[發明專利]一種智能化數控滾齒機滾刀切削狀態檢測方法

在審

• 申請號: 202010917854.1
• 申請日: 2020-09-03
• 公開（公告）號: CN112024998A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 王天航
• 申請（專利權）人: 六安市華茂金屬制品有限公司
• 主分類號: B23F5/20
• 分類號: B23F5/20;B23F23/00;B23F23/12;B23Q17/00;B23Q17/09
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本發明公開了一種智能化數控滾齒機滾刀切削狀態檢測方法，包括如下步驟：S1檢測數控滾齒機是否處于加工狀態；S11獲取數控滾齒機的當前狀態模式，所述檢測數控滾齒機的狀態模式包括加工模式、空閑模式；S12判斷所述數控滾齒機的當前狀態模式是否是加工模式；若所述數控機床的當前狀態模式為加工模式，則再獲取所述數控機床的數控加工代碼；根據所述數控加工代碼判斷所述數控機床是否處于加工狀態。本發明能夠便于提取與刀具磨損狀態密切相關的本質特征，同時，能夠及時的確定數控滾齒機滾刀切削的狀態情況，起到實時檢測的作用，且檢測方式簡單，有利于提高產品的加工效率。

技術領域

本發明涉及數控滾齒機技術領域，尤其涉及一種智能化數控滾齒機滾刀切削狀態檢測方法。

背景技術

滾齒機是齒輪加工機床中應用最廣泛的一種機床，在滾齒機上可切削直齒、斜齒圓柱齒輪，還可加工蝸輪、鏈輪等。用滾刀按展成法加工直齒、斜齒和人字齒圓柱齒輪以及蝸輪的齒輪加工機床。這種機床使用特制的滾刀時也能加工花鍵和鏈輪等各種特殊齒形的工件?，F有的滾齒機通常使用一個芯軸固定齒輪然后用一個頂架頂住齒輪然后旋轉芯軸，同時轉動滾齒刀進行加工，這個過程中僅對齒輪加工位置進行降溫，而頂架在高速旋轉后也會升溫，對于長時間使用的頂架而言，持續的升溫容易使得其發生細微形變，導致齒輪轉動軌道發生變化致使加工精度改變。

然而由于滾齒機刀具切削速度高且切削不連續的特點，微銑刀磨損迅速，影響產品精度和表面質量，嚴重的刀具磨損也會引起刀具破損、折斷和顫振，造成機床的損傷。因此，極需提出一種有效的滾齒機滾刀切削狀態檢測方法。

發明內容

基于背景技術存在的技術問題，本發明提出了一種智能化數控滾齒機滾刀切削狀態檢測方法。

本發明提出的一種智能化數控滾齒機滾刀切削狀態檢測方法，包括如下步驟：

S1檢測數控滾齒機是否處于加工狀態；

S11獲取數控滾齒機的當前狀態模式，所述檢測數控滾齒機的狀態模式包括加工模式、空閑模式；

S12判斷所述數控滾齒機的當前狀態模式是否是加工模式；

若所述數控機床的當前狀態模式為加工模式，則再獲取所述數控機床的數控加工代碼；根據所述數控加工代碼判斷所述數控機床是否處于加工狀態；

S13若所述數控滾齒機處于加工狀態，則檢測數控滾齒機的主軸是否處于空轉狀態；

S131獲取所述數控滾齒機的主軸狀態，根據所述主軸狀態，判斷所述數控機床的主軸是否處于空轉狀態，主軸狀態包括主軸的轉速大小、主軸的進給率大小以及主軸的負載大??；

S14主軸處于空轉狀態，則主軸處于空轉狀態下的次數，空轉次數大于預先設定好的數值大小，則判定刀具處于非正常狀態，若空轉次數不大于預先設定好的數值大小，則判定刀具處于正常狀態；

S2刀具正常狀態進行分析：

S21在數控滾齒機的主軸上安裝加速度傳感器，采集數控滾齒機滾刀切削過程中加速度的信號，同時，偵測并擷取該加工刀具機的多個運作參數；

S22對切削狀態下的信號進行時域分析，提取時域信號特征量；

S23對上述提取的多個時域特征量進行特征空間約簡以獲得更加簡潔且相關性更好的時域特征空間；

S24用約簡后的特征空間訓練神經網絡進行分類，根據刀具磨損信號特點確定BP神經網絡的結構，利用粒子群算法初始化BP神經網絡權值和閾值；

S25接下來用訓練數據訓練BP神經網絡，在訓練過程中根據誤差調整網絡的權值和閾值；

S26用訓練好的BP神經網絡分類刀具磨損狀態特征信號，根據分類結果分析BP神經網絡分類能力；