刀具磨损、破损的声发射监控法的研究

本文讨论了声发射监控法在线监控刀具磨损、破损的原理及实现方法。描述了声发射信号的产生及其特征以及系统硬件原理图。实验及结果证明了此方法的可行性。     

重型车刀破损声发射监控装置

根据声发射信号特征,用声发射信号判断刀具破损,开发研制出“重型切削刀破损声发射监控装置。”此装置用８０９８芯片为微处理器进行振铃计数、声发射信号实时分析处理。当刀具破损或严重磨损时,监控装置发出声光报警信号,并使车床横向退刀。信号响应时间小于１ｓ,其报警成功率达９０％。     

加工中心刀具破损监控系统的研制

综合应用声发射（AE）和电机电压电流信号法监控刀具破损，可提高刀具破损检出率。以此开发的加工中心刀具破损监控系统，对1mm以上的钻头及3mm以上的铣刀破损检出率均在98％以上。     

HMM技术在数控镗刀状态监测中的应用

通过对声发射传感器采集的刀具磨损状态信号进行分析,提取出反映刀具磨损状态的特征向量MFCC系数及差分系数,然后利用HMM进行信号处理。建立了检测镗刀刀具状态的监测系统。实验结果表明,该监测系统在刀具的正常磨损阶段,可以实现刀具大致磨损量的预报;在刀具破损或损坏情况下,能够及时监测和预报刀具损坏状态。这种监测方法能够进行实时在线监测,为刀具的磨损监测提供了一条切实可行的途径。     

刀具破损状态的特征提取及自动识别

文章采用机床功率法和声发射法对车削过程中的刀具破损进行监控。在试验中发现了刀具破损时机床功率信号的四种表现形式,说明了刀具破损形式的随机性。针对这种情况,首次提出了功率信号处理的延时方差法;对切削过程中发出的各种声发射（AE）信号采用时频分析进行处理并提取出反映刀具破损的特征量,最后利用神经网络ART2实现了刀具破损状态的自动识别。     

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。     

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。     

车刀磨损破损在线监控技术的研究

分析研究了用切削力信号监控车刀磨损与破损的可行性,提出了用切削合力方向系数法、动态切削力的自相关系数法和摩擦颤振能量法三种在线检测刀具磨损和用切削合力方向系数监控破损的新方法。提出了刀具磨损与破损的监控方案,并研制了刀具磨损与破损的监控系统。     

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.     

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。     

刀具破损状态声发射信号的多分辨率分析

刀具状态监控对保障生产安全和产品质量具有重要意义。采用声发射(AE)传感器来采集切削过程中发出的AE信号,采用多分辨率分忻法对正常切削、刀具破损、断屑时发出的AE信号进行分析,并提取出反映刀具破损状态的特征量;最后采用BP神经网络实现了刀具破损状态的自动识别。     

车削加工中的声发射的研究

<正> 声发射(简称AE)是受力物体由不稳定的高能状态向低能状态过渡时释放出来的弹性波,它是由材料内部缺陷、裂纹或微观不均匀所引起的,目前已在无损检测方面得到较广泛的应用。从本世纪70年代开始,日、美、英等国都相继开展了应用声发射监控刀具破损和磨损裂纹的研究工作,取得了一定的进展。本文试图用试验方法探求声发射信号与切削过程之间的关系,寻求适宜的衡量刀具磨损量的指标,并考察用声发射进行切屑形状自动识别的可能性。     

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％。     

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。     

监测机床主电机电流判断刀具磨损和破损

随着数控机床、加工中心的应用,及时识别刀具磨损和破损已成为机械加工过程中的一个重要问题。因此,研究了许多监测刀具磨损和破损的方法。如直接测量的机械式法、电阻式法、光电式法以及间接测量的切削负荷监测、切削温度监测、声发射监测等。但因监测系统成本高、安装不方便、正确判断率不高等原因,真正用于生产的很少见。北京理工大学研制了一种监测系统,以监测机床主电机电流来判断刀具磨损和破损。方法简单,成本低,判断正确,可对车、铣、钻等加工刀具进行监测,有一定的实际使用价值。监测原理是利用刀具磨损后的切削力的变化,引起主机主轴扭矩发生变化,进而使主电机电流发生变化。这就可根据主电机电流值的变化情况作出刀具磨损和破损的判断。监测系统框图如图1所示。     

一个应用于自动化加工系统的综合刀具监测系统

对于自动化加工系统、刀具破损和异常磨损的有效实时监测是一个亟待解决的问题。本文用声发射信号监测加工中心上各种刀具的破损、折损,针对多种工序、多咱切削条件的复杂情况,进行了可变参数的模式识别算法的研究。基于这个算法,开发了一个综合刀具破损监测系统。这个系统针对自动化加工基本单元——加工中心的车、镗、铣多种工序,使得自动化加工系统的综合监测成为可能。实验验证表明,识别成功率大于90%。     

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。     

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。     

刀具磨损破损监控技术

刀具磨损和破损给自动化加工带来诸多坏处。为保证加工系统的正常运行,需实时监控刀具磨损状态。回顾国内外刀具监控技术发展过程,分析刀具监控方法,阐述刀具监控中的关键技术及其发展趋势,最后指出刀具监测系统存在的问题,并提出相应对策。