基于机床主轴功率特性的刀具磨损状态模糊识别.docVIP

 基于机床主轴功率特性的刀具磨损状态模 糊识别# 胡桐，刘飞，黄文帝** 5 10 15 20 25 30 35 40 （重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆 400030） 摘要：在现代数控加工系统中，刀具磨损对工件质量、加工成本和生产效率有重要的影响。 为了实时获取刀具信息，提出了一种基于机床主轴功率特性的在线检测方法。首先根据加工 时主轴功率平衡方程，分离出切削功率，并计算作用在刀具上的主切削力，然后利用三角隶 属函数分析主切削力的隶属度，使用模糊规则判断刀具的磨损区间。最后通过应用案例验证 了本方法的可行性和有效性。 关键词：功率特性；刀具磨损；主切削力；模糊理论 中图分类号：TG501 Fuzzy Recognition of Tool Wear State Based on Characteristics of Spindle Power in Machine Tools Hu Tong, Liu Fei, Huang Wendi (The State Key Laboratory of Mechanical Transmission of Chongqing University,Chongqing 400030) Abstract: Tool wear has an important influence on workpiece quality, processing cost, and production efficiency in modern machining. To obtain the real-time tool information, the paper propose an on-line monitoring method based on the characteristics of spindle power. This method firstly extracts cutting power via power balance equation in processing. Therefore, the main cutting force acted on the tool can be calculated. In the next step, the membership degree of main cutting force is analyzed with triangle membership function. As a result, on-line tool wear state can be identified by using fuzzy rules. Finally, a set of experiments were performed and the results verified the feasibility and availability of this method. Key words: spindle power; tool wear; cutting force; fuzzy concept 0 引言 在传统加工中，操作人员是依据刀具寿命管理规定决定何时换刀，以此来保证刀具的切 削性能并防止“打刀”现象的发生，但因为刀具寿命的随机性，其寿命极限估计往往过于保 守，以致大部分刀具未能充分利用。而在无人化加工系统中，这将意味着换刀次数和刀具费 用的增加，因此实时检测刀具的磨损状态成为提高生产率、提高加工质量、降低加工成本及 增强安全保障的有效手段。 目前检测刀具磨损的方法主要分为直接法和间接法。直接法是利用光学装置来测量刀具 磨损程度或识别磨损区形态，这种方法不仅操作复杂而且很费时间[1]；间接法是利用加工过 程中与刀具有关的信号来识别刀具运行状态，主要的信号有切削力、电流、声发射等[2-5]。 其中，切削力是最能直接反映刀具磨损状态的一类信号，该信号响应快，灵敏度较高，便于 在线实时检测。但是，测力仪会对工艺系统产生影响，削弱机床的刚性，也对工件和刀具的 基金项目：国家自然科学基金 作者简介：胡桐（1987-），男，硕士研究生，主要研究方向：绿色制造，图像建模 通信联系人：刘飞（1948-），男，教授，博士研究生导师，主要研究方向：制造系统工程、网络化制造和 绿色制造. E-mail: fliu@cqu.edu.cn -1-  安装造成困难，并且价格一般都比较高。 除了上述几种检测信号，基于功率信号的刀具磨损检测也是一种可实施性较高的检测方 法，其成本低廉，操作简单（仅需要一台功率传感器），不易受切削环境的影响，并且不会 影响机床的刚度及切削性能。尽管有些学者已经通过功率信号对刀具磨损状况进