CN115255415A

CN115255415A - 一种车削中吃刀抗力的测量方法、装置、设备和存储介质

Info

Publication number: CN115255415A
Application number: CN202210964646.6A
Authority: CN
Inventors: 叶文昌; 姜峰; 郭必成; 王福增; 吴贤; 黄身桂; 谭援强
Original assignee: Nan'an Huada Stone Industry Technology Research Institute; Huaqiao University
Current assignee: Nan'an Huada Stone Industry Technology Research Institute; Huaqiao University
Priority date: 2022-08-12
Filing date: 2022-08-12
Publication date: 2022-11-01

Abstract

本发明实施例提供一种车削中吃刀抗力的测量方法、装置、设备和存储介质，涉及机械加工监测技术领域。其中，这种测量方法，其包含步骤S1至步骤S3。S1、获取应变传感器的第一监测数据。S2、根据第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆应变数据。S3、根据刀杆应变数据，基于刀杆应变数据和吃刀抗力的第二关系模型，获取车刀的监测吃刀抗力。本发明能够通过简单的结构，获得较为准确的吃刀抗力(即切削力)为车床的控制提供数据参考，具有很好的实际意义。

Description

一种车削中吃刀抗力的测量方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及机械加工监测技术领域，具体而言，涉及一种车削中吃刀抗力的测量方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

车刀是用于车削加工的、具有一个切削部分的刀具。在车削加工过程中，切削力的大小会对切削过程中产生的切削热、切削振动、刀具磨损状况、以及工件的加工精度和表面质量等产生影响。

因此，切削力的平衡和优化是机床设计需要考虑的重要因素。机械加工过程中切削力的获取，对于优化加工过程工艺参数，提高加工质量具有重要意义。

在机床的测试、优化和改进过程中，对切削力的测量十分重要。目前，在切削加工过程监测研究中，多采用商用测力仪的方案，其设备复杂，体积较大，安装难度较大，且影响机床的自身特性，对机床自身结构造成负面影响。在车削力测量时使用测力仪夹具将测力仪安装在车床刀架上，再将刀具安装在测量仪上。但在实际测量研究时发现，测力仪的安装通常会受到机床结构、夹具、空间等限制，通用性较差，而且测力仪的价格高昂，使得切削力的测量成本较高。

有鉴于此，申请人在研究了现有的技术后特提出本申请。

发明内容

本发明提供了一种车削中吃刀抗力的测量方法、装置、设备和存储介质，以改善上述技术问题中的至少一个。

第一方面、

本发明实施例提供了一种车削中吃刀抗力的测量方法，其包含步骤S1至步骤S3。

S1、获取应变传感器的第一监测数据。

S2、根据第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆应变数据。

S3、根据刀杆应变数据，基于刀杆应变数据和吃刀抗力的第二关系模型，获取车刀的监测吃刀抗力。

在一些实施例中，车削中吃刀抗力的测量方法，还包含步骤S4。

S4、根据监测吃刀抗力，基于监测吃刀抗力和真实吃刀抗力之间的第三关系模型，获取车刀的真实吃刀抗力。

在一些实施例中，第三关系模型为Fn＝kFn′，式中，Fn为真实吃刀抗力、k系数、Fn′为监测吃刀抗力。

在一些实施例中，第三关系模型根据步骤A1至步骤A3获取：

A1、获取不同切深时，应变传感器监测到的第二监测数据集，以及测力仪监测到的第一吃刀抗力集。

A2、根据第二监测数据集，获取第二吃刀抗力集。

A3、根据第一吃刀抗力集合第二吃刀抗力集，将相同切深的吃刀抗力分别作为横纵坐标进行拟合，获取第三关系模型。

在一些实施例中，步骤S2具体包括步骤S21至步骤S22。

S21、根据第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆微应变数据。

S22、根据刀杆微应变数据，获取刀杆应变数据。其中，刀杆应变数据等于10⁶倍的刀杆微应变数据。

在一些实施例中，第一关系模型为με＝50mv，式中，με为刀杆的微应变数据、mv为应变传感器输出的电压信号。

在一些实施例中，第二关系模型为σ＝Eε，Fn′＝σA。式中，σ为刀杆所受应力，E为刀杆的弹性模量，ε为刀杆的应变数据，Fn′为吃刀抗力，A为刀杆横截面面积。

第二方面、

本发明实施例提供了一种车削中吃刀抗力的测量装置，其包含：

实时数据获取模块，用于获取应变传感器的第一监测数据。

应变数据获取模块，用于根据第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆应变数据。

吃刀抗力数据模块，用于根据刀杆应变数据，基于刀杆应变数据和吃刀抗力的第二关系模型，获取车刀的监测吃刀抗力。

在一些实施例中，车削中吃刀抗力的测量装置还包含矫正模块。

矫正模块，用于根据监测吃刀抗力，基于监测吃刀抗力和真实吃刀抗力之间的第三关系模型，获取车刀的真实吃刀抗力。

在一些实施例中，应变数据获取模块包括：

微应变获取单元，用于根据第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆微应变数据。

应变获取单元，用于根据刀杆微应变数据，获取刀杆应变数据。其中，刀杆应变数据等于10⁶倍的刀杆微应变数据。

在一些实施例中，车削中吃刀抗力的测量装置还包含：

第一吃刀抗力集获取模块，用于获取不同切深时，应变传感器监测到的第二监测数据集，以及测力仪监测到的第一吃刀抗力集。

第二吃刀抗力集获取模块，用于根据第二监测数据集，获取第二吃刀抗力集。

拟合模块，用于根据第一吃刀抗力集合第二吃刀抗力集，将相同切深的吃刀抗力分别作为横纵坐标进行拟合，获取第三关系模型。

第三方面、

本发明实施例提供了一种车削中吃刀抗力的测量设备，其包含应变传感器、电连接于应变传感器的信号放大装置，以及电连接于信号放大装置的信号处理装置。其中，应变传感器构造为能够配置于车刀的刀杆上，用以采集车刀车削时的应变。

信号处理装置包括处理器、存储器，以及存储在存储器内的计算机程序。计算机程序能够被处理器执行，以实现如第一方面任意一段所说的车削中吃刀抗力的测量方法。

第四方面、

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面任意一段所说的车削中吃刀抗力的测量方法。

通过采用上述技术方案，本发明可以取得以下技术效果：

本发明实施例的测量方法能够获得较为准确的吃刀抗力(即切削力)为车床的控制提供数据参考，具有很好的实际意义。

本发明实施例的测量设备的应变传感器体积较小，安装在刀杆上即可，不会受到机床结构、夹具、空间等的限制，通用性较好。采用本发明中的方法可以无需购买价格昂贵的测力仪，降低了成本。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1是车削中吃刀抗力的测量方法的流程示意图。

图2是测量得到的刀杆应变信号的示意图。

图3是实测吃刀抗力标定结果示意图。

图4是车削中吃刀抗力的测量设备的示意图。

图5是安装了应变传感器的刀杆的俯视图。

图6是车削中吃刀抗力的测量设备的原理图。

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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

请参阅图1至3，本发明第一实施例提供一种车削中吃刀抗力的测量方法，其可由车削中吃刀抗力的测量设备来执行(以下简称：测量设备)。特别地，由测量设备中的一个或多个处理器来执行，以实现步骤S1至步骤S3。

S1、获取应变传感器的第一监测数据。

具体的，如图2所示，第一监测数据为应变传感器根据收到的应变大小输出的电荷信号。

S2、根据第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆应变数据。在上述实施例的基础上，本发明的一个可选地实施例中，步骤S2具体包括步骤S21至步骤S22。

具体的，第一监测数据通过信号放大装置和信号采集装置转换为数字信号。根据数字信号以及应变传感器的电荷与应变的对应关系计算出刀杆的微应变με。其中，应变传感器在出厂时标定有灵敏度系数，根据灵敏度系数可以得出该测力传感器的电压与微应变的对应关系(即第一关系模型)。在本实施例中，第一关系模型为：

με＝50mv

式中，με为刀杆的微应变数据、mv为应变传感器输出的电压信号。

具体的，在现实中，应变的值很小。因此，应变常表示为微应变(με)。在本实施例中，需要将微应变με换算为应变ε，具体换算关系为：

ε＝10⁶με

S3、根据刀杆应变数据，基于刀杆应变数据和吃刀抗力的第二关系模型，获取车刀的监测吃刀抗力。在上述实施例的基础上，本发明的一个可选地实施例中，第二关系模型为：

σ＝Eε

Fn′＝σA

式中，σ为刀杆所受应力，E为刀杆的弹性模量，ε为刀杆的应变数据，Fn′为吃刀抗力，A为刀杆横截面面积。

具体的，将应变ε代入第二关系模型，计算出刀片对工件的监测吃刀抗力Fn′。

本发明实施例的测量方法基于体积较小应变传感器来实现。在不受到机床结构、夹具、空间等的限制，通用性较好价格便宜的情况下，能够获得较为准确的吃刀抗力(即切削力)为车床的控制提供数据参考，具有很好的实际意义。

需要说明的是，为了适应一些科研需求，需要进一步提高测量精度。因此，在上述实施例的基础上，本发明的一个可选地实施例中，可以通过找出监测切削力Fn′与实际切削力Fn的对应关系，根据该对应关系进一步减小误差。在本实施例中，车削中吃刀抗力的测量方法，还包含步骤S4。

具体的，第三关系模型为Fn＝kFn′，式中，Fn为真实吃刀抗力、k系数、Fn′为监测吃刀抗力。

可以理解的是，通过应力传感器测量得到的切刀抗力和实际的切刀抗力是存在细微的误差。在误差对于大多数行业来说是可以允许的，但是对于部分科研行业，由于加工的对象用于测试，因此需要更高的精度。本发明实施例，通过找出监测切削力Fn′与实际切削力Fn的对应关系从而进一步减小误差，具有很好的实际意义。

在上述实施例的基础上，本发明的一个可选地实施例中，第三关系模型根据步骤A1至步骤A3获取：

A2、根据第二监测数据集，获取第二吃刀抗力集。

具体的，在切削状态下，在刀杆上分别安装测力仪和所述应变传感器。标定算法的具体步骤可以如下：

步骤1：在改变切深的单因素实验下，所述应变传感器和测力仪根据受到刀杆收到不同吃刀抗力产生电荷信号，并将电荷信号发送给所述信号放大装置；

步骤2：信号放大装置对电荷信号调理放大并转化成电压信号；

步骤3：数据采集装置采集所述电压信号并根据采集到的电压信号计算出刀杆产生的应变，再计算出该应变对应的监测吃刀抗力Fn′；

步骤4：所述数据采集装置记录下每次实验下的吃刀抗力Fn1、Fn2……FnN以及每次参数对应的Fn′。即：

切深为ap1的实验时，应变传感器根据采集到的电压信号计算得出刀杆受到的应变με1，并计算出该力对应的实测切向切削力Fn1’。测力仪采集切削实验的吃刀抗力Fn1。所述数据采集装置记录下点(Fn1’，Fn1)；

切深为ap2的实验时，应变传感器根据采集到的电压信号计算得出刀杆受到的应变με2，并计算出该力对应的实测切向切削力Fn2’。所述测力仪采集切削实验的吃刀抗力Fn2。所述数据采集装置记录下点(Fn2’，Fn2)；

……

切深为apN的实验时，应变传感器根据采集到的电压信号计算得出刀杆受到的应变μεN，并计算出该力对应的实测切向切削力FnN’。所述测力仪采集切削实验的吃刀抗力FnN。所述数据采集装置记录下点(FnN’，FnN)；

步骤5：数据处理装置在平面上绘出点(Fn1’，Fn1)、(Fn2’，Fn2)……(FnN’，FnN)，对该N个点进行线性拟合，第三关系模型为中的k。

通过第三关系模型，能够进一步提高车削中吃刀抗力的测量方法测量到的吃刀抗力的准确性，大大缩小误差，使其能够应用于更加精密的加工中，具有很好的实际意义。

实施例二、

实时数据获取模块，用于获取应变传感器的第一监测数据。

在上述实施例的基础上，本发明的一个可选地实施例中，车削中吃刀抗力的测量装置还包含矫正模块。

在上述实施例的基础上，本发明的一个可选地实施例中，应变数据获取模块包括：

在上述实施例的基础上，本发明的一个可选地实施例中，车削中吃刀抗力的测量装置还包含：

实施例三、

本发明实施例提供了一种车削中吃刀抗力的测量设备，其包含应变传感器1、电连接于应变传感器的信号放大装置3，以及电连接于信号放大装置的信号处理装置4。其中，应变传感器构造为能够配置于车刀的刀杆上，用以采集车刀车削时的应变。

信号处理装置包括处理器、存储器，以及存储在存储器内的计算机程序。计算机程序能够被处理器执行，以实现如实施例一任意一段所说的车削中吃刀抗力的测量方法。

可以理解的是，所述信号处理装置可以是便携笔记本计算机、台式机计算机、服务器、智能手机或者平板电脑等具有计算性能的电子设备。

在本实施例中，应变传感器1能够通过紧固螺栓2固定在刀杆上部，信号放大装置3电连接于所述应变传感器1，信号采集装置(图未示)电连接于所述信号放大装置3，信号处理装置4电连接于所述信号采集装置(图未示)。

具体的，应变传感器底部有用于感知刀杆应变的方型弹性接触面。车刀在切削过程中刀杆受到的吃刀抗力使刀杆产生应变，刀杆应变被接触面感受到，应变传感器将信号转换成电荷信号传输给信号放大装置3(即：电荷放大器)。信号采集装置将信号放大装置3输出的信号，从模拟信号转换为数字信号然后输送给信号处理装置4。信号处理装置用以对接收到的信号进行处理，从而识别车刀在车削过程中收到的吃刀抗力。

本发明实施例的应变传感器体积较小，安装在刀杆上即可，不会受到机床结构、夹具、空间等的限制，通用性较好；采用本实用新型中的方法可以无需购买价格昂贵的测力仪，降低了成本。

实施例四、

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如实施例一任意一段所说的车削中吃刀抗力的测量方法。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种车削中吃刀抗力的测量方法，其特征在于，包含：

获取应变传感器的第一监测数据；

根据所述第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆应变数据；

根据所述刀杆应变数据，基于刀杆应变数据和吃刀抗力的第二关系模型，获取车刀的监测吃刀抗力。

2.根据权利要求1所述的车削中吃刀抗力的测量方法，其特征在于，还包含：

根据所述监测吃刀抗力，基于监测吃刀抗力和真实吃刀抗力之间的第三关系模型，获取车刀的真实吃刀抗力。

3.根据权利要求2所述的车削中吃刀抗力的测量方法，其特征在于，所述第三关系模型为Fn＝kFn′，式中，Fn为真实吃刀抗力、k系数、Fn′为监测吃刀抗力；

所述第三关系模型根据以下步骤获取：

获取不同切深时，应变传感器监测到的第二监测数据集，以及测力仪监测到的第一吃刀抗力集；

根据所述第二监测数据集，获取第二吃刀抗力集；

根据所述第一吃刀抗力集合所述第二吃刀抗力集，将相同切深的吃刀抗力分别作为横纵坐标进行拟合，获取所述第三关系模型。

4.根据权利要求1所述的车削中吃刀抗力的测量方法，其特征在于，根据所述第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆应变数据，具体包括：

根据所述第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆微应变数据；

根据所述刀杆微应变数据，获取刀杆应变数据；其中，刀杆应变数据等于10⁶倍的刀杆微应变数据。

5.根据权利要求4所述的车削中吃刀抗力的测量方法，其特征在于，所述第一关系模型为με＝50mv，式中，με为刀杆的微应变数据、mv为应变传感器输出的电压信号。

6.根据权利要求1所述的车削中吃刀抗力的测量方法，其特征在于，所述第二关系模型为σ＝Eε，Fn′＝σA；式中，σ为刀杆所受应力，E为刀杆的弹性模量，ε为刀杆的应变数据，Fn′为吃刀抗力，A为刀杆横截面面积。

7.一种车削中吃刀抗力的测量装置，其特征在于，包含：

实时数据获取模块，用于获取应变传感器的第一监测数据；

应变数据获取模块，用于根据所述第一监测数据，基于监测数据和应变的第一关系模型，获取刀杆应变数据；

吃刀抗力数据模块，用于根据所述刀杆应变数据，基于刀杆应变数据和吃刀抗力的第二关系模型，获取车刀的监测吃刀抗力。

8.一种车削中吃刀抗力的测量设备，其特征在于，包含：应变传感器、电连接于所述应变传感器的信号放大装置，以及电连接于所述信号放大装置的信号处理装置；其中，所述应变传感器构造为能够配置于车刀的刀杆上，用以采集车刀车削时的应变；

所述信号处理装置包括处理器、存储器，以及存储在所述存储器内的计算机程序；所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如权利要求1至6任意一项所述的车削中吃刀抗力的测量方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6任意一项所述的车削中吃刀抗力的测量方法。