CN114643496A - 用于工具机的加工监控方法及加工监控系统 - Google Patents

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CN114643496A CN202110043059.9A CN202110043059A CN114643496A CN 114643496 A CN114643496 A CN 114643496A CN 202110043059 A CN202110043059 A CN 202110043059A CN 114643496 A CN114643496 A CN 114643496A
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马胜铭
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Abstract

本发明公开一种用于工具机的加工监控方法及加工监控系统，以加工一工件。加工监控方法包括以下步骤。首先，侦测工具机的主轴的振动信号。接着，取得振动信号的振动特征值。之后，判断振动特征值是否超过门槛条件，门槛条件是经过训练模型根据工件的预定表面品质所决定。若振动特征值超过门槛条件，调整工具机的加工参数。

Description

用于工具机的加工监控方法及加工监控系统
技术领域
本发明涉及一种加工监控方法及加工监控系统，且特别是涉及一种用于工具机的加工监控方法及加工监控系统。
背景技术
以往在利用工具机进行加工时，为了确保工件的表面品质，加工者往往需要花费大量时间进行加工参数测试，但此方式十分仰赖加工者的经验。再者，对于少样多量的短链供应链来说，因零组件款式多，每当生产一款工件就必须重新打样及测试参数，使得生产时常无法赶上接单速度。
有鉴于此，需要一种能够在不影响工件预定表面品质的条件下，随时监控工具机的加工情况，以对应调整加工参数的方式。
发明内容
本发明提供一种用于工具机的加工监控方法及加工监控系统，可解决前述问题。
根据本发明的一方面，提出一种用于工具机的加工监控方法，以加工工件。加工监控方法包括以下步骤。首先，侦测工具机的主轴的振动信号。接着，取得振动信号的振动特征值。之后，判断振动特征值是否超过门槛条件，门槛条件是经过训练模型根据工件的预定表面品质所决定。若振动特征值超过门槛条件，调整工具机的加工参数。
根据本发明的另一方面，提出一种加工监控系统。加工监控系统包括工具机、振动信号感测单元、信号处理单元、监控单元以及加工参数调整单元。工具机包括主轴。振动信号感测单元用于侦测工具机的主轴的振动信号。信号处理单元用于取得振动信号的振动特征值。监控单元用于判断振动特征值是否超过门槛条件，其中门槛条件是经过训练模型根据工件的预定表面品质所决定。加工参数调整单元用于当振动特征值超过门槛条件，调整工具机的加工参数。
为了对本发明的上述及其他方面有更佳的了解，下文特举实施例，并配合所附的附图详细说明如下：
附图说明
图1是本发明一实施例的加工监控系统的简化示意图；
图2是本发明一实施例的加工监控方法的流程图；
图3是本发明一实施例的切削品质数据库建立方法的流程图；
图4是取得样本振动信号的样本振动特征值的步骤的一实施方式的示意图；
图5A是样本振动信号的波形示意图；
图5B是样本频域信号的波形示意图；
图6是调整工具机的加工参数的步骤的一实施方式的示意图；
图7是主轴转速与测试振动特征值的关系图；
图8A是使用工具机对工件进行加工的切削振动信号的波形示意图，显示未开启本发明一实施例的加工监控系统的情形；
图8B是使用工具机对工件进行加工的切削振动信号的波形示意图，显示开启本发明一实施例的加工监控系统的情形；及
图8C是在参数调整区间进行调整加工参数的步骤而得的主轴转速与测试振动特征值的关系图。
符号说明
100:加工监控系统
110:工具机
112:主轴
114:工件台
120:振动信号感测单元
130:信号处理单元
140:监控单元
150:加工参数调整单元
160:工具机控制装置
S100:加工监控方法
S110,S120,S130,S140,S150,S160,S161,S162,S163,S164,S165,S166,S167:步骤S200:切削品质数据库建立方法
S210:S220,S230,S231,S232,S233,S234,S235,S236,S237,S240,S250:步骤A,B,C,D:切削倍频
E:频率
F,H,P:点
MD:训练模型
Ra:表面粗糙度
Va,Vb,Vc,Vd:样本振动值
Vcc:额外样本振动值
WP:工件
WPs:样本件
WPt:测试件
Z1:加工初期区间
Z2:参数调整区间
Z3:接续加工区间
具体实施方式
以下将详述本发明的各实施例，并配合附图作为例示。除了这些详细描述之外，本发明还可以广泛地施行在其他的实施例中，任何所述实施例的轻易替代、修改、等效变化都包含在本发明的范围内，并以附上的权利要求为准。在说明书的描述中，为了使读者对本发明有较完整的了解，提供了许多特定细节及实施范例；然而，这些特定细节及实施范例不应视为本发明的限制。此外，众所周知的步骤或元件并未描述于细节中，以避免造成本发明不必要的限制。
请参照图1，其是根据本发明一实施例的加工监控系统100的简化示意图。加工监控系统100包括工具机110、振动信号感测单元120、信号处理单元130、监控单元140、加工参数调整单元150及工具机控制装置160。实施例中，工具机110包括主轴112及工件台114，在主轴112的鼻端可装设刀具(未标示)，工具机控制装置160耦接于工具机110，以控制工具机110对工件台114上的工件WP进行加工。实施例中是以铣床为范例说明，但本发明的工具机110不以此为限。
振动信号感测单元120耦接于工具机110的主轴112，用于侦测主轴112的振动信号，例如但不限于是加速规、位移计、麦克风等可测量振动状态的感测器。信号处理单元130耦接于振动信号感测单元120，用于接收振动信号感测单元120所侦测的振动信号，并对振动信号进行信号处理。监控单元140耦接于信号处理单元130、加工参数调整单元150及工具机控制装置160，用于对经信号处理单元130处理过后的信号进行监控，以随时掌握工具机110的加工情况。如判断目前的加工情况符合预期，则令工具机控制装置160继续进行加工，工具机控制装置160可基于数值控制码来控制工具机110。一旦加工条件不佳而可能影响到工件WP的表面品质，即立刻命令加工参数调整单元150进行加工参数的调整，且工具机控制装置160的数值控制码可读取储存在暂存区中调整过后的加工参数来控制工具机110，以确保工件WP符合所期待的表面品质。
图2是根据本发明一实施例的加工监控方法S100的流程图。请参照图1和图2，在步骤S110，首先以一训练模型MD根据工件WP的预定表面品质决定一门槛条件。此门槛条件是作为监控单元140在监控工具机110的加工情况的标准，如果加工情况都符合门槛条件，则代表经加工后的工件WP的表面品质符合所期待的预定值。在一些实施例中，所述预定表面品质与工件WP的表面粗糙度相关，表面粗糙度可以但不限于是中心线平均粗糙度(Ra)，或是十点平均粗糙度(Rz)。
于此，训练模型MD可依据工件WP的预定表面品质产生门槛条件。训练模型MD可经由机器学习演算法(如神经网络)进行训练而建构。在训练模型MD的训练过程中，训练模型MD利用一切削品质数据库来进行训练。当训练完成后，使用者即可将工件WP的预定表面品质输入训练模型MD，训练模型MD便会输出相应的门槛条件供监控单元140监控工具机110的加工情况。
图3是根据本发明一实施例的切削品质数据库建立方法S200的流程图。请参照图1和图3，在步骤S210，工具机110以一加工条件对样本件WPs进行加工。加工条件可包括工具机110的主轴转速及/或进给速度。
接着，在步骤S220，振动信号感测单元120侦测工具机110的主轴112的样本振动信号。然后在步骤S230，信号处理单元130取得样本振动信号的样本振动特征值VT。一般来说，振动信号感测单元120所侦测的样本振动信号(原始振动信号)包含许多和切削无关的噪声，因此需通过信号处理单元130进行样本振动特征值VT的提取，以获得和切削有关的样本切削振动信号。其中，样本振动特征值VT代表工具机110在进行加工时和加工区域有关的振动，而非来自于非加工区域的外界振动。
进一步地说，请同时参照图1、图4、图5A和图5B，其中图4是取得样本振动信号的样本振动特征值VT的步骤S230的一实施方式，图5A是样本振动信号的波形示意图，图5B是样本频域信号的波形示意图。如图5A所示，样本振动信号包含许多和切削无关的噪声，因此需对此信号进行处理。
在步骤S231，信号处理单元130以一样本取样频率撷取样本振动信号的样本时域信号。举例来说，信号处理单元130可以10000次/秒的样本取样频率进行振动值的取样，以取得样本时域信号。接着，如步骤S232，信号处理单元130将样本时域信号利用傅立叶转换而转换为样本频域信号。举例来说，如图5B所示，其显示样本时域信号的其中一取样区间对应的样本频域信号。
接下来，在步骤S233，信号处理单元130取得样本频域信号中至少n倍频下的至少一样本振动值，其中n为1以上的整数。举例来说，如图5B所示，通常在1倍频(切削倍频A)下的波形会有最大的振动幅度(对应样本振动值Va)，而后随着倍频数的增加，振动幅度会逐渐减小。在本实施例中，可取得至少4倍频，于切削倍频B处对应样本振动值Vb，于切削倍频C处对应样本振动值Vc，于切削倍频D处对应样本振动值Vd。
接着，在步骤S234，信号处理单元130计算至少一样本振动值的样本振动总和Vch。举例来说，如图5B所示，样本振动总和Vch＝Va+Vb+Vc+Vd。
接着，在步骤S235，信号处理单元130判断在至少n倍频以外是否还存在一额外样本振动值Vcc，且此额外样本振动值Vcc大于1倍频的样本振动值Va。若是，则执行步骤S236；若否，则执行步骤S237。
举例来说，如图5B所示，在倍频以外的频率E还存在大于样本振动值Va的额外样本振动值Vcc，于频率E下的振动可能起因于工具机110处于非稳态切削而产生的颤振现象。因此，在计算样本振动特征值VT时，需将额外样本振动值Vcc一并列入考虑。如步骤S236，样本振动特征值VT即等于样本振动总和Vch及额外样本振动值Vcc之和。相反地，若无出现此额外样本振动值Vcc，则如步骤S237，以样本振动总和Vch作为样本振动特征值VT即可。
再回到图1和图3，在得到样本振动特征值VT后，进行测量样本件WPs在所述加工条件下的样本表面品质的步骤S240。之后，在步骤S250，切削品质数据库记录前述加工条件、以及对应加工条件下的样本振动特征值VT及样本表面品质。
请参照图1和图2，当决定了门槛条件后，执行步骤S120，工具机110对工件WP进行加工。接着，在步骤S130，振动信号感测单元120侦测工具机110的主轴112的振动信号。而后，在步骤S140，信号处理单元130取得振动信号的振动特征值。其中，步骤S140中，振动特征值的取得方式如前方的步骤S230的一实施方式所述，进行振动特征值的提取，以获得和切削有关的切削振动信号。亦即：以一取样频率撷取振动信号的时域信号；将时域信号转换为频域信号；取得频域信号中至少n倍频下的至少一振动值，其中n为1以上的整数；计算至少一振动值的振动总和；以及判断在至少n倍频以外是否还存在一额外振动值，且此额外振动值大于1倍频的振动值。若存在额外振动值，则以振动总和与额外振动值之和作为振动特征值；若不存在额外振动值，则以振动总和作为振动特征值。于此不再举例说明。
接着，在步骤S150，监控单元140判断振动特征值是否超过步骤S110所决定的门槛条件。若未超过，表示以目前的加工参数进行加工的工件WP的表面品质能够符合所期待的预定值，则回到步骤S120，监控单元140指示工具机控制装置160以目前的加工参数继续对工件WP进行加工。若超过门槛条件，则表示目前的加工参数无法让工件WP的表面品质符合所期待的预定值，则进行步骤S160，监控单元140命令加工参数调整单元150调整工具机110的加工参数。一实施例中，在进行加工参数调整时，监控单元140可命令工具机控制装置160暂停工具机110对工件WP进行加工，接着令工具机控制装置160控制工件台114旋转，以转而对一测试件WPt进行试加工的测试，进而找出适合的加工参数。
在一实施例中，调整工具机110的加工参数的步骤S160包括取得工具机110的一最佳化主轴转速，最佳化主轴转速的取得方式如图6所示，其是调整工具机110的加工参数的步骤S160的一实施方式。请参照图1和图6，在步骤S161，首先，加工参数调整单元150设定一转速区间，包括在一主轴转速初始值及一主轴转速最终值之间的任何转速值。
接着，加工参数调整单元150命令工具机控制装置160在转速区间内以不同的主轴转速递回地执行步骤S162至步骤S166，直到完成所有的转速测试为止。
详细地说，在步骤S162，加工参数调整单元150先选择一预定主轴转速，命令工具机控制装置160以此预定主轴转速对测试件WPt进行试加工。
在步骤S163，振动信号感测单元120侦测工具机110的主轴112的测试振动信号。接着，在步骤S164，信号处理单元130取得测试振动信号的测试振动特征值。其中，步骤S164中，测试振动特征值的取得方式如前方的步骤S230的一实施方式所述，进行测试振动特征值的提取，以获得和切削有关的切削振动信号，于此不再赘述。然后，如步骤S165所示，若尚未完成所有转速测试，则如步骤S166所示，加工参数调整单元150改变主轴转速，并依此主轴转速继续执行步骤S162。反之，若完成在转速区间内的测试，则执行步骤S167，加工参数调整单元150根据试加工结果，选择合适的主轴转速。
于此，加工参数调整单元150可根据试加工结果，对主轴转速与测试振动特征值进行排序，以获得最佳化的主轴转速。如图7所示，其是主轴转速与测试振动特征值的关系图。根据试加工结果，在点F的主轴转速条件下具有最小的测试振动特征值。因此，加工参数调整单元150将点F的主轴转速视为最佳化的主轴转速，并依此更新加工参数，及命令工具机控制装置160依照更新的加工参数对工件WP回到先前的暂停点接续加工。
当然，调整工具机110的加工参数的步骤S160并不以上面的实施例为限。举例来说，加工参数调整单元150不一定要寻找最佳化的主轴转速，只要以此主轴转速的加工条件下所加工的工件WP符合其预定表面品质，都可视为合适的主轴转速。
以下将参照图8A、图8B和图8B的范例，以切削一不锈钢手机壳为例说明上述内容。
图8A显示未开启本发明一实施例的加工监控系统100的情形，其是使用工具机110对工件WP进行加工的切削振动信号的波形示意图。于此，切削振动信号的波形可根据如前方的步骤S140取得的振动特征值所获得，以显示与切削有关的切削振动信号。本实施例中，工件WP的预定表面品质(表面粗糙度Ra)为0.8μm，经由训练模型MD决定对应的门槛条件为0.91g，其中g为重力加速度值。如图8A所示，当振动特征值未超过0.91g时，工件WP所测量的表面粗糙度Ra符合期待的0.8μm。一旦振动特征值超过0.91g时，工件WP所测量的表面粗糙度Ra便不符合期待值。
图8B是使用工具机110对工件WP进行加工的切削振动信号的波形示意图，显示开启本发明一实施例的加工监控系统100的情形。图8C是在参数调整区间进行调整加工参数的步骤而得的主轴转速与测试振动特征值的关系图。请参照图8B，在加工初期区间Z1，监控单元140判断振动特征值在点P时已超过门槛条件，便命令加工参数调整单元150进行加工参数的调整。在参数调整区间Z2，加工参数调整单元150进行5组的试切削测试，进而获得5组的主轴转速与测试振动特征值的对应关系，如图8C所示。而于图8C中，在点H的主轴转速条件下具有最小的测试振动特征值。因此，加工参数调整单元150将点H的主轴转速视为最佳化的主轴转速，并依照最佳化的主轴转速调整加工参数。请参照图8B，接着，加工参数调整单元150令工具机控制装置160接续加工。在接续加工区间Z3，工件WP所测量的表面粗糙度Ra均符合期待值。
综上所述，根据本发明所提供的用于工具机的加工监控方法及加工监控系统，是依据工件的预定表面品质制定门槛条件。如此，即使工具机处于稳态切削的情形，也可以对不符预期的加工参数进行调整，避免工具机在稳态切削下工件的表面品质仍有可能不符预期的情况发生。
虽然结合以上实施例公开了本发明，然而其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围应当以附上的权利要求所界定的为准。

Claims (10)

1.一种用于工具机的加工监控方法，以加工工件，该加工监控方法包括：
侦测该工具机的主轴的振动信号；
取得该振动信号的振动特征值；
判断该振动特征值是否超过门槛条件，该门槛条件是经过训练模型根据该工件的预定表面品质所决定；以及
若该振动特征值超过该门槛条件，调整该工具机的加工参数。
2.如权利要求1所述的加工监控方法，其中取得该振动信号的该振动特征值的步骤包括：
以一取样频率撷取该振动信号的时域信号；
将该时域信号转换为频域信号；
取得该频域信号中至少n倍频下的至少一振动值，其中n为1以上的整数；
计算该至少一振动值的振动总和；以及
判断在该至少n倍频以外是否还存在额外振动值，且该额外振动值大于1倍频的振动值；
若存在该额外振动值，则以该振动总和与该额外振动值之和作为该振动特征值；
若不存在该额外振动值，则以该振动总和作为该振动特征值。
3.如权利要求1所述的加工监控方法，其中该预定表面品质与该工件的表面粗糙度相关。
4.如权利要求1所述的加工监控方法，其中该训练模型是以切削品质数据库经由机器学习演算法进行训练，该切削品质数据库的建立包括以下步骤：
侦测该工具机以加工条件对样本件进行加工的主轴的样本振动信号；
取得该样本振动信号的样本振动特征值；
测量该样本件在该加工条件下的样本表面品质；以及
记录该加工条件以及对应该加工条件下的该样本振动特征值及该样本表面品质。
5.如权利要求4所述的加工监控方法，其中取得该样本振动信号的该样本振动特征值的步骤包括：
以样本取样频率撷取该样本振动信号的样本时域信号；
将该样本时域信号转换为样本频域信号；
取得该样本频域信号中至少n倍频下的至少一样本振动值，其中n为1以上的整数；
计算该至少一样本振动值的样本振动总和；以及
判断在该至少n倍频以外是否还存在额外样本振动值，且该额外样本振动值大于1倍频的样本振动值；
若存在该额外样本振动值，则以该样本振动总和与该额外样本振动值之和作为该样本振动特征值；
若不存在该额外样本振动值，则以该样本振动总和作为该样本振动特征值。
6.如权利要求4所述的加工监控方法，其中该加工条件包括该工具机的主轴转速及进给速度。
7.如权利要求1所述的加工监控方法，其中调整该工具机的该加工参数的步骤包括取得该工具机的最佳化主轴转速。
8.如权利要求7所述的加工监控方法，其中取得该工具机的该最佳化主轴转速的步骤包括：
设定转速区间；
在该转速区间内，以不同的主轴转速递回地执行以下步骤：
侦测该工具机以预定主轴转速对测试件进行试加工的主轴的测试振动信号；及
取得该测试振动信号的测试振动特征值；以及
将对应于最小的该测试振动特征值的该预定主轴转速作为该最佳化主轴转速。
9.一种加工监控系统，其特征在于，包括：
工具机，包括主轴；
振动信号感测单元，用于侦测该工具机的该主轴的振动信号；
信号处理单元，用于取得该振动信号的振动特征值；
监控单元，用于判断该振动特征值是否超过门槛条件，其中该门槛条件是经过训练模型根据该工件的预定表面品质所决定；以及
加工参数调整单元，用于当该振动特征值超过该门槛条件，调整该工具机的加工参数。
10.如权利要求9所述的加工监控系统，其中该预定表面品质与该工件的表面粗糙度相关。
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