李聰波，萬 騰，陳行政，雷焱緋

(重慶大學(xué) 機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044)

0 引言

數(shù)控車削批量加工過程中，過度的刀具磨損會(huì)影響工件的表面質(zhì)量和加工精度，而且隨著車刀磨損量的增加，機(jī)床將會(huì)消耗更多的能量[1]。工業(yè)統(tǒng)計(jì)表明，刀具失效是引起機(jī)床故障的首要因素，由此引起的停機(jī)時(shí)間占數(shù)控機(jī)床總停機(jī)時(shí)間的1/5～1/3[2]。因此，針對(duì)數(shù)控車削批量加工過程進(jìn)行刀具磨損在線監(jiān)測(cè)，是智能制造背景下迫切需要解決的問題。

根據(jù)測(cè)量方法的不同，刀具磨損監(jiān)測(cè)方法可分為直接測(cè)量法與間接測(cè)量法[3]。直接測(cè)量法指通過測(cè)量與刀具體積、形狀等相關(guān)的參量來判斷刀具的磨損狀態(tài)。封海蕊[4]直接提取后刀面磨損圖像的視覺特征，通過建立圖像特征與刀具磨損之間的關(guān)系實(shí)現(xiàn)刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè);Castejón等[5]使用坐標(biāo)描述符對(duì)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)獲取的刀具磨損圖像進(jìn)行分割處理，并根據(jù)刀具磨損變化率對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行分類預(yù)測(cè);Xu等[6]基于灰色關(guān)聯(lián)法提取工件表面的紋理特征，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別和診斷。

雖然采用直接測(cè)量法監(jiān)測(cè)刀具磨損狀態(tài)，其監(jiān)測(cè)精度較高，但是多數(shù)方法不能保證在線監(jiān)測(cè)，因此監(jiān)測(cè)效率較低。鑒于此，一些學(xué)者提出間接測(cè)量法監(jiān)測(cè)刀具磨損。間接測(cè)量法指測(cè)量切削加工過程中與刀具磨損有內(nèi)在聯(lián)系的某些信號(hào)，通過建立這些信號(hào)與刀具磨損量之間的關(guān)系來確定刀具的磨損狀況。胡江林等[7]提取聲發(fā)射(Acoustic Emission, AE)信號(hào)的累積振鈴數(shù)作為監(jiān)測(cè)刀具磨損的特征量，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性；Kious等[8]通過對(duì)3個(gè)方向的切削力和合成力信號(hào)進(jìn)行頻域分析，發(fā)現(xiàn)合成力的主頻頻譜與刀具磨損狀態(tài)密切相關(guān)，可用于刀具磨損在線監(jiān)測(cè)；Hsieh等[9]直接采集主軸振動(dòng)信號(hào)，從中提取5個(gè)與刀具磨損相關(guān)的特征量，并利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行分類。上述方法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)刀具磨損的在線監(jiān)測(cè)，但是因?yàn)樾盘?hào)采集需要改變機(jī)床的結(jié)構(gòu)，在一定程度上會(huì)影響機(jī)床加工，所以這些方法的使用受到了限制。

相比于切削力、聲發(fā)射和切削振動(dòng)等信號(hào)，機(jī)床功率信號(hào)的采集只需在機(jī)床電氣柜安裝一個(gè)功率傳感器，不會(huì)改變機(jī)床結(jié)構(gòu)，因此采用功率法監(jiān)測(cè)刀具磨損受到了國(guó)內(nèi)外大批學(xué)者的廣泛關(guān)注。謝楠等[10]通過功率傳感器采集切削過程中的電流和功率信號(hào)，提出一種基于主成分分析與C—支持向量機(jī)相結(jié)合的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型;Bhattacharyya等[11]通過采集和處理機(jī)床主電機(jī)電流和功率信號(hào)，提取與刀具磨損相關(guān)的時(shí)域特征量，并建立特征量與刀具磨損量之間的多元線性回歸模型，基于該模型實(shí)時(shí)計(jì)算刀具磨損量;Cuppini等[12]發(fā)現(xiàn)當(dāng)加工參數(shù)一定時(shí)，切削功率與刀具磨損量之間存在一定關(guān)系，并通過實(shí)驗(yàn)擬合的方法建立了切削功率與刀具磨損量之間的關(guān)系模型。

然而，上述研究并未考慮加工參數(shù)對(duì)機(jī)床功率信號(hào)的影響，當(dāng)切削過程中的加工參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，功率信號(hào)將會(huì)隨之改變，此時(shí)通過機(jī)床功率信息難以準(zhǔn)確判斷刀具磨損狀態(tài)。鑒于此，本文針對(duì)機(jī)床、刀具以及工件不發(fā)生變化的數(shù)控車削批量加工過程，首先分別分析了刀具磨損量和加工參數(shù)對(duì)切削功率的影響；然后利用正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與響應(yīng)面法建立了切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)之間的回歸模型；在此基礎(chǔ)上，提出一種實(shí)時(shí)更新切削功率閾值的刀具磨損在線監(jiān)測(cè)方法；最后，通過案例驗(yàn)證了該方法的有效性。

1 切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)的映射關(guān)系分析

1.1 刀具磨損量和加工參數(shù)對(duì)切削功率的影響

(1)刀具磨損量對(duì)切削功率的影響

數(shù)控車削批量加工過程中，隨著車刀后刀面磨損量的增大，刀具與工件間的接觸方式由理論上的線接觸逐漸變?yōu)槊娼佑|，同時(shí)磨損使刀尖圓弧半徑增加，從而使刀具后刀面與工件之間的摩擦力增大，導(dǎo)致切削力和切削功率增加。Daniel等[13]認(rèn)為，刀具因磨損而產(chǎn)生的附加力可用兩個(gè)分量表示為

(1)

式中：FNW為由刀具后刀面磨損引起的徑向力，F(xiàn)FW為由磨損引起的刀具與工件間的摩擦力，H為工件材料的布氏硬度，VB為刀具后刀面磨損量，μ為刀具與工件間的滑動(dòng)摩擦系數(shù)，s為刀具后刀面磨損帶的長(zhǎng)度。

因此，由刀具磨損引起的附加切削功率

ΔPc=FFW·vc=μHVBs·vc。

(2)

式中vc為車削加工過程中刀具與工件接觸點(diǎn)的線速度。

由式(2)可知，當(dāng)車削過程中加工參數(shù)不發(fā)生變化時(shí)，切削功率與刀具磨損量之間滿足一次線性關(guān)系。通過一組實(shí)驗(yàn)對(duì)上述規(guī)律進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)條件及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別如表1和圖1所示。

(2)加工參數(shù)對(duì)切削功率的影響

切削功率的大小不僅受刀具磨損量的影響，還與切削速度、進(jìn)給量和背吃刀量等加工參數(shù)密切相關(guān)。車削加工過程中，切削功率Pc與加工參數(shù)之間存在指數(shù)關(guān)系[14-15]：

(3)

式中：Fc為切削力，vc為切削速度，ap為背吃刀量，f為每轉(zhuǎn)進(jìn)給量，CF，XF，YF，nF，KF為相應(yīng)的切削力影響指數(shù)。

由式(3)可知，當(dāng)車削過程中加工參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，切削功率也會(huì)隨之改變。因此，僅通過切削功率與刀具磨損量的一次線性關(guān)系模型無法實(shí)現(xiàn)刀具磨損的在線監(jiān)測(cè)，還需進(jìn)一步研究數(shù)控車削批量加工過程中切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)之間的關(guān)系。

1.2 切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)的映射關(guān)系實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)的耦合機(jī)理比較復(fù)雜，為此提出一種基于正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與響應(yīng)面多項(xiàng)式回歸模型的方法來分析切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)之間的映射關(guān)系。

1.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備及條件

實(shí)驗(yàn)以重慶第二機(jī)床廠有限責(zé)任公司生產(chǎn)的CHK460數(shù)控車床為平臺(tái)，采用重慶大學(xué)自主研發(fā)的軟硬件一體化的機(jī)床能效監(jiān)控系統(tǒng)測(cè)量機(jī)床實(shí)時(shí)功率，同時(shí)使用超景深三維顯微系統(tǒng)測(cè)量車刀后刀面磨損量。

(1)功率采集系統(tǒng)

以重慶大學(xué)自主研發(fā)的機(jī)床能效監(jiān)控系統(tǒng)為平臺(tái)，通過HC33C3型功率傳感器實(shí)現(xiàn)機(jī)床實(shí)時(shí)功率的在線監(jiān)測(cè)。該設(shè)備通過在機(jī)床總電源處獲取總電流和總電壓，在主軸伺服系統(tǒng)處獲取主傳動(dòng)系統(tǒng)電流，來采集機(jī)床實(shí)時(shí)功率(采集頻率4 Hz),然后將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街悄芙K端，并利用軟件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。測(cè)量?jī)x器及軟件平臺(tái)如圖2所示。

(2)車刀磨損量測(cè)量

刀具磨損根據(jù)磨損區(qū)域通常分為前刀面磨損、后刀面磨損、前后刀面同時(shí)磨損3種類型[16]。其中后刀面磨損便于測(cè)量，在研究與應(yīng)用領(lǐng)域被作為刀具磨損量的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)。超景深三維顯微系統(tǒng)是一種高端新型的成像機(jī)器，其因在影視成像、立體觀察、實(shí)時(shí)測(cè)量等方面優(yōu)越的技術(shù)特性而適用于各種科學(xué)實(shí)踐領(lǐng)域。本實(shí)驗(yàn)采用Keyence公司生產(chǎn)的VHX-1000型超景深三維顯微系統(tǒng)測(cè)量車刀后刀面磨損量，測(cè)量?jī)x器及車刀后刀面磨損情況如圖3和圖4所示。

(3)實(shí)驗(yàn)條件

本實(shí)驗(yàn)以車削某零件外圓為例，采用型號(hào)為CHK460的數(shù)控車床，其主電機(jī)功率為11 kW，主軸轉(zhuǎn)速范圍為100 r/min～4 500 r/min，最大車削長(zhǎng)度為420 mm，允許的最大回轉(zhuǎn)直徑為460 mm。工件及加工方式如表2所示，所選用外圓車刀的具體參數(shù)如表3所示。

1.2.2 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果

將車刀后刀面磨損量VB以及車削三要素(切削速度vc、進(jìn)給量f、背吃刀量ap)作為影響切削功率Pc的4個(gè)因素。每個(gè)因素分別設(shè)定3個(gè)水平，其中刀具磨損量VB分別選取0.065 mm，0.195 mm，0.325 mm表示刀具輕微磨損、中度磨損和嚴(yán)重磨損3個(gè)階段。具體如表4所示。

為保證實(shí)驗(yàn)的有效性和準(zhǔn)確性，選取實(shí)驗(yàn)次數(shù)較多的L27(313)正交表進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，正交表和實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。為了減小實(shí)驗(yàn)測(cè)量誤差帶來的影響，將實(shí)驗(yàn)得到的功率進(jìn)行了平均處理。其中Pu為空載狀態(tài)下機(jī)床的主軸功率，Psp為切削狀態(tài)下機(jī)床的主軸功率，切削功率

1.3 基于響應(yīng)面法的切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)回歸模型的建立

1.3.1 模型的建立

響應(yīng)面(Response Surface Methodology, RSM)多項(xiàng)式回歸模型采用二次回歸方程，通過最小二乘法求取回歸方程系數(shù)，進(jìn)而構(gòu)造出響應(yīng)量和自變量之間的函數(shù)。

切削功率Pc與刀具磨損量VB及加工參數(shù)(切削速度vc、進(jìn)給量f、背吃刀量ap)的關(guān)系復(fù)雜，因此采用二階響應(yīng)曲面模型表達(dá)切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)之間的關(guān)系如下：

(5)

式中：y表示切削功率，x表示刀具磨損量、切削速度、進(jìn)給量和背吃刀量，β0，β1，…，βm表示回歸方程的系數(shù)，ε表示回歸值與實(shí)際值的誤差。

采用MINITAB 16軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，由于各自變量的變化范圍不同，為解決量綱不同給設(shè)計(jì)和分析帶來的麻煩，將自變量后刀面磨損量VB、切削速度vc、進(jìn)給量f、背吃刀量ap分別進(jìn)行線性變換(又稱編碼變換)，具體公式如下：

(6)

經(jīng)過線性變換處理后各自變量A,B,C,D的變化范圍均在[-1,1]之間，切削功率的二階回歸模型為

Pc=1 035.63+83.5A+235.03B+

246.36C+262.54D+37.02AB-34.87AC+

62.14BD+47.28CD。

(7)

1.3.2 模型的方差分析

表6所示為切削功率模型的方差分析，其中R-Sq=99.29%，其值越大,回歸模型與數(shù)據(jù)擬合得越好;R-Sq(adj)=98.98%，該值越接近R-Sq，回歸模型越可靠。同時(shí)，回歸模型中各因素項(xiàng)的F比值均大于F0.05，說明這些項(xiàng)對(duì)切削功率的影響是顯著的。故而分析結(jié)果表明，切削功率函數(shù)擬合程度良好，能有效預(yù)測(cè)該實(shí)驗(yàn)條件下的切削功率。

2 數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)方法

2.1 數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)流程框架

在數(shù)控車削批量加工過程中，機(jī)床、刀具和工件材料均不發(fā)生變化，通過一次正交實(shí)驗(yàn)即可獲取切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)之間的回歸模型，因此該模型對(duì)批量加工過程具有較高的適應(yīng)性?；诖?，本文提出一種實(shí)時(shí)更新切削功率閾值的數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)方法，其流程框架如圖5所示。具體步驟如下：

步驟1根據(jù)機(jī)床、刀具及工件信息判斷歷史數(shù)據(jù)中是否已有該加工條件下的切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)的回歸模型，若無則通過正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和響應(yīng)面法建立模型，同時(shí)將所得模型存入歷史數(shù)據(jù)庫中。

步驟2通過功率采集系統(tǒng)獲取機(jī)床總功率和主傳動(dòng)系統(tǒng)功率，并對(duì)功率信號(hào)進(jìn)行濾波處理。

步驟3與數(shù)控車床NC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)通信，同時(shí)結(jié)合機(jī)床功率信息判斷機(jī)床狀態(tài)。

步驟4當(dāng)機(jī)床處于加工狀態(tài)時(shí)，通過NC系統(tǒng)讀取車削過程加工參數(shù)，同時(shí)根據(jù)工件表面粗糙度及尺寸精度要求設(shè)定適當(dāng)?shù)牡毒吣モg標(biāo)準(zhǔn)(允許的最大刀具磨損量)，將加工參數(shù)和刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)帶入切削功率與磨損量及加工參數(shù)的回歸模型中實(shí)時(shí)計(jì)算切削功率閾值[Pc]。

步驟5將通過功率采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)測(cè)量并計(jì)算所得的切削功率Pc與切削功率閾值[Pc]進(jìn)行比較。若Pc<[Pc]，則返回步驟4；若Pc>[Pc]，則說明刀具磨損量已達(dá)到事先設(shè)定的磨鈍標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)該停止加工并更換刀具。

2.2 數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)關(guān)鍵步驟

2.2.1 功率信號(hào)濾波處理

機(jī)床的功率信號(hào)中不可避免地含有各種噪聲和干擾，這些噪聲和干擾將使功率信息失真。為了準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)加工過程中的刀具磨損狀況，必須對(duì)傳感器采集到的功率信號(hào)進(jìn)行濾波處理，消除噪聲和干擾。

機(jī)床功率信號(hào)中的噪聲和干擾分為兩類：①頻率一定的周期性干擾;②如脈沖干擾等隨機(jī)性干擾。例如對(duì)于使用交流電機(jī)的數(shù)控機(jī)床而言，三相交流電動(dòng)機(jī)任一相的電流、電壓及瞬時(shí)功率值可表示為：

(8)

式中：ω表示三相交流電的角頻率，φ表示電壓與電流的相位差，Im表示單相繞組中的最大電流，Um表示單相繞組中的最大電壓。

由式(8)可知，三相交流電動(dòng)機(jī)任一相瞬時(shí)功率P的基頻是工頻(50 Hz)的兩倍。由此可見，在交流電動(dòng)機(jī)的功率信號(hào)中將不可避免地含有工頻及兩倍工頻的分量，它屬于周期性干擾。模擬濾波電路可以濾除大部分周期性干擾，但不能完全有效地消除隨機(jī)干擾，因此必須使用數(shù)字濾波方法。

防脈沖干擾滑動(dòng)平均算法能有效消除由脈沖干擾引起的采樣值偏差，同時(shí)對(duì)周期性干擾具有良好的抑制作用，其平滑度高，適用于高頻振蕩系統(tǒng)。因此，使用防脈沖干擾滑動(dòng)平均算法對(duì)功率信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波，具體步驟如下：

步驟1通過功率傳感器采集N個(gè)數(shù)據(jù){m1，m2，…，mN}，將其放入隊(duì)列存儲(chǔ)器M[n]中。

步驟3判斷M′[n]中的最大值mmax與最小值mmin。

步驟4求取M′[n]中N個(gè)數(shù)據(jù)之和，然后減去最大值與最小值，對(duì)剩下的N-2個(gè)數(shù)據(jù)計(jì)算算術(shù)平均值：

(9)

2.2.2 數(shù)控機(jī)床狀態(tài)判斷

機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)一般包括停機(jī)狀態(tài)、待機(jī)狀態(tài)、主軸啟動(dòng)狀態(tài)、空載狀態(tài)和加工狀態(tài)。如圖6所示為一數(shù)控車床加工過程的功率曲線圖，機(jī)床功率曲線實(shí)質(zhì)上是機(jī)床處于不同狀態(tài)時(shí)功率特性的反映，因此由功率傳感器測(cè)得的機(jī)床功率信息能實(shí)時(shí)地反映機(jī)床狀態(tài)[17]。然而，由于零漂及電壓波動(dòng)等原因，轉(zhuǎn)速較低和切削量較小的加工過程難以通過功率信息準(zhǔn)確判斷機(jī)床狀態(tài)。

對(duì)此，本文提出一種NC系統(tǒng)與功率信息相結(jié)合的機(jī)床狀態(tài)判斷方法：首先與數(shù)控機(jī)床NC系統(tǒng)進(jìn)行通信，然后調(diào)用相應(yīng)的應(yīng)用程序接口(Application Programming Interface， API)函數(shù)讀取加工參數(shù)，同時(shí)結(jié)合功率采集系統(tǒng)采集到的功率信息判斷機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)。具體算法流程如圖7所示。

目前數(shù)控機(jī)床常用的NC系統(tǒng)有FANUC、SIEMENS、廣州數(shù)控等。以FANUC系統(tǒng)為例，與該系統(tǒng)進(jìn)行通信并讀取加工參數(shù)的具體步驟如下：首先通過PCMCIA網(wǎng)卡實(shí)現(xiàn)與NC系統(tǒng)的硬件連接；然后調(diào)用FOCAS函數(shù)庫(FOCAS函數(shù)是FANUC提供給用戶的一組針對(duì)NC系統(tǒng)的API函數(shù))中的部分函數(shù)讀取加工參數(shù)，例如通過調(diào)用cnc_acts()函數(shù)和cnc_rdspeed()函數(shù)讀取機(jī)床主軸的實(shí)際轉(zhuǎn)速n和傳動(dòng)軸的實(shí)際進(jìn)給速度f。

(1)主軸啟動(dòng)狀態(tài)判斷

步驟1當(dāng)功率傳感器測(cè)得機(jī)床總功率Ptotal由0變?yōu)榇笥?時(shí)，機(jī)床狀態(tài)由停機(jī)狀態(tài)變?yōu)榇龣C(jī)狀態(tài)。

步驟2通過NC系統(tǒng)實(shí)時(shí)讀取機(jī)床主軸轉(zhuǎn)速，當(dāng)轉(zhuǎn)速n由0變?yōu)榇笥?時(shí)，判斷機(jī)床主軸開始啟動(dòng)。

(2)空載狀態(tài)判斷

步驟1當(dāng)主軸啟動(dòng)后，將功率傳感器測(cè)得的機(jī)床主軸實(shí)時(shí)功率Psp存入一個(gè)緩存數(shù)組G[m]={Psp1，Psp2，…，PspM}。

步驟2判斷緩存數(shù)組G[m]中的數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，即是否滿足

(10)

根據(jù)機(jī)床特性和電網(wǎng)電壓波動(dòng)情況一般取C1=15%～25%。若緩存數(shù)組G[m]中的數(shù)據(jù)平穩(wěn)，則判斷機(jī)床處于空載狀態(tài)，同時(shí)將此時(shí)G[m]數(shù)組的平均值作為機(jī)床當(dāng)前轉(zhuǎn)速下的空載功率Pu。

(3)加工狀態(tài)判斷

步驟1當(dāng)判斷機(jī)床處于空載狀態(tài)并獲取空載功率Pu后，通過NC系統(tǒng)實(shí)時(shí)讀取機(jī)床的進(jìn)給速度f。

步驟2當(dāng)進(jìn)給速度f>0時(shí)，判斷主軸功率Psp在Pu的基礎(chǔ)上是否發(fā)生了躍變，即是否滿足

(11)

根據(jù)切削量大小一般取C2=5%～10%。若式(11)成立，則判斷機(jī)床處于加工狀態(tài)。

3 應(yīng)用案例

圖8所示為3批45鋼盤類零件的圖紙，本實(shí)驗(yàn)以這3批零件的車削過程為例，分別使用3把類型相同的未磨損車刀開始加工，采用上述數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)方法對(duì)刀具磨損狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。車削加工后的零件實(shí)物圖如圖9所示，具體實(shí)驗(yàn)條件和加工參數(shù)信息分別如表7和表8所示。

因?yàn)楣ぜ砻娲植诙燃俺叽缇纫蟛桓撸栽O(shè)定刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)為0.3 mm。將表8中的數(shù)據(jù)和刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)帶入式(6)及式(7)計(jì)算，分別得到各個(gè)加工特征所對(duì)應(yīng)的切削功率閾值，同時(shí)使用功率采集系統(tǒng)測(cè)得三批零件首件加工時(shí)的切削功率，結(jié)果如表9所示。

基于上述刀具磨損在線監(jiān)測(cè)方法，利用QT平臺(tái)成功開發(fā)了數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并利用該系統(tǒng)對(duì)上述加工過程進(jìn)行自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)。軟件系統(tǒng)如圖10所示。

表9 切削功率閾值及實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果

首先在基本信息輸入模塊中輸入機(jī)床型號(hào)、刀具型號(hào)、工件材料、各項(xiàng)系數(shù)和刀具磨鈍標(biāo)準(zhǔn)等基本信息；然后通過與數(shù)控車床NC系統(tǒng)通信實(shí)時(shí)讀取加工參數(shù)，并結(jié)合功率信息判斷機(jī)床狀態(tài)；當(dāng)機(jī)床處于加工狀態(tài)時(shí)，計(jì)算切削功率閾值(如圖10中功率信息曲線模塊的虛線)并與實(shí)際加工過程切削功率(如圖10中功率信息曲線模塊的實(shí)線)進(jìn)行比較，當(dāng)實(shí)際切削功率大于閾值時(shí)報(bào)警燈變?yōu)榧t色，此時(shí)應(yīng)停止加工并更換刀具。

通過數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)三批零件的車削加工過程，當(dāng)功率采集系統(tǒng)采集到的實(shí)際切削功率超過閾值時(shí)，停止加工并取下車刀，使用VHX-1000型超景深三維顯微系統(tǒng)測(cè)量后刀面磨損量，測(cè)量值及測(cè)量誤差如表9所示。刀具圖片和磨損圖像分別如圖11和圖12所示。

由表9可知，采用本文所提的數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)方法對(duì)刀具磨損狀況進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，其平均誤差僅為7.22%，證明了該方法能準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)數(shù)控車削過程的刀具磨損狀況；同時(shí)，基于該方法開發(fā)的數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能有效應(yīng)用于自動(dòng)化生產(chǎn)線的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

4 結(jié)束語

本文在分析數(shù)控車削加工切削功率與刀具磨損量關(guān)系的基礎(chǔ)上，考慮加工參數(shù)對(duì)切削功率的影響，通過正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與響應(yīng)面法建立了切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)的回歸模型，揭示了切削功率與刀具磨損量及加工參數(shù)之間的映射關(guān)系。提出一種數(shù)控車削批量加工刀具磨損在線監(jiān)測(cè)方法，該方法對(duì)功率信號(hào)進(jìn)行濾波處理，并結(jié)合NC系統(tǒng)判斷數(shù)控車床的運(yùn)行狀態(tài)，然后實(shí)時(shí)計(jì)算切削功率閾值，通過與實(shí)際加工切削功率進(jìn)行比較可以反映刀具的磨損狀況。最后通過自動(dòng)在線監(jiān)測(cè)三批零件在數(shù)控車削過程中刀具磨損的情況，驗(yàn)證了該方法的有效性。

本文主要研究了數(shù)控車削批量加工過程中的刀具磨損在線監(jiān)測(cè)問題，然而在實(shí)際的自動(dòng)化生產(chǎn)線中還包括數(shù)控銑削、數(shù)控鉆削等其他工藝類型，因此針對(duì)數(shù)控銑削、數(shù)控鉆削等加工過程進(jìn)行刀具磨損在線監(jiān)測(cè)將是下一步的研究重點(diǎn)。