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常用的检测数控机床刀具的状态
日期：2009年11月09 来源：沈阳第一机床厂 关键字：数控机床
(1)光学攥像监测往
这种方法足用工业电视监测。图7—3所示是该方法的原理图。光学探头(显微镜)接收切削刃部分图像，输送给电视摄像机。根据图像上各点辉度不同，信号数字化后存入储存器，再用微机进行图像处理，滤去干涉信号后与原来机内存储的门槛值(磨损或破损极限)比较数控机床，确定刀具损坏程度。如果切削时切削刃不便观察，可采用光导纤维获取图像，这种力法比较直观，刀具发生损坏情况直接显示在电视屏幕上。但微机图像处理需时较K，技术也较复杂，成本高，难于作为自动监控实际应用。
(2)切削力变化监测往
用切削分力的比值变化或比值的变化串作为监测刀具状态的判断信号是一种效果较好的方法。例如，车削时，可用测力仪测得三个分力尸J、尸v、Fz，经放大等微机控制和处理系统的分析后与预定值进行比较，实时检测刀具是否正常。采用测力轴承是目前一些数控机床和加工中心常用的自动臆测方法，特别是容易破断的小刀具。切削时，从刀具传给主轴的切削力作用在主轴轴承上，这对于直接在主轴轴承数控机床处监测切削力特别有利。刀具自动监测系统包括主轴上的测力轴承(即切削力信号传感装置)、放大器和微机控制分析系统。后者通过数据总线与cNc控制系统相连。作为测力轴承，可以采用通常的预加载荷的滚子系列主轴轴承。
轴承上装有电阻应变片，通过电阻应变片可以采集到随切削力变化的信号。各应变片的连接线通过电缆线从轴承的轴肩前端引出，把信号输入放大器和微机控制分析系统，与切削力预定值进行比较，判断刀具的状态。
(3)声发射监测法
声发射(简称AE)足固体材料中发生变形或破损时快速释放出的应变能产生的 种弹性波(AE波)，在刀具发生急剧磨损和破损时，由AE传感器临测到对AE波响应的声发射信号。这种AE信号可分为连续型与突发型两类。切削过程刀具监删系统常用几十lddz手2MHz频段内的AE信号。固体材料数控机床的弹一塑性变形和正常切削过程中发生的AE信号属于连续型的，向刀具急剧磨损和破损时发生的足非周期性的突发型AE信号。两类信号相比，后者的电压大于前者。图7-4所示为用户发射法监测刀具破损装置的原理图。AE传感器固定在刀杆斤端。输出的AE信号经过放大后传至声发射仪和记录仪器，得到AE信号的波形曲线，或者经数字化后送训-算机处珲系统。正常切削时，AE信号有效值的输出电压为0．15~0．20V左右，根据切削条件的不同，刀具急剧磨损和破损时发出AE信号的峰值在150kHz～1MHz范围内，有效值超过0．2V，达到1．0V力：右(增益40~50dB时)，功率谱最大谱值增加50％左右，脉冲信号的幅值急剧增大，脉冲计数率增加约1．5—2倍。当AE信号超出预定的门槛值时，表明刀具发生破损，立即报警数控机床换刀。这种方法的关键是选择合适的增益和门槛值，样除切削时的其他背景噪声信号的厂扰，提高刀具破损判别的可靠性。
(4)电动机功串变化监测法
用机床电动机的功率变化作为监测／J具磨损或破损(特别是破损)，是‘种比较实用而简便的方法。当刀具磨损急剧增加或突然破损时，电动机的功率(或电流)发生较大的波动，用功率表或电流计即刮测得这种变化，然后采取必要措施。对于多刀加：L和深孔加工等，这种方法最为方便，因为多刀切削时，很难分别检测每把刀具的状态，只有综合监测其加上时的功率变化，才容易了解其工作状态。监测时，根据数控机床的具体加工情况，预先设定——功率门槛值，当超过此值时，便自动报警。
(5)电感式棒状刀具破断检测装置
在钻模板3上面装有电感测头4。钻头通过导套2钻孔，钻头的导向部分处于电感测头4的下面。当钻头退回原位时，钻头的切削部分正好处于电感测头4的下面。—‘旦钻头破断，在退回原位时，测量头的电感量发生较大的变化，通过微机控制分析系统，即司报警换刀或停机。在自动化加丁系统中，刀具磨损和破损监测是根据经验或理论计算的刀具磨损与破损耐用度来执行的。该刀具耐用度(或与该耐用度相应的切削力、切削功率、AE信号极限值)可在加千前通过人机对请在系统终端输入加：1：系统的中央刀库数据库‘》o当该刀具累汁切削数控机床时间达到预定的耐用度后，刀具将由机械手或机器人从机床或rT，央刀库自动输出，无须人下干预。经过监测，如果该刀具尚未真正达到磨损或破损极限，则修正预定的耐用度门槛值后，继续使用。如果刀具确实已经损坏，应通过自动换刀装置，换刀后继续加下。
随着现代制造技术的发展，传统的单因素单传感器监测方式和单一模型处理评判方式己不能满足高精度的刀具状态监测的需求，代之而宋的是多传感器信息融合技术。即充分利用多个传感器资源，通过对它们的合理管理与利用，把多个传感器在空间和时间上的冗余信息或互补信息依据某种准则进行组合，数控机床以获得被测对象的．致性解释或描述，并利用这——结论对被测对象进行控制或调整，使该信息系统具有比单个组成部分的子集所构成的系统更为优良的性能。
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