枪钻的刀具磨损及监测技术

综合国内外研究现状,介绍了枪钻的基本结构和加工系统,总结了枪钻加工过程中刀具磨损的主要形式:扩散磨损和粘结磨损,分析两种磨损形式的机理。阐述了枪钻加工过程中刀具监测技术,目前主要通过采集力、扭矩和声发射信号对刀具状态进行监测,声发射信号等可以对刀具磨损状态进行表征,提出了抑制枪钻磨损方法以及监测技术的发展趋势。     

金属切削刀具磨损监测技术研究进展

在机械加工中,金属切削刀具作为切削加工的直接执行者,其切削状态对整个加工过程的正常、稳定进行具有重要影响,因此,监测其刀具磨损状态对于提高工件的加工质量和机床加工效率具有重要意义。本文综述了基于有限元模型、传感数据以及基于模型和数据融合的三种刀具磨损监测技术的研究现状,分析了当前监测技术的优点与不足,并对刀具磨损监测领域的未来发展趋势进行了探讨。     

基于多传感器信息融合的刀具监测技术

本文介绍了基于多传感器信息融合的刀具监测技术的形成和基本原理.并分析了监测技术的具体实施过程,同时介绍了国内外基于多传感器信息融合的刀具监测技术的进展,最后展望了多传感器信息融合技术的发展方向.     

深孔钻削加工刀具状态监测的研究

在分析研究刀具磨、破损监测技术的基础上，针对普通测力装置笨重、安装困难的缺点，根据深加工系统的特点，提出了一种新研制的用于深孔加工刀具监测系统的应变式传感器。经实验证明，该传感器较好的解决了深孔钻削加工刀具状态监测的问题。     

高速切削刀具的发展现状

对国内外高速切削刀具的发展现状进行了综合评述 ,重点介绍了高速切削刀具材料和高速切削刀具技术 (包括刀具动平衡技术、刀柄系统、刀具安全性、可转位面铣刀结构、刀具监测技术等 )的开发及应用     

刀具磨损状态监测技术研究进展

随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要。本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展。比较了不同监测信号的优点与不足,深入分析了信号处理及分类模型的原理。对刀具磨损状态监测的未来发展进行了展望,提出了引入深度学习方法,期望能够提高智能化监测的准确性和鲁棒性。     

GRNN与粒子滤波集成的刀具磨损监测

在金属切削加工过程中及时准确地掌握刀具磨损状态是非常必要的,然而目前的刀具磨损监测技术普遍为分析实时采集的信号得到刀具目前时刻的磨损状态,若能根据刀具当前的磨损状态准确地提前预测后续加工过程的连续磨损量变化,将对优化整个切削过程与管理决策具有重大的意义。针对此问题提出了广义回归神经网络(GRNN)与粒子滤波集成的刀具磨损预测模型,利用粒子滤波对GRNN的时序预测结果进行修正,实验证明粒子滤波有助于降低由于训练样本少与存在观测噪声所导致的预测偏差,经粒子滤波修正后的磨损量识别精度更高且较传统的卡尔曼滤波具有更好的修正效果,为刀具磨损监测提供了新思路。     

传感技术在监测刀具损伤中的应用

传感技术在监测刀具损伤中的应用湖南省岳阳市玻璃总厂（４１４０００）刘阳春一、刀具传感器概况刀具损伤主要指刀具的磨损、裂纹、缺损、崩刃、断裂等不同形式的破损情况。传感器在刀具损伤在线监测技术中的作用是，通过间接方式测量反映刀具磨损、破损的各种影响程度的...     

考虑电流和振动的涂层铣刀磨损规律实验研究

随着切削技术向着高速、高效和干式加工等方向发展,刀具涂层和切削状态监测技术成为影响切削技术发展的主要因素,研究刀具涂层以及刀具磨损引起的切削状态改变对促进制造业发展具有重要意义。利用铣削实验得到了相同切削条件下,不同涂层的3把硬质合金刀具的加工磨损情况。通过分析各个刀具磨损过程中铣削力信号、主轴电流信号以及切削振动信号的变化,得到了无涂层、Ti Al N涂层以及Al Ti N涂层刀具在切削过程中表现出的磨损规律。结果表明:Al Ti N涂层的耐磨性能更好,3把刀具的主轴电流有效值和切削振动信号质心频率的变化均有效反映了刀具磨损情况。在立铣加工过程中,可以将上述两种特征值用于刀具磨损实时在线监测。     

刀具失效状态监测研究综述

在机械加工中,机床刀具的失效状态分为两种:刀具磨损失效和刀具破损失效。刀具失效对加工精度、加工质量和加工效率有十分消极的影响。随着数控机床自动化程度的不断调高,特别是在高速切削加工中,对刀具磨损状态监测提出了更高的要求。刀具的破损存在典型的随机现象,目前学者多在算法上优化刀具破损预测模型,提高刀具破损的预测精度。国内外学者总结刀具失效的一般规律,研发出了多种刀具状态检测手段和方法。根据国内外刀具状态检测相关研究进展,对刀具失效检测相关问题进行评述,并对以后刀具失效检测的研究方向进行了展望。     

数控机床刀具磨损监测方法研究

数控机床刀具磨损监测对于提高数控机床利用率,减小由于刀具破损而造成的经济损失具有重要意义.文章有针对性地回顾了国内外各种刀具磨损监测方法的研究工作,详细叙述了切削力监测法、切削噪声监测法、功率监测法、声发射监测法、电流监测法以及基于多传感器监测法等六种刀具磨损监测方法.本文通过比较各种监测方法的优缺点,提出基于多传感器监测法是数控机床刀具磨损监测方法的未来发展的主要方向.     

立铣加工刀具状态监控技术评述

综述了立铣加工刀具状态监控技术的研究现状.刀具状态监控技术在工业上的应用涉及到两种关键系统:一是具有不同智能水平的各种传感器系统,另一个是能把机床控制器所用的控制信号综合成能发觉刀具破损和反映刀具磨损程度信号的过程监控系统.这两种系统相结合,就能实现刀具状态监控系统在工业加工环境的应用.     

基于声发射技术监测刀具磨损的研究

刀具磨损的研究方法很多,本文针对近些年发展的声发射技术(AE)在监测刀具磨损上的应用,采用理论分析和现场试验的方法进行可行性分析和验证,结果表明:在考察的几个影响声发射信号强度的因素之中,刀具主切削刃后刀面磨损量对其影响最为显著,这为利用AE技术研究刀具磨损提供了可行性依据;通过对铣刀AE信号进行时域振铃分析,清晰再现了刀具在不同时刻的磨损情况。     

加工过程刀具破损的声发射传感监测新技术

主要介绍一种适合加工过程刀具破损的声发射传感监测新技术,论述了新型传感器的结构、工作原理及信号处理方法。同时还介绍了适合自动化加工过程的新型刀具破损实时监控系统及其应用效果。     

Tool State Detection by Harmonic Wavelet and Sample Entropy

It is a fact that acoustic emission(AE) signals contain potentially valuable information for tool wear and breakage monitoring and detection.However,AE stress waves produced in the cutting zone are distorted by the transmission path and the measurement systems,it is difficult to obtain a reliable result by these raw AE data.It is generally known that the process of tool wear belongs to detect weak singularity signals in strong noise.The objective of this paper is to combine Newland Harmonic wavelet and Richman-Moorman(2000) sample entropy for detecting weak singularity signals embedded in strong signals.First,the raw AE signal is decomposed by harmonic wavelet and transformed into the three-dimensional time-frequency mesh map of the harmonic wavelet,at the same time,the contours of the mesh map with log space is induced.Second,the profile map of the three-dimensional time-frequency mesh map is offered,which corresponds to decomposed level on harmonic wavelets.Final,by computing sample entropy in each level,the weak singularity signal can be easily extracted from strong noise.Machining test was carried out on HL-32 NC turning center.This lathe does not have a tailstock.Tungsten carbide finishing tool was used to turn free machining mild steel.The work material was chosen for ease of machining,allowing for generation of surfaces of varying quality without the use of cutting fluids.In turning experiments,the feasibility for tool condition monitoring is demonstrated by 27 kinds of cutting conditions with the sharp tool and the worn tool,54 group data are sampled by AE.The sample entropy of each level of wavelet decomposed for each one of 54 AE datum is computed,wear tool and shaper tool can be distinguished obviously by the sample entropy value at the 12th level,this is a criterion.The proposed research provides a new theoretical basis and a new engineering application on the tool condition monitoring.     

精密数控机床铣刀故障监测方法的研究

刀具在加工过程中不可避免的存在着磨损和破损现象,刀具的消耗直接导致工件精度下降和生产成本增加。开展了一系列实验,深入研究刀具状态监测方法,构建了新型铣削过程刀具磨损监测试验系统。通过振动传感器和声发射传感器对铣削过程中不同磨损程度刀具的信号进行检测、采集、分析。选择对刀具磨损状态反映敏感的特征量。采用BP神经网络,建立刀具磨损特征向量与刀具磨损状态之间的非线性映射关系。     

加工过程刀具破损监测的声发射传感新技术

主要介绍一种适合加工过程刀具破损监测的声发射传感新技术,论述了新型传感器的结构、工作原理及信号处理方法。同时还介绍了适合自动化加工过程的新型刀具破损实时监控系统及其应用效果。     

基于小波多分辨率分析和RBF神经网络的刀具磨损状态识别

刀具磨损监测对于提高加工过程的精度和自动化程度具有重要意义。本文提出一种基于RBF函数神经网络的刀具磨损状态监测模式。该系统利用声发射传感器对切削过程进行监测,采用多分辨率小波分解技术从声发射信号中提取反映刀具磨损的特征向量,并输入RBF神经网络,实现了刀具磨损的自动识别。     

基于小波分析的刀具破损智能监控系统

提出了利用检测进给电机电流对钻削加工过程中的刀具破损进行在线监控的系统。该系统采用离散小波分析技术处理电机电流信号,有效提取刀具破损时的特征。探讨中断型宏指令功能在刀具破损在线监控系统中的应用。利用该监控系统和中断型宏指令,能够实时地识别加工过程刀具的破损,并及时报警、自动换刀等,大大减少了机床的故障停机时间,提高利用率。     

基于小波分析的数控刀具状态在线监控系统

提出了一种利用检测进给电机电流实现切削加工过程中刀具破损的在线监控系统.在该系统中,离散小波分析技术被用来实现对电机电流信号的处理,并有效地提取了刀具破损时的特征;探讨了中断型宏指令功能在刀具破损在线监控系统中的应用;经实践证明,利用该监测系统和中断型宏指令,能够实时的识别加工过程刀具的破损,并能及时报警、自动换刀等,机床的故障停机时间大大减少,利用率得到了提高.