测和控制。
本系统通过对数据机床在切削过程中的工件磨损程度以及加工过程进行实时监测，判断刀具磨损是否达到上限程度，以智能化更换刀具，避免无人看管状态下，刀具磨损达到上限程度后仍然继续使用，降低了工件加工的准确度和精确度。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：包括切削参数采集模块、磨损采集预处理模块和磨损量分析模块；
切削参数采集模块用于采集数控机床在切削过程中的声音信息和切削参数信息；
磨损量采集预处理模块用于采集刀具切削前、后的刀具图像，采用图像二值化分析出刀具图像中刀具磨损图像，对刀具磨损图像进行刀面特征提取，并将获取的刀面特征与事先存储的各磨损深度等级对应的标准刀面特征进行对比，筛选出该刀具磨损图像中刀面特征中的最大磨损深度等级，并统计刀具磨损面积，磨损量采集预处理模块将刀具切削前、后的刀具图像所对应的刀具最大磨损深度等级以及刀具磨损面积发送至磨损量分析模块模块；
所述磨损量分析模块用于接收磨损量采集预处理模块发送的刀具切削前、后对应的最大磨损深度等级以及刀具磨损面积，提取出该刀具在切削前、后的最大磨损深度等级对应的最大刀具磨损深度和最小刀具磨损深度，采用刀具磨损定量化分析模型对刀具磨损程度进行分析，获得刀具磨损量最终系数，同时提取刀具在切削前、后的过程中切削参数采集模块采集的刀具的切削参数信息以及统计刀具在该切削的过程中采用上述切削参数信息所对应的切削加工时长，并结合刀具切削前、后所对应的刀具磨损量最终系数，分析出刀具在当前切削参数下的刀具磨损干扰变化率。
2.根据权利要求1所述的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：所述切削参数采集模块包括声音采集过滤单元和切削状态参数采集单元，声音采集过滤单元用于采集工件在切削加工过程中的声音信息，对采集的声音信息进行分离，并对分离出非刀具加工切削的声音进行滤除。
3.根据权利要求2所述的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：所述刀具磨损定量化分析模型为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，M表示为刀具磨损量最终系数，e为自然数，A为刀具磨损深度等级对应的刀具磨损深度权重系数，A取值为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为预设的标准刀具磨损面积
Figure DEST_PATH_IMAGE004
所对应的面积磨损比例系数，S为采集的刀具图像中刀具磨损面积，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
和
Figure DEST_PATH_IMAGE006
分别表示为当前刀具磨损深度等级A对应的最大刀具磨损深度和最小刀具磨损深度。
4.根据权利要求3所述的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：当刀具在切削过程中保持当前切削参数不变，刀具磨损干扰变化率计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示为刀具在切削前、后期间所对应的平均刀具磨损干扰变化率，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示为切削参数变动影响系数，当切削参数不变动时，
Figure 317715DEST_PATH_IMAGE009
取值等于1，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示为刀具在对工件切削完成后的刀具磨损量最终系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示为刀具在对工件切削前的刀具磨损量最终系数，T为刀具切削该工件所需的时长。
5.根据权利要求1所述的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：该数控机床控制系统还包括系统刀具切削定位模块，刀具切削定位模块用于实时采集刀具在切削过程中刀具加持端距离工件中轴线的距离，并将刀具在切削加工过程中刀具加持端距离工件中轴线的距离绘制成刀具切削距离线性图；
切削校准模块用于获取样本成品工件图像，依次在样本成品工件的中轴线上采集若干待测点位置，并提取各待测点位置所在的工件中轴线到成品工件外轮廓的垂直距离，同时筛选出刀具切削过程中的切削参数信息内的进刀量，根据进刀量提取刀具切削距离线性图中刀具加工至各待测点位置处所对应的刀具加持端距工件中轴线的距离，将各待测点位置所在的工件中轴线到成品工件外轮廓的垂直距离与刀具加工至该待测点时刀具加持端距工件中轴线的距离进行校准分析，以动态调整刀具在对该工件进行切削加工过程中的刀具切削参数。
6.根据权利要求5所述的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：所述切削校准模块对同一待测点处样本成品工件的中轴线到工件外轮廓间的垂直距离与刀具加持端距离工件中轴线的距离进行校准分析，包括以下步骤：
步骤SS1、提取切削过程中的距离工件加工起始端最近的待测点处刀具夹持端距离工件中轴线的距离与该待测点出样本成品工件的中轴线到工件外轮廓的垂直距离间的差值
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，当刀具不存在让刀问题时，距离差值
Figure DEST_PATH_IMAGE013
固定，为刀具夹持端到刀尖的长度L；
步骤SS2、判断差值
Figure DEST_PATH_IMAGE014
是否大于长度L，若等于长度L，则表明刀具在切削过程中不存在让刀现象，若大于长度L，则执行步骤SS3;
步骤SS3、控制刀具向工件轴线方向进给距离X，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，并等切削衰减比例Y（0＜Y＜0.5），依次降低切削厚度
Figure DEST_PATH_IMAGE016
和进刀量
Figure DEST_PATH_IMAGE017
测试点位置个数j=1,2,...；并按照该切削厚度和进刀量进行切削加工；
步骤SS4、判断下一待测点处刀具夹持端距离工件中轴线的距离与该待测点出样本成品工件的中轴线到工件外轮廓的垂直距离间的差值
Figure 248237DEST_PATH_IMAGE013
，执行步骤SS2-SS4，直至差值
Figure 293554DEST_PATH_IMAGE013
等于长度L。
7.根据权利要求6所述的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：该系统还包括切削诊断管理模块，切削诊断管理模块用于提取切削校准模块在切削过程中动态调整的刀具切削参数信息，并按照该调整后的刀具在切削过程中的动态刀具切削参数对同一尺寸类型的工件进行动态切削加工，并提取切削参数采集模块发送的数据机床在切削过程中的声音信息和切削参数信息，对切削过程中的声音信息进行特征提取，并将提取出的声音特征与预先存储的切削难度等级所对应的声音特征进行对比，确定切削难度等级系数，且筛选出相邻待测点位置间的切削参数信息以分析出平均切削参数信息，并将刀具切削过程中的切削难度等级系数以及动态切削参数信息下的各相邻待测点位置间的平均切削参数信息发送至刀具磨损补给分析模块；
刀具磨损补给分析模块用于接收切削诊断管理模块发送的刀具切削过程中的切削难度等级系数以及动态切削参数信息下的各相邻待测点位置间的平均切削参数信息，并提取磨损量分析模块中分析获得的刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰变化率，通过对相邻待测点位置间平均切削参数信息、声音信息所对应的切削难度等级系数、刀具磨损量最终系数以及刀具磨损干扰系数变化率进行综合分析诊断出刀具切削磨损补给稳定系数。
8.根据权利要求1所述的一种智能监测和诊断切削状态的数控机床控制系统，其特征在于：该系统还包括机床智能管控终端，机床智能管控终端用于接收刀具磨损补给分析模块发送的刀具切削磨损补给稳定系数，并通过刀具切削磨损补给稳定系数实时统计出刀具切削过程中的刀具磨损补偿进给量，并接收磨损量分析模块发送的刀具磨损量最终系数，判断刀具磨损量最终系数是否大于设定的刀具磨损上限阈值，若大于设定的刀具磨损上限阈值，则对超过刀具磨损上限阈值的刀具进行更换，更换成备用刀具。
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