[发明专利]一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统

摘要

本发明公开了一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统，结构为：刀具磨损规律学习库存储刀具学习磨损规律；数据获取与判断模块将伺服驱动电流数字信号提供给数据处理模块，进行格式转换并保存为监控电流信号；特征提取与选择模块选择与刀具磨损强相关的信号特征；拟合预测趋势曲线模块建立信号特征与刀具加工寿命关系曲线；刀具磨损规律模块从刀具磨损规律学习库中获得刀具学习磨损规律；将趋势信号特征带入刀具学习磨损规律中得出刀具磨损量；刀具磨损补偿及换刀模块根据刀具磨损量作出刀具磨损补偿及换刀决策，提供给数控系统接口输入模块。本发明不但适用于大批量生产中切削参数波动变化的情况，而且对切削参数固定的情况也具有较高的精度。

主权项

一种数控加工状态自学习的刀具磨损监控系统，其特征在于，该系统包括数据获取与判断模块(1)、数据处理模块(2)、特征提取与选择模块(3)、拟合预测趋势曲线模块(4)、刀具磨损规律模块(5)、刀具磨损补偿及换刀模块(6)、刀具磨损学习模块(7)和刀具磨损规律学习库(8)；刀具磨损规律学习库(8)用于存储刀具学习磨损规律；数据获取与判断模块(1)与数控系统接口输出模块相连，接收数控系统输出的伺服驱动电流数字信号，并在接收到刀具磨损监控指令时将伺服驱动电流数字信号提供给数据处理模块(2)；数据处理模块(2)识别伺服驱动电流数字信号的格式，将电流数字信号转换为后续分析所用的统一的文件格式；保存转换格式后的电流数字信号作为监控电流信号，并提供给特征提取与选择模块(3)；特征提取与选择模块(3)采用小波包分解技术对监控电流信号进行分解，获取各个频率段的信号均值和方差，选择其中与刀具磨损强相关的信号特征，并提供给拟合预测趋势曲线模块(4)； 拟合预测趋势曲线模块(4)通过多项式拟合建立信号特征与刀具加工寿命关系曲线，即拟合预测趋势曲线，得到趋势信号特征，并提供给刀具磨损规律模块(5)；  刀具磨损规律模块(5)从刀具磨损规律学习库(8)中获得刀具学习磨损规律；将趋势信号特征带入刀具学习磨损规律中，得出刀具磨损量，并提供给刀具磨损补偿及换刀模块(7)；刀具磨损补偿及换刀模块(7)将监控获得的刀具磨损量与设定的刀具到达磨钝标准时的磨损量比较，若刀具磨损量达到磨钝标准时的磨损量，则提示机床更换刀具；若刀具磨损量未达到磨钝标准时的磨损量，则更改数控机床刀具补偿量的设定值，并提供给数控系统接口输入模块。