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...     

刀具磨损和破损的综合监测法

简述一种监测刀具磨损和破损的方法——参考量综合监测法，并设计了监测线路。由于采用该方法时能对电网电压进行监测，自动减去首切电流，还用声发射(AE)、电机电流综合对刀具磨损和破损进行判别，所以拓宽了监测范围，提高了抗干扰能力，使该监测系统具有较高的判别成功率。     

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。     

基于虚拟仪器的FMS运行状态监测系统

针对FMS的零件加工过程,基于刀具的破损机理,分析了刀具小面积破损及刀具大面积破损情况下切削力及电机电流的变化规律,并建立了加工状态监测的实验系统.基于神经网络理论,建立了BP网络的加工状态识别系统理论模型.实验证明,该监测方案及建立的理论模型是正确的.     

数控机床切削过程刀具磨损与破损的振动监测法

数控切削加工过程中刀具的磨损与破损是数控机床常见的故障之一,而刀具的磨损与破损程度直接影响零件的加工质量.所以对刀具状态的实时监测就显得十分关键,本文阐述了从振动分析方面对其进行在线监测的方法.     

刀具极限磨损破损在线实时监测

提出了一种监测刀具极限磨损和破损的新方法－多参量综合监测法。设计了监测线路，对电网电压进行了监测，自动减去首切电流，用声发射ＡＥ，电机电流对刀具极限磨损和破损进行综合判别，拓宽了监测范围。提出了抗干扰能力，系统具有高的判别成功率。钻削加工总体判别成功率达９６。２％，车削加工判别成功率为９６．７％。     

国内外刀具磨损、破损自动监测方法的现状述评

本文总结了目前国内外刀具磨损、破损自动监测的主要方法，并对其优缺点、技术现状及应用背景进行了评述。     

加工过程刀具破损监测的声发射传感新技术

主要介绍了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。     

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。     

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。     

TP1000涂层刀具车削淬硬钢的磨损与破损形态

用TP1000涂层刀具对淬硬45钢和淬硬T10A钢进行了正交车削实验,并进行了相应的扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)分析。结果表明,切削淬硬45钢时,涂层刀具发生了磨损和破损,磨损机理主要是磨料磨损和氧化磨损,破损机理主要是涂层剥落。切削淬硬T10A钢时,涂层刀具主要发生破损,破损机理主要是涂层开裂、剥落和崩刃。     

金刚石薄膜涂层刀具切削Al-12%Si合金的性能研究

分析了切削用量对金刚石薄膜涂层刀具损伤形式的影响,并对金刚石薄膜涂层刀具和硬质合金刀具切削 Ａｌ １２％ Ｓｉ合金的耐磨性进行了对比试验。     

在数控机床上通过监视主轴电机负荷实时监控刀具寿命

金属切削刀具的磨损和损坏直接影响到加工质量,因此有必要在生产实践中对刀具进行实时监控。刀具磨损或损坏时,切削力会发生变化,主轴电动机负荷也会发生变化,因此,可以根据主轴电动机负荷判断切削刀具是否到达寿命。本文探索了一种在数控机妹上通过监视主轴电动机负荷实时监控刀具寿命的方法,并给出了具体的实现技术及PLC和CNC程序。     

线切割加工中断丝原因分析与排除办法

在线切割加工中,断丝是最常见的一种情况,倘若掌握好加工方法与技巧,断丝是可以避免或大大减少的。本文以线切割加工中的高速走丝和低速走丝2种机床为例,分别从加工前、加工后和加工中3方面分析了断丝的原因,并提出了有效的解决办法,提高了线切割加工的效率。     

硬质合金刀具前刀面粘结破损形貌的自由能分析

硬质合金刀具在加工2.25CrlMo0.25V钢材料时,刀具会发生严重的粘结破损。基于热力学理论,通过建立刀-屑接触区熵变、焓变的理论模型,提出了建立粘结自由能理论模型的方法,通过切削实验获取切削过程中刀具粘结破损形貌的相关数据,利用Matlab软件对理论模型的计算数据进行拟合,分析并得出了粘结自由能与刀具粘结破损之间在不同切削参数条件下的变化规律。结果表明粘结自由能可以用来衡量刀具粘结破损程度,研究结果为刀具粘结破损的深入研究提供参考。     

陶瓷刀具低速切削时的有限元分析

采用有限元方法对梯度功能陶瓷刀具和普通陶瓷刀具的机械应力场进行了计算和分析 ,结果表明 :梯度功能陶瓷刀具和普通陶瓷刀具的机械应力基本相等 ,在低速切削时梯度功能陶瓷刀具的抗破损能力与普通陶瓷刀具相比并无太大优势     

nm硬质合金刀具切削性能的研究

在切削试验研究的基础上,对比了ｎｍ硬质合金刀具与普通硬质合金刀具的切削性能。试验结果表明,ｎｍ硬质合金刀具由于晶粒细化可以改善刀具的切削性能,提高抗破损性和刀具寿命。ｎｍ硬质合金可为自动化生产提供一种性能优良的刀具材料,有广泛的推广前景。     

SENSORLESS DETECTION OF TOOL BREAKAGE IN MILLING

One of the most important research topics in the area of Intelligent Manufacture Systems (IMS) is the automatic detection of tool breakage, wear of chipping during the cutting process. Sensor-based techniques are available for cutting force measurements, but there are drawbacks in this approach in cost and idle times. This work proposes a sensorless monitoring system for tool monitoring in order to detect breakage and chipping by exploiting the wavelet transform and a neural network. Previous works have made use of these tools for monitoring several machining parameters, but we propose an integrated low-cost approach to detect quickly the changes in the tool integrity for monitoring. The system output produces an accurate detection of the tool integrity that enables the system to prevent damage due to tool breakage. This approach allows for an industrial solution to be developed.     

SENSORLESS DETECTION OF TOOL BREAKAGE IN MILLING

One of the most important research topics in the area of Intelligent Manufacture Systems (IMS) is the automatic detection of tool breakage, wear of chipping during the cutting process. Sensor-based techniques are available for cutting force measurements, but there are drawbacks in this approach in cost and idle times. This work proposes a sensorless monitoring system for tool monitoring in order to detect breakage and chipping by exploiting the wavelet transform and a neural network. Previous works have made use of these tools for monitoring several machining parameters, but we propose an integrated low-cost approach to detect quickly the changes in the tool integrity for monitoring. The system output produces an accurate detection of the tool integrity that enables the system to prevent damage due to tool breakage. This approach allows for an industrial solution to be developed.