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。     

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%。     

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。     

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。     

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.     

基于突变论的刀具寿命建模与预报的研究

介绍了基于突变论的方法建立刀具磨损与破损失效寿命模型的可行性的研究结果。借助于最小二乘回归，建立了变参数三次多项式车／立铣刀具磨／破损融合模型。利用这一模型完成了一种车／立铣监视系统。实验结果表明，监视刀具磨损和破损的成功率≥９５％，刀具磨损值的预报误差≤１０％。叙词     

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.     

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。     

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.     

PCD刀具加工铝合金刃口磨损与对策

对PCD刀具刃口磨损的形式进行了分析,确定PCD刀具在加工铝合金中磨损的主要形式为聚晶层破损,针对聚晶层破损这一磨损的方式,提出了应对策略。     

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。     

基于卷积神经网络的铣刀后刀面磨损状态预测方法研究

为了监测高温合金材料加工时的铣刀后刀面磨损状态,提出了基于卷积神经网络的刀具磨损状态预测方法,建立了基于机床主轴电流与功率信号实时监测的刀具磨损状态预测系统。通过建立与机床数控系统的通信,采集加工过程中的电流和功率信号,采用主成分分析法(PAC)对采集的参数进行特征提取,选择对刀具磨损值影响较大的主成分作为卷积神经网络的输入,实现对刀具磨损状态的准确预测。铣削实验结果表明,该方法具有较高的预测准确率。     

基于车铣技术的刀具磨损和破损分析

在车铣加工中心上，分别采用硬质合金和TiN涂层硬质合金刀片，对铝合金和不锈钢工件进行了车铣加工的刀具磨损试验，研究分析了车铣刀具的磨损和破损特征。研究表明，车铣铝合金的刀具磨损机理主要以刀具表层材料的黏结磨损为主，而车铣不锈钢的刀具磨损机理主要以刀具表层材料的疲劳-剥落磨损为主。车铣不锈钢时，刀具的损坏形式常常以微崩刃、前刀面的剥落和碎断等破损形态为主。     

重型切削过程中硬质合金刀具扩散磨损行为研究

通过对重型切削过程中、高温高压环境下刀具的扩散磨损及粘结破损现象进行分析,并结合有限元仿真的方法,揭示重型硬质合金刀具产生磨损的机理,明确扩散磨损对重型切削刀具使用寿命的作用机制。通过理论分析,对硬质合金刀具扩散磨损规律进行定量描述。综合分析研究结果,在刀具技术和刀具材料选择方面提出了有效预防扩散磨损的技术措施,以期为大型筒节材料的高效加工和重型刀具的开发技术提供技术借鉴。     

基于LabVIEW的数控刀具磨损实时监控系统

自动化生产系统的工作可靠性与加工质量在很大程度上取决于刀具工作状态,因此刀具磨损与破损在线监测成为机械过程自动化重大技术关键.根据某种最优准则,选择一组既与主导变量有密切关系又容易检测的二次变量,通过构造某种数学关系以实现对主导变量即刀具磨损量的监测是文章的宗旨.通过软件平台建立了切削过程数据采集系统,现场监测参数为机床主轴电机电流,软件平台是LabVIEW.实验证明:该系统实现了机床主轴电机电流信号的采集、存储、分析,能在线监控电流的变化情况,反映出刀具的磨损状况.具有准确性,有效性和实用性.     

智能刀具状态监测系统及其应用

探讨了智能刀具状态监测系统的设计思想,提出了一种智能刀具状态监测系统的基本结构框图,并进行了试验分析,结果表明,通过人工神经网络估算刀磨损值与实例值基本一致,系统取得了９０％的刀具磨损识别成功率。     

高科成校技果

用途:适用于数控机床、加工中心以及FMS加工过程中刀具破损的在线监控,预防事故发生,提高加工效率。 特点:①在加工过程中同时监测AE(声发射)信号和主轴电机电流,综合判断刀具(车刀、钻头、镗刀)破损。②监测过程中能在液晶屏幕实时显示出被监测信号变化曲线并具有键盘输入功能。③用户可根据加工方式、刀具种类、加工参数的变化,通过键盘及屏幕自行选择合适的阈值。④刀具破损时     

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。