数控机床刀具磨损与破损的声发射监测法

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,阐述了用声发射法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％。     

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。     

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。     

声发射预测刀具破损的研究

介绍一种用声发射（ＡＥ）进行刀具破损预测的方法。试验结果证明，刀具破损前会出现预兆性的ＡＥ信号，并可把该信号从背景噪声中检测出来。该方法使用的检测系统具有成本低、能耗低和结构简单的特点。     

刀具磨损的声发射特性

刀具磨损的声发射特性哈尔滨理工大学赵彦玲董丽华严复钢在金属切削过程中，刀具磨损的可靠性和促进自动化有着重要作用。人们曾利用电视摄像机、切削力、加工表面粗糙度变化等方法进行监视和检测，但是这些方法在实际应用中都不够可靠，本文介绍一种既方便又可靠的用于刀...     

用声发射和电机电流检测技术实现刀具破损的监测

采用声发射（ＡＥ）和电机电流多特征参数融合检测的方法,研制了具有独自特点的刀具破损监测系统。介绍了系统的软硬件结构,建立了实现参数检测的数学模型,并用实验证明了该系统在线监测刀具破损的可行性     

刀具磨破损声发射信号传播特性的理论探讨

以声波导传播理论为基础，讨论了不同类型的刀具磨破破损声发射信号在流体声发射传感器中的传播特性，并对液体喷射速度和角度等因素对其传播特性的影响进行了理论分析，为进一步研究和有效利用此类液体声发射传感器奠定理论基础。     

利用切削力法实现刀具磨损、破损的在线监控研究

本文新介绍的切削力监控系统把微处理技术同切削力检测的传感技术相结合,利用切削力变化与刀具磨损、破损之间的内在联系,通过大量切削试验和对试验结果的分析,建立了在线监控控制策略所需的目标函数,并在此基础上开发出了面向生产加工现场的监控系统。     

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。     

基于声发射法的刀具破损特征量的提取

对切削过程中发出的四种AE信号从时域、频域和时频域进行了分析,说明时频分析对提取刀具破损特征量十分有效,并给出了特征量提取的方法.     

An intelligent sensor for monitoring milling cutter breakage

A new intelligent sensor system using neural networks to separate tool breakage clearly from the cutter run-out or cutting transients in milling is proposed. The features of the spindle displacement signal are fed into the input layer of the neural network. With the back propagation training algorithm, the output of the neural network can be used to identify the milling cutter with or without tool breakage. Experiments show that this new approach can monitor tool breakage in milling operations successfully.     

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。     

盘形成形铣刀的刀具磨损故障诊断方法研究

通过分析高速铣齿机的盘形成形铣刀及其铣削过程的特殊性、刀具磨损的信号采集和处理方法.选用电流法监测数控铣齿机的主轴电动机电流,采用BP神经网络方法对信号进行处理,最后实现对盘形成形铣刀的刀具磨损诊断.经实验证明,该铣刀的电流监测和基于BP神经网络数据处理的方法具有良好的诊断性能.     

机床床身导轨的磨损及其对机床精度的影响

介绍机床床身导轨的精度对机床精度有决定性影响，它直接影响被加工零件的尺寸、形状和位置误差值；导轨的磨损是造成机床床身导轨精度下降的根本原因，并以不同的形式对被加工零件的误差产生影响；导轨的磨损包括磨粒磨损、粘着磨损和腐蚀磨损等，在不可避免的情况下，介绍所采取的一些措施。     

The design of a single-chip tool monitoring system for on-line turning operation

Tool condition monitoring systems play an important role in a FMS system. By changing the worn tool before or just at the time it fails, the loss caused by defect product can be reduced greatly and thus product quality and reliability is improved. To achieve this, an on-line tool condition monitoring system using a single-chip microcomputer for detecting tool breakage during cutting process is discussed in this paper. Conventionally, PC-based monitoring systems are used in most research works. The major shortcoming of PC-based monitoring systems is the incurred cost. To reduce costs, the tool condition monitoring system was built with an Intel 8051 single-chip microprocessor and the design is described in this paper. The 8051 tool monitoring system uses a strain gauge for measuring cutting force; according to the force feature, the tool monitoring system can easily recognize the breakage of the cutting tool with its tool breakage algorithm. The experimental results show that the low-cost 8051 tool monitoring board can detect tool breakage in three successive products successfully.     

数控机床刀具磨损的振动监测法

在分析小波理论及BP神经网络的基础上,进行了刀具磨损试验研究。在时频域对刀具磨损状态的特征信号进行提取和分析,获得了反映刀具磨损状态的特征信号。将此刀具磨损特征量作为BP神经网络的输入样本对网络进行学习训练,完成对刀具磨损状态的有效识别。实验结果表明该方法是有效的。     

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.     

Real-time detection of the breakage of small diameter drills with wavelet transform

This paper presents a real-time tool breakage detection method for small diameter drills using acoustic emission (AE) and current signals. Using the transmitted properties of the AE signal, apparatus for detecting the AE signal for tool breakage monitoring was developed for a machine centre. The features of tool breakage were obtained from the AE signal using typical signal processing methods. The continuous wavelet transform (CWT) and the discrete wavelet transform (DWT) were used to decompose the spindle current signal and the feed current signal, respectively. The tool breakage features were extracted from the decomposed signals. Experimental results show that the proposed monitoring system possessed an excellent real-time capability and a high success rate for the detection of the breakage of small diameter drills using combined AE and current signals.     

面向数控机床的远程在线监测与故障诊断系统的研究

在分析了数控机床远程在线监控与故障诊断系统的需求的基础上，从框架体系结构和技术体系结构两个不同方面详细地介绍了满足面向数控机床的远程在线监测与故障诊断系统的体系结构。最后研究了系统的实现方法，并建立了原型系统。