[實用新型]一種基于電流與聲發射復合信號的刀具磨損監測系統有效
| 申請號: | 201520150959.3 | 申請日: | 2015-03-17 |
| 公開(公告)號: | CN204525045U | 公開(公告)日: | 2015-08-05 |
| 發明(設計)人: | 王紅;李彬 | 申請(專利權)人: | 洛陽理工學院 |
| 主分類號: | B23Q17/09 | 分類號: | B23Q17/09 |
| 代理公司: | 洛陽公信知識產權事務所(普通合伙) 41120 | 代理人: | 苗強 |
| 地址: | 471000 河南*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 電流 聲發 復合 信號 刀具 磨損 監測 系統 | ||
一種基于電流與聲發射復合信號的刀具磨損監測系統
技術領域
????本實用新型涉及刀具磨損監測領域,具體的說是一種基于電流與聲發射復合信號的刀具磨損監測系統。
背景技術
刀具磨損狀態識別作為制造過程自動化技術的一部分,已日益為人們所重視,一個工作可靠的刀具磨損狀態監測系統可以通過及時、準確地反映刀具磨損狀態信息來指導機床完成自動換刀,實現不間斷生產過程,穩定工件的加工質量。
刀具磨損狀態監測方法主要分為直接測量法和間接測量法。直接測量法如光學法、放射線法、電阻法等,其測量精度高,但易受加工環境的干擾,不便在實時加工中進行在線測量;間接測量法通過采集并處理與切削過程相關的信號,如切削力信號、振動信號、電流信號、聲發射信號、或電機功率等,間接獲得反映刀具磨損狀態的信息。
金屬切削過程中,切削力會隨著刀具磨損量的增加發生相應的變化,利用切削力信號可以實現刀具磨損狀態的監測,但切削力測量儀器的高成本影響了該方法的實際應用價值;切削力的變化會引起電機輸出扭矩的改變,從而使電機電流發生變化,因此利用電機電流信號可以間接實現對刀具磨損狀態的監測。由于電流傳感器成本低,易于安裝,因此電流監測法具有很好的應用基礎,金屬切削過程存在很強的非線性,如何在非平穩的電流信號中提取并篩選出有效的特征,是電流監測法研究的重要環節。
利用檢測電機電流信號識別刀具磨損狀態是很實用的方法,然而,電流信號不但與刀具磨損有關,也與切削參數有關(?即切削速度、進給量、鉆頭直徑等)?,還與加工材料、刀具材料有關。所以,用電流信號檢測刀具磨損的關鍵是如何剔除切削條件的影響,使電流信號只與刀具磨損狀態有關,也就是說一個理想的刀具磨損檢測模型必須對刀具磨損狀態反應靈敏,而對切削條件變化不靈敏。
有文獻報道,利用進給電機電流分別對銑削加工的刀具磨損狀態監測方法進行了研究,對于電流信號的處理采用了截止頻率50Hz的低通濾波,即只對電源頻率附近的低頻電流信號進行分析,經研究發現,高頻電流信號中仍存在可用于刀具狀態特征提取的成份,這些成份與切削力的變化存在一定的對應關系,但是由于穩定性不高,有時候不能完全確定成分內容,所以單獨的信號電流監測雖然成本不高,但是穩定性與可靠性稍差。
由于聲發射信號測量簡便,成本不高,且包含了豐富的刀具切削狀態信息,故采用切削聲發射信號間接識別刀具磨損狀態已得到廣泛的關注。這些研究利用時域分析、時序分析、頻域分析以及時頻域分析等方法對聲發射信號進行處理并從中提取反映刀具磨損狀態的多種特征。通過以上方法所提取的特征雖可從一定程度上反映刀具的磨損狀態,但由于實際加工條件變化的復雜性,這些特征難以全面而有效地反映刀具的磨損狀態變化,所以單獨的聲發射信號監測穩定性與可靠性也不是太高。
實用新型內容
針對上述現有的單獨的信號電流監測及聲發射信號監測穩定性與可靠性也不高的缺陷,本實用新型提供一種基于電流與聲發射復合信號的刀具磨損監測系統。
為解決上述技術問題,本實用新型采用的技術方案為:
一種基于電流與聲發射復合信號的刀具磨損監測系統,該系統包括電流信號檢測機構和聲發射信號檢測機構,所述的電流信號檢測機構包括電流傳感器、電流放大濾波裝置、A/D轉換器Ⅱ及計算機,電流傳感器監測機床主軸電機電流,電流信號經電流放大濾波裝置,然后通過A/D轉換器Ⅱ轉換,由計算機保存后,供后續處理與分析;所述的聲發射信號檢測機構包括聲發射傳感器、信號放大器、抗混疊濾波器、A/D轉換器Ⅰ及計算機,聲發射傳感器直接安裝在車刀刀柄上,車刀在切削加工過程中產生的聲發射信號依次經過信號放大器、抗混疊濾波器和A/D轉換器Ⅰ后存儲在計算機中,通過處理與分析,得出刀具磨損狀態;
通過檢測切削加工中的主軸電機的電流信號及車刀磨損狀態的聲發射信號,并基于電流與聲發射復合信號進行處理分析,實現對刀具磨損狀態的實時監測。
本實用新型的有益效果:
本實用新型提供的基于電流與聲發射復合信號的刀具磨損監測系統,自適應獲取切削電機電流信號與聲發射信號中刀具磨損狀態特征,該方法充分挖掘聲切削電機電流信號與聲發射信號中豐富的刀具磨損狀態信息,結合小波包分析、相關性分析和主成分分析等方法,自適應地提取反映刀具當前磨損狀態的特征信息,并通過分析與初始磨損狀態特征之間的關聯性來判斷刀具的磨損程度;
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