一种基于电流与声发射复合信号的刀具磨损监测系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及刀具磨损监测领域，具体的说是一种基于电流与声发射复合信号的刀 具磨损监测系统。
【背景技术】
[0002] 刀具磨损状态识别作为制造过程自动化技术的一部分，已日益为人们所重视，一 个工作可靠的刀具磨损状态监测系统可以通过及时、准确地反映刀具磨损状态信息来指导 机床完成自动换刀，实现不间断生产过程，稳定工件的加工质量。
[0003] 刀具磨损状态监测方法主要分为直接测量法和间接测量法。直接测量法如光学 法、放射线法、电阻法等，其测量精度高，但易受加工环境的干扰，不便在实时加工中进行在 线测量；间接测量法通过采集并处理与切削过程相关的信号，如切削力信号、振动信号、电 流信号、声发射信号、或电机功率等，间接获得反映刀具磨损状态的信息。
[0004] 金属切削过程中，切削力会随着刀具磨损量的增加发生相应的变化，利用切削力 信号可以实现刀具磨损状态的监测，但切削力测量仪器的高成本影响了该方法的实际应用 价值；切削力的变化会引起电机输出扭矩的改变，从而使电机电流发生变化，因此利用电机 电流信号可以间接实现对刀具磨损状态的监测。由于电流传感器成本低，易于安装，因此电 流监测法具有很好的应用基础，金属切削过程存在很强的非线性，如何在非平稳的电流信 号中提取并筛选出有效的特征，是电流监测法研宄的重要环节。
[0005] 利用检测电机电流信号识别刀具磨损状态是很实用的方法，然而，电流信号不但 与刀具磨损有关，也与切削参数有关（即切削速度、进给量、钻头直径等），还与加工材 料、刀具材料有关。所以，用电流信号检测刀具磨损的关键是如何剔除切削条件的影响，使 电流信号只与刀具磨损状态有关，也就是说一个理想的刀具磨损检测模型必须对刀具磨损 状态反应灵敏，而对切削条件变化不灵敏。
[0006] 有文献报道，利用进给电机电流分别对铣削加工的刀具磨损状态监测方法进行了 研宄，对于电流信号的处理采用了截止频率50Hz的低通滤波，即只对电源频率附近的低频 电流信号进行分析，经研宄发现，高频电流信号中仍存在可用于刀具状态特征提取的成份， 这些成份与切削力的变化存在一定的对应关系，但是由于稳定性不高，有时候不能完全确 定成分内容，所以单独的信号电流监测虽然成本不高，但是稳定性与可靠性稍差。
[0007] 由于声发射信号测量简便，成本不高，且包含了丰富的刀具切削状态信息，故采用 切削声发射信号间接识别刀具磨损状态已得到广泛的关注。这些研宄利用时域分析、时序 分析、频域分析以及时频域分析等方法对声发射信号进行处理并从中提取反映刀具磨损状 态的多种特征。通过以上方法所提取的特征虽可从一定程度上反映刀具的磨损状态，但由 于实际加工条件变化的复杂性，这些特征难以全面而有效地反映刀具的磨损状态变化，所 以单独的声发射信号监测稳定性与可靠性也不是太高。
【发明内容】
[0008] 针对上述现有的单独的信号电流监测及声发射信号监测稳定性与可靠性也不高 的缺陷，本发明提供一种基于电流与声发射复合信号的刀具磨损监测系统。
[0009] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为： 一种基于电流与声发射复合信号的刀具磨损监测系统，该系统包括电流信号检测机构 和声发射信号检测机构，所述的电流信号检测机构包括电流传感器、电流放大滤波装置、A/ D转换器II及计算机，电流传感器监测机床主轴电机电流，电流信号经电流放大滤波装置， 然后通过A/D转换器II转换，由计算机保存后，供后续处理与分析；所述的声发射信号检测 机构包括声发射传感器、信号放大器、抗混叠滤波器、A/D转换器I及计算机，声发射传感器 直接安装在车刀刀柄上，车刀在切削加工过程中产生的声发射信号依次经过信号放大器、 抗混叠滤波器和A/D转换器I后存储在计算机中，通过处理与分析，得出刀具磨损状态； 通过检测切削加工中的主轴电机的电流信号及车刀磨损状态的声发射信号，并基于电 流与声发射复合信号进行处理分析，实现对刀具磨损状态的实时监测。
[0010] 本发明的有益效果： 本发明提供的基于电流与声发射复合信号的刀具磨损监测系统，自适应获取切削电机 电流信号与声发射信号中刀具磨损状态特征，该方法充分挖掘声切削电机电流信号与声发 射信号中丰富的刀具磨损状态信息，结合小波包分析、相关性分析和主成分分析等方法，自 适应地提取反映刀具当前磨损状态的特征信息，并通过分析与初始磨损状态特征之间的关 联性来判断刀具的磨损程度； 本发明提出了基于小波包分析和相关系数法的刀具磨损状态特征的自适应获取方法， 该方法对原始切削声发射信号依次进行小波包分解与单节点重构、相关性分析、第二次小 波包重构、时域特征提取与时序特征提取，最后以主元分析法进行特征融合，该过程在某一 确定的加工工艺参数下，针对不同类型特征(包括时域特征和时序特征）分别提取特征数据 数列，以融合特征聚焦反映刀具磨损状态的主要特征信息，并在刀具磨损过程中动态更新 该融合特征矩阵，该方法对刀具磨损状态的特征提取表现出一定自适应性； 本发明提出了以灰色关联分析判定刀具磨损状态的方法，该方法将融合特征矩阵中反 映刀具切削初期状态的特征数据序列作为参考数据序列，将反映刀具当前磨损状态的特征 数据序列作为比较数据序列，通过计算两者的灰色绝对关联度动态判别刀具的磨损程度； 本方法是正确的、有效的，判别结果与刀具实际状况一致，获得了较高的刀具磨损状态识别 正确率。
【附图说明】
[0011] 图1本发明刀具声发射信号检测机构示意图； 图2刀具磨损状态判别的基本原理图； 图3本发明刀具磨损电流监测机构； 图4单个工件加工中的切削声发射信号波形； 图5 1号-3号刀片部分时域特征-RMS ; 图6 1号-3号刀片部分时域特征-裕度因子； 图7 1号-3号刀片部分时域特征-峰值因子；