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％。     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于智能报警的刀具状态在线监测技术

为了提高机床加工过程中刀具磨损的监测能力,选择主轴电流和进给电流为主要信息,基于小波分解及软测量模型进行电流信号的多特征提取,从加工进给和主轴驱动两方面反映刀具磨破损信息;在此基础上,基于Parzen视窗法进行多特征信息的数据融合,构建智能报警模型,并依据拉依达法则确定报警边界,从而实现刀具状态的智能报警.将该技术应用到机床的加工中,实验证明可以实时地监测刀具运行状态并进行磨破损报警.     

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.     

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。     

刀具破磨损的自动监测技术

本文主要介绍在机械加工过程中同时监测主轴电机电流和声发射(AE)信号,综合实时判断车刀、钻头等刀具的破损和极限磨损的原理,监测系统框图以及实验方案、实验结果。该监测系统可自动识别(?)0.8mm 以上的钻头破损,大于面积0.2mm~2车刀的破损和极限磨损,成功率达96%以上。     

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。