[发明专利]一种刀具磨损状态的监测方法

说明书

本发明提出了一种刀具磨损状态的监测方法，包括以下步骤：学习阶段：采集正常刀具、待更换磨损刀具加工时主轴的驱动电机电流，分别形成基准电流曲线范围、极限电流曲线范围，分别经过分析处理，生成基准扭力特征曲线范围、极限扭力特征曲线范围；采集阶段：采集待监测刀具加工时主轴的驱动电机电流，形成待分析电流曲线；分析处理阶段：通过对待分析电流曲线进行处理，得到待分析扭力特征曲线；判断处理阶段：将待分析特征扭力曲线与基准扭力特征曲线范围、极限扭力特征曲线范围比较，当待监测刀具处于更换期时，刀具到达磨损极限，需要对其进行更换。当刀具磨损到达上限时，能够确保及时更换刀具，可延长刀具使用寿命，保证加工产品的质量。

【技术领域】

本发明涉及数控机床刀具监测的技术领域，特别是一种刀具磨损状态的监测方法。

【背景技术】

刀具磨损是指刀具在正常的切削过程中，由于物理或化学的作用，使刀具原有的几何角度逐渐丧失。刀具的磨损、破损及其使用寿命对加工质量、生产效率和成本影响极大。因此，刀具磨损测量与评价对于指导工业生产，提高加工质量和效率，具有重要意义。

传统的刀具磨损状态的判定是通过刀具加工的数量进行判断认定的，当刀具加工量超过某一数量时，认定为刀具到达磨损极限，需要对刀具进行更换，但是此方法具有一定的不确定性，例如，出现刀具加工数量到达上限，而磨损未到达极限的现象；或是刀具加工未到达上限，而磨损严重无法及时更换，造成产品加工不合格的问题，因此提出一种刀具磨损状态的监测方法。

【发明内容】

本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种刀具磨损状态的监测方法，能够提高刀具的使用寿命，提高加工产品的质量。

为实现上述目的，本发明提出了一种刀具磨损状态的监测方法，包括以下步骤：

S1.学习阶段：采集正常刀具加工时主轴的驱动电机电流，形成基准电流曲线范围，通过对基准电流曲线进行分析处理，生成基准扭力特征曲线范围；采集待更换磨损刀具加工时主轴的驱动电机电流，形成极限电流曲线范围，通过对极限电流曲线进行分析处理，生成极限扭力特征曲线范围；

S2.采集阶段：采集待监测刀具加工时主轴的驱动电机电流，形成待分析电流曲线；

S3.分析处理阶段：通过对待分析电流曲线进行处理，得到待分析扭力特征曲线；

S4.判断处理阶段：将待分析特征扭力曲线与基准扭力特征曲线范围、极限扭力特征曲线范围进行比较，判断待监测刀具的状态，即待监测刀具是处于正常期、磨损期或更换期，当待监测刀具处于更换期时，刀具到达磨损极限，需要对其进行更换，在刀具正常加工时，如出现崩刃或断刀，可以由分析实时监控曲线，发现异常曲线立即报警，并使设备停机，避免设备因崩刃或断刀而引起设备撞机，使设备主轴的寿命可以大大提高。

作为优选，所述步骤S1中，对基准电流曲线进行特征提取预处理，获取正常刀具加工时的电流信号段，并通过对正常刀具加工时的电流信号段进行处理，生成正常刀具切削时扭力的信号段，以切削时扭力的信号段作为基准扭力曲线范围。

作为优选，所述步骤S1中，对极限电流曲线进行特征提取预处理，获取待更换磨损刀具加工时的电流信号段，并通过对待更换磨损刀具加工时的电流信号段进行处理，生成待更换磨损刀具切削时扭力的信号段，以切削时扭力的信号段作为极限扭力曲线范围。

作为优选，所述步骤S1中，采集多组正常刀具加工时的电流曲线，生成基准电流曲线范围，采集多组待更换磨损刀具加工时的电流曲线，生成极限电流曲线范围。

作为优选，所述步骤S2中，多次采集待监测刀具加工时的电流曲线，生成待分析电流曲线。

作为优选，所述步骤S3中，对待分析电流曲线进行特征提取预处理，获取待监测刀具加工时的电流信号段，并通过对待监测刀具加工时的电流信号段进行处理，生成待监测刀具切削时扭力的信号段，以切削时扭力的信号段作为基准扭力曲线范围。