基于铣削力参数化模型的铣刀非均匀磨损状态监测方法研究

在航空结构件钛合金零件数控加工中,刀具非均匀磨损状态对工件的最终质量影响很大。为了及时发现并控制因刀具非均匀磨损导致的异常加工状态,对钛合金加工刀具非均匀磨损状态监测方法进行了研究。建立了基于刀具刃线参数化模型的铣削力参数化模型,实现了对钛合金加工刀具非均匀磨损状态的监测,解决了零件单件或首件加工中样本数据缺失条件下的钛合金加工刀具非均匀磨损状态准确监测难题。     

VGG13卷积神经网络在刀具磨损监测中的应用

刀具磨损对工件加工精度和表面质量有很大影响,为保证零件加工质量,需对刀具磨损状况进行监测。在实际加工生产中采集工件铣削时的振动信号和力信号,利用短时傅里叶变换,将一维信号转化为二维谱图,建立刀具磨损阶段与频谱图的对应关系,利用Pytorch搭建VGG13卷积神经网络,将频谱图作为卷积神经网络模型输入进行训练,得到刀具磨损监测模型。通过实验对方案可行性及模型准确度进行测试,实验结果表明,利用卷积神经网络进行刀具磨损状态监测的准确度能够达到98%以上,可为实际生产中的刀具磨损状态监测提供参考。     

刀具磨损的机器视觉监测研究

为提高铣削加工时的刀具利用率、降低刀具成本,提出采用机器视觉技术在机监测铣刀磨损状态,及时更换刀具。建立刀具磨损监测系统,由电荷耦合器件(Charge coupled device,CCD)相机获取刀具磨损图像,通过图像预处理、阈值分割、基于Canny算子和亚像素的边缘检测方法建立刀具磨损边界,提取刀具磨损量。开展GH4169镍基高温合金铣削实验,将监测系统检测的磨损量与超景深显微镜的测量结果进行比对,结果表明:该系统具有较高的检测精度,可实现铣削加工时刀具磨损状态的在机监测。     

基于B样条模糊神经网络的刀具磨损监测

刀具状态监测是实现自动化加工和无人化加工的关键技术。本文使用切削力和声发射传感器监测金属切削过程,提出了基于B样条模糊神经网络作为刀具磨损量监测模型。该模型能够准确描述刀具磨损和信号特征之间的非线性关系,和常用的BP前馈神经网络相比,具有收敛速度快和局部学习能力等优点。试验结果表明:采用B样条模糊神经网络对提高刀具磨损在线监测的准确度和可靠度非常有效。     

基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测

为了实现数控车削批量加工刀具磨损状态的在线监测,在分析切削功率与刀具磨损量关系的基础上,考虑加工参数对切削功率的影响,基于正交实验设计与响应面法,建立了切削功率与刀具磨损量及加工参数之间的回归模型。提出一种实时更新切削功率阈值的刀具磨损状态在线监测方法。该方法首先对功率信号进行滤波处理,结合数控系统判断机床的运行状态,然后实时计算切削功率阈值并与实际加工过程切削功率进行比较来监测刀具的磨损状况。通过实验案例自动在线监测数控车削过程中刀具磨损的情况,验证了该方法的有效性。     

新型测力装置

提出一种新研制的刀具监测系统的应变式传感器测力系统。该监测系统较好地解决了铣削加工时刀具状态监测的问题。     

基于特征自适应融合和集成学习的高性能铣削刀具状态监测

通过人工智能、工业大数据实时感知切削加工中的刀具状态是实现面向性能的制造的重要技术途径,也是高性能制造的关键内涵。然而,在目前的切削刀具状态监测算法中,特征提取过程多依赖于人工经验,这无疑限制了刀具状态监测技术的在高性能制造中的推广应用。因此,针对高性能加工监测中的自主性和准确性要求,基于特征自适应融合和集成学习技术,提了出一种面向高性能铣削的刀具磨损监测方法。所提出的监测方法能够根据特征的表现自动为其赋予不同的权重从而实现特征的自适应融合,同时利用AdaBoost集成学习算法,在自动融合特征的同时保证了状态监测精度。薄壁件铣削实验表明,监测结果与真实磨损间的RMSE和MAE值最大为10.44,最小可达5.16。所提出的方法能够自主、准确地监测航空类薄壁件铣削加工中的刀具磨损状态,解决了高性能铣削加工刀具磨损监测中的人工经验依赖问题。     

重型切削硬质合金刀具磨/破损的智能监测技术研究

重型切削硬质合金刀具磨/破损严重将导致其加工质量、生产效率的降低,以及生产成本的增加,因此对刀具的磨损状态监测就显得尤为重要。对近年来在学术期刊上发表的关于刀具磨损在线监测研究文献中采用的方法和技术作了简要的回顾,对整个智能刀具磨损监测系统作出了详细的分析。通过比较各种方法的优缺点,提出了多传感器信息融合技术将作为智能刀具磨损监测技术的主要研究方向。总结了目前刀具磨损监测系统存在的问题,并提出了相应的解决思路。通过借鉴普通切削加工刀具磨/破损监测技术,在重型切削过程中引入刀具磨/破损智能监测方法,可以解决以往重型切削需要通过预先频繁更换刀片的方式来保证工件加工质量的问题,在重型切削领域具有重要的应用价值和发展前景。     

智能刀具研究综述

智能刀具根据加工中具体用途的不同,可实现对切削状态在线监测、数据处理、切削过程优化控制等功能,通过智能刀具的使用可改善加工过程,提高加工质量与效率,到目前为止学者们对于智能刀具的研究已取得大量研究成果。对智能刀具切削状态监测和切削过程控制两个方面的研究进展进行论述,梳理了学者们应用智能刀具对切削力、切削温度、刀具振动进行监测与控制的研究成果,对刀具结构、监测方式、控制原理、缺点不足、发展方向进行了总结与讨论。对智能刀具涉及的关键技术进行探讨,由于智能刀具涉及多学科交叉,实现的功能及采用的原理各不相同,关键技术多样,需进行多学科交叉融合,并通过产学研协同合作,推进智能刀具关键技术的深入研究及实际应用。     

支持物联网的智能切削刀具视觉在线监测系统

针对国内数控加工中心刀具管理混乱、刀具损耗严重进而导致加工工件次品率急剧上升等实际问题,结合国内外智能切削刀具的研究现状和发展水平,提出一种支持物联网的智能切削刀具视觉在线监测系统。该系统构建支持物联网的机器视觉刀具磨损在线监测,采用Zig Bee技术组建无线传感器网络,通过机床关键部位安装的传感器,实现数据的实时传输。通过以太网传输到智能管理系统,并对在线视觉监控和实时传输数据进行分析与整理,完成对刀具生命全周期的在线监测和管理,在保证加工质量的同时提高加工效率和降低成本。