一种数控机床刀具磨损监测方法及系统与流程

本发明涉及机械加工领域，尤其涉及一种数控机床刀具磨损监测方法及系统。

背景技术：

刀具磨损是机械加工中常见的现象，刀具磨损后，使得工件加工精度降低，加工工件的表面粗糙度增大，并导致切削力加大，甚至无法继续正常切削，进而使得废品率和次品率增加。因此，刀具磨损直接影响到加工的效率、质量和成本。

工业统计表明，刀具失效是引起机床故障的首要因素，由此引起仃机时间占数控机床总仃机时间的1/5～1/3。

研究表明，数控机床，配备刀具检测系统后可减少75％的故障仃机时间，提高生产率10％～60％，提高机床利用率50％以上，节约加工费达30％。

目前，刀具磨损检测除了通过肉眼对刀具的观测外，还需要通过专用仪器进行检测，这些需要在停机的状态下进行。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种数控机床刀具磨损监测方法及系统，用以解决现有技术中的问题。

为解决上述问题，本发明公开了如下第一技术方案：一种数控机床刀具磨损监测方法，包括：

获取样本刀具的标准数据，并根据所述标准数据确定当前的磨损阈值；

获取测试刀具的磨损数据；

判断所述磨损数据中确定的磨损程度值是否大于当前的磨损阈值；

若磨损程度值大于当前的磨损阈值，则进行报警，同时将测试刀具设置为样本刀具，并将所述磨损数据添加进标准数据。

作为上述技术方案的进一步改进，所述标准数据包括：样本刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力；

所述磨损数据包括：测试刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力。

作为上述技术方案的进一步改进，所述磨损阈值包括：样本刀具加工工件时，作用力的区间。

作为上述技术方案的进一步改进，所述根据所述标准数据确定当前的磨损阈值，包括：

确定所述标准数据中作用力的数据；

从确定的数据中获取作用力的平均值；

根据作用力的平均值确定作用力的区间。

作为上述技术方案的进一步改进，所述磨损数据中的磨损程度值大于当前的磨损阈值，包括：

确定所述磨损数据中作用力的数据；

所述磨损数据中确定的作用力处于所述标准数据中确定的作用力的区间内，则确定所述磨损数据中的磨损程度值大于当前的磨损阈值。

本发明公开了如下第二技术方案一种数控机床刀具磨损监测系统，该系统包括：信息采集模块，对数控机床上每个刀位的样本刀具进行实时监测，获取样本刀具的标准数据，并对数控机床上每个刀位的测试刀具进行实时监测，获取测试刀具的磨损数据，其中，所述标准数据包括：样本刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力，所述磨损数据包括：测试刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力；

处理模块，用于处理所述标准数据获得磨损阈值，并处理所述磨损数据获取磨损程度值；

判断模块，用于判断所述磨损程度值是否大于所述磨损阈值；

报警模块，当判断所述磨损程度值大于所述磨损阈值，所述报警模块发出报警信号。

作为上述技术方案的进一步改进，所述信息采集模块包括传感器、数据采集器和中间件单元；

每台所述数控机床对应一个所述传感器；

每个所述传感器对应一个所述数据采集器；

所述传感器，用于收集数控机床上被加工工件对刀具的作用力的信息；

所述数据采集器，用于处理被加工工件对刀具的作用力的信息，并获得对应数控机床每个刀位上作用力的信号数据包；

所述中间件单元，用于将所述信号数据包传递至所述处理模块。

作为上述技术方案的进一步改进，所述数据采集器上设置有基于ZigBee的无线发射模块；

所述中间件单元上设置有基于ZigBee的无线接收模块。

作为上述技术方案的进一步改进，所述报警模块为现场报警装置；

所述现场报警装置与所述信息采集模块连接。

作为上述技术方案的进一步改进，所述报警模块为移动终端设备；

所述移动终端设备与所述处理模块连接。

本发明的有益效果是:在数控机床开机状态下，数控机床刀具磨损监测系统可以实时地对多刀位上刀具的磨损状态进行监测，减少了数控机床停机的时间，提高了生产效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面参照附图结合具体实施例对本发明做进一步的描述。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为本发明实施例中一种数控机床刀具磨损监测方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种数控机床刀具磨损监测系统的示意图；

图3为本发明实施例中一种信息采集模块的示意图；

图4为本发明实施例中一种数据采集器的工作流程图；

图5为本发明实施例中一种中间件单元的工作流程图；

图6为本发明实施例中一种数控机床刀具磨损监测系统的操作界面示意图。

图例说明

1000-信息采集模块；1001-传感器；1002-数据采集器；1003-中间件单元；2000-处理模块；3000-判断模块；4000-报警模块。

具体实施方式

下面将参照示出了本发明实施例的附图，在下文中更加充分地描述本发明。但是，本发明可以多种不同的形式出现，而不应该被解释为限于这里所阐述的实施例，通过实施例，本发明变得更加完整；相反，以示例性方式提供的这些实施例使得本公开将本发明的范围传达给本技术领域技术人员。此外，相同的数字始终表示相同或者类似的元件或者部件。

在本发明中，本领域的普通技术人员需要理解的是，指示的方位或者位置关系的术语为基于附图所示的方位或者位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明中，除非另有明确的规定和定义，“安装”、“连接”“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接、也可以是可拆卸连接、或者一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也是可以通过中间媒介间接相连；可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和定义，本文所使用的所有技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所述使用的术语仅为描述具体的实施方式的目的，不是旨在限制本发明。

以下是本发明的具体实施例，对本发明的技术方案做进一步的描述，但发明并不限于这些实施例。

实施例1

刀具在加工工件过程中，刀具会不断磨损，刀具每进行一次切削工作，刀具的加工精度就会出现不同程度地降低。当刀具磨损至一定程度时，被加工工件的精度就无法满足所要求的加工精度，如若刀具继续使用，被加工出的工件便都是不合格品，这样会造成不必要的浪费，同时使得生产成本增加。

在本实施例中，可以将刀具状态分成两个部分：一个是可加工出合格工件时刀具的状态，本文中定义为合格状态；另一个是无法加工出合格工件时刀具的状态，本文中定义为不合格状态。刀具使用一定时间后，便会从合格状态逐渐靠近并达到不合格状态。其中，刀具加工出第一个不合格产品时，视为刀具寿命结束。

如图1所示，为尽可能准确的确定刀具寿命，本实施例提出了一种数控机床刀具磨损监测方法。

该方法包括：步骤S1：获取样本刀具的标准数据，并根据标准数据确定当前的磨损阈值。

步骤S2：获取测试刀具的磨损数据。

步骤S3：判断磨损数据中确定的磨损程度值是否大于当前的磨损阈值。

步骤S4：若磨损程度值大于当前的磨损阈值，则进行报警，同时将测试刀具设置为样本刀具，并将磨损数据添加进标准数据，返回步骤S1。

在本实施例中，标准数据包括：样本刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力。磨损数据包括：测试刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力。可以通过在数控机床上安装力传感器，通过力传感器采集的信号分析获取作用力。

其中，磨损阈值包括：样本刀具加工工件时，作用力的区间。具体的，确定标准数据中作用力的数据；从确定的数据中获取作用力的平均值；根据作用力的平均值确定作用力的区间。

确定磨损数据中作用力的数据，磨损数据中确定的作用力处于标准数据中确定的作用力的区间内，则确定磨损数据中的磨损程度值大于当前的磨损阈值。

具体的，在本实施例中，可以选择十把样本刀具，分别对样本刀具进行监测，获取样本刀具寿命结束前加工最后一个工件时的标准数据，标准数据包含有被加工工件对刀具的作用力。在其他具体实施例中，可以根据需要选择不同数量的样本刀具进行监测。

对这十把样本刀具对应的作用力可以利用加权平均算法进行计算，获取作用力的平均值。再有该平均值确定作用力的区间。在一个具体实施例中，得到平均值为100N，可以将作用力的区间设置为90N～110N。也可以根据实际需要增大或者减小区间。

在其他具体实施例中，还可以选用黄金切割法或者模糊算法获得作用力的平均值。

选择一把测试刀具，对该刀具进行监测，获取磨损数据。由磨损数据得到被加工工件对该刀具的作用力，当作用力达到90N～100N的区间内，就进行报警，并记录下此时的作用力。之后，将此时的作用力与之前十把样本刀具对应的作用力利用加权平均算法进行计算，获取新的作用力的平均值，在由新的作用力的平均值，确定新的作用力的区间。利用新的作用力的区间对下一把测试刀具进行监测。

如图2所示，本实施例还提出一种数控机床刀具磨损监测系统，该系统包括：

信息采集模块1000，对数控机床上每个刀位的样本刀具进行实时监测，获取样本刀具的标准数据，并对数控机床上每个刀位的测试刀具进行实时监测，获取测试刀具的磨损数据，其中，标准数据包括：样本刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力，磨损数据包括：测试刀具加工工件时，被加工工件对刀具的作用力。

处理模块2000，用于处理标准数据获得磨损阈值，并处理磨损数据获取磨损程度值。

判断模块3000，用于判断磨损程度值是否大于磨损阈值；

报警模块4000，当判断磨损程度值大于的磨损阈值，报警模块4000发出报警信号并进行报警；否则，报警模块4000不进行报警。

如图3所示，其中，信息采集模块1000包括传感器1001、数据采集器1002和中间件单元1003。

传感器1001可以选择为力传感器。力传感器将力的量值转换为相关电信号的器件。可以采用不同的原理和工艺，针对不同的需要设计制作力传感器。在本实施例中力传感器测量获取所对应的刀具与被加工工件之间作用力的信息。

一台数控机床应对应设置有一个传感器1001。

第一个刀位的刀具工作时，传感器1001收集第一个刀位上刀具的相关信息；第一个刀位上的刀具加工完成后，第一刀位上的刀具停止，第二刀位上的刀具开始工作，传感器1001收集第二个刀位上刀具的相关信息，依次类推。

每个传感器1001对应一个数据采集器1002。

传感器1001收集被加工工件对刀具的作用力的信息，并将该信息传递至对应的数据采集器1002，通过数据采集器1002的处理后，获得刀具的信号数据包。该数据包包括这台数控机床上所有刀位上刀具的作用力的信息。

对应的刀具的信号数据包传递至中间件单元1003，中间件单元1003将每把刀具的信号数据包传递至处理模块2000。

传感器1001收集到电压信号，电压信号传递至数据采集器1002。电压信号在数据采集器1002上进行A/D转换，并通过数据采集器1002上的微处理器对转换后的数据进行逻辑运算处理，最终得到刀具的信号数据包。本实施例中，微处理器可以选择ATmegal 128。在其他具体实施例中，还可以选择其他类型的微处理器。

信号数据包传送到处理模块2000，处理模块2000对信号数据包进行解压。在一个具体实施例中，进行测试的数控机床有五个刀位，则这五个刀位分别对应有一把用于的测试刀具，信号数据包就包含有这五把测试刀具的作用力的信息。如果数控机床上有N个刀位，则信号数据包则对应有N个刀具的作用力的信息。信号数据包解压后，获得这五把测试刀具对应的磨损数据，再将各自的磨损数据存储到对应的数据库中。之后由处理模块2000根据本实施例提供的数控机床刀具磨损监测方法对磨损数据做进一步的处理。

具体的，在本实施例中，还可以在数控机床刀具磨损监测系统上设置有计数装置，如计数器，记录下加工的工件数。通过处理模块2000，将加工工件数作为横坐标，对应工件的作用力作为纵坐标标记在二维坐标中，之后绘制成曲线图，可以通过曲线图预测加工下一个工件时的作用力。

数据采集器1002上设置有基于ZigBee的无线发射模块，中间件单元1003上设置有基于ZigBee的无线接收模块。在本实施例中，无线发射模块将信号数据包传递给无线接收模块，同时，无线接收模块也可以将报警信号反馈给无线发射模块。

ZigBee是一种短距离、低速率无线网络技术，它是一种介于无线标记技术和蓝牙之间的技术方案。ZigBee通常用于近距离无线连接，它有自己的无线电标准，通信效率非常高。

数据采集器1002和中间件单元1003之间进行无线通讯。

报警模块4000包括现场报警装置。现场报警装置与信息采集模块1000连接，具体的，现场报警装置与数据采集器1002连接。

报警信号传递至现场报警装置，现场报警装置进行报警。具体的，现场报警装置的报警方式可以使用声音或者闪烁的灯光。

如图4所示，在本实施例中，数据采集器1002的工作流程，包括如下步骤：

步骤S101：对数据采集器1002进行初始化设置，具体包括RAM、EEPROM、I/O和ZigBee的初始化。

步骤S102：判断传感器1001是否工作，如果传感器1001有收集到所对应的刀具与被加工工件之间作用力的信息，即认为传感器1001工作。

步骤S103：若传感器1001工作，则数据采集器1002开始采集作用力的信息；否则返回步骤S102。

步骤S104：判断作用力的信息是否采集完成。

步骤S105：若采集完成，则对作用力的信息进行分析处理，获得所对应的刀具的信号数据包；否则，返回步骤S104。

步骤S106：数据采集器1002等待中间件单元1003呼叫。

步骤S107：判断是否接收到中间件单元1003的呼叫。

步骤S108：若数据采集器1002接收到中间件单元1003呼叫，则通过数据采集器1002回答，并由无线发射模块将信号数据包传递至中间件单元1003；否则返回步骤S106。

步骤S109：判断是否接收到中间件单元1003通过无线接收模块反馈的报警信号。

步骤S110：若接收到报警信号，则与数据采集器1002连接的现场报警装置开始报警；否则返回步骤S102。

中间件单元1003上也设置有微处理器，本实施例中，微处理器可以选择ATmegal 128。在其他具体实施例中，还可以选择其他类型的微处理器。

如图5所示，在本实施例中，中间件单元1003的工作流程，包括如下步骤：

步骤S201：对中间件单元1003进行初始化设置，具体包括RAM、EEPROM、I/O和ZigBee的初始化。

步骤S202：中间件单元1003针对每把刀具及刀具所对应的数据采集器1002赋予唯一的身份标识。

步骤S203：中间件单元1003呼叫每把刀具所对应的数据采集器1002。

步骤S204：判断接收到数据采集器1002是否回答。

步骤S205：若接收到信号数据包，则对信号数据包进行整理；否则返回步骤S203。

步骤S206：中间件单元1003将信号数据包传递至处理模块2000。

步骤S207：判断是否接收到处理模块2000反馈的报警信号。

步骤S208：若接收到报警信号，则将报警信号通过无线接收模块反馈给数据采集器1002；否则返回步骤S203。

处理模块2000预装在电脑上，中间件单元1003通过COM口与电脑连接。

在本发明中，将刀具磨损状态划分为初始状态和不可用状态：初始状态为刀具加工精度最高的状态；不可用状态为刀具不能满足加工精度要求的状态。

在本实施中，报警模块4000还包括有移动终端设备。移动终端设备与处理模块2000连接，报警信号传递至移动终端设备，移动终端设备记录报警信息。

报警信号可以通过移动网络信号或wifi传递至移动终端设备，本实施例中移动终端设备可以是手机。具体的，还可以在数控机床刀具磨损监测系统上设置有注册邮箱，报警信号可以发送至邮箱。

如图6，为一种数控机床刀具磨损监测系统的操作界面。其中，需要进行监测的数控机床在数控机床刀具磨损监测系统上注册，注册后的数控机床为注册设备；数控机床的每个刀位的刀具在系统分别进行标号：N1、N2、N3……Nn。

当需要在手机上接收报警信号时，在预装好处理模块2000的电脑上通过注册手机按钮，对该手机进行注册。手机注册后，该手机就可以通过3G、4G移动网络信号或者wifi将报警信号传递至该注册手机。

当需要通过邮件接收报警信号时，在预装好处理模块2000的电脑上通过注册邮箱按钮，对该邮箱进行注册。邮箱注册后，报警信号就会传递至该注册邮箱。

数控机床刀具磨损监测系统的执行过程如下：

预先在数控机床的需要监测刀具磨损状态的刀位上连接传感器1001。

传感器1001收集所对应的刀具与被加工工件之间作用力的信息，并将作用力的信息传递至数据采集器1002。

数据采集器1002对作用力的信息进行分析处理获得信号数据包，并将信号数据包传递至中间件单元1003；同时，数据采集模块接收由中间件单元1003反馈的报警信号；若接收到报警信号，将其传递至现场报警装置。

中间件单元1003区分、接收并处理不同刀位上刀具的信号数据包，并将信号数据包传递至处理模块2000；同时，中间件单元1003接收由处理模块2000反馈的报警信号；若接收到报警信号，将其传递至数据采集器1002模块。

预装处理模块2000的电脑上的处理模块2000对信号数据包进行分析处理，获得刀具的磨损程度值。

磨损程度值传递给判断模块3000，判断模块3000判断磨损程度值是否大于预设磨损阈值，并得到对比结果。

当磨损程度值大于预设磨损阈值时，报警模块4000发出报警信号。并将报警信号反馈处理模块2000，再由处理模块2000传递至中间模块。

报警信号传递至现场报警装置。同时，报警信号还可以通过移动网络或wifi传递至手机。

在本发明所提出的数控机床刀具磨损监测系统可以针对多台数控机床上的每个刀位上的刀具进行监测。

同时，数控机床刀具磨损监测系统也可以对单台机床的单刀位上的刀具进行监测。

在本说明书的描述中，参考术语“本实施例”、“具体实施例”等的描述旨在结合该实施例描述的具体特征、结构等特点包含于本发明的至少一个实施例中。在本发明说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、特点等都可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或者示例以及不同实施例或者示例的特征进行结合和组合。

尽管已经示出和描述本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下，可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型。