0 引言
刀具磨损和破损的在线实时监测是自动化加工生产线中一个困难而又重要的问题,它是实现生产过程自动化和无人化、保证产品质量、提高生产效率、减少设备故障的重要手段。但由于实际切削过程中环境恶劣、刀具和工件多样性、采集数据离散性大等因素,使得实际监测存在很大的困难。监测刀具磨损和破损的方法目前很多,大致可分为直接测量法和间接测量法两大类。直接测量法主要有光学法、接触电阻法、放射性法等。间接测量法主要有温度测量法、振动分析法、声发射(AE)法、主电机功率或电流监测法等。本文主要讨论AE监测法在刀具磨损与破损监测中的应用。
1 切削过程中发生的物理现象及刀具监控原理
在数控机床的切削过程中,工件在切削力的作用下会产生剪切断面,这样便会在刀具的前刀面和后刀面产生摩擦磨损,于是就产生切削力,从而产生振动噪声,在剪切断面与刀具前刀面产生声发射波。与此同时,切削力的大部分转变成切削过程的热量,这部分热量再通过工艺系统传递给刀具,于是刀具产生高温等物理现象。上述这些不正常现象,将使被加工工件的尺寸及表面粗糙度都发生变化,为了缩小这种变化对工件加工精度的影响,就需要对刀具的切削状态进行在线监测。
刀具磨损量可以通过适当的检测方式测得,如测量刀具与切屑接触长度的变化及刀具和被切削材料接触长度的变化都可直接测出刀具的磨损量。
刀具在破裂时会产生一种弹性波,这种弹性波是以固体在产生塑性变形和破裂时释放出的能量转换成声波的形式传播出来的。可以通过在刀具主轴内部装一声发射传感器,将刀具破损时产生的特有声波电压信号拾取下来,作为刀具状态的监测信号。
此外,反映刀具状态的切削力(扭矩)、主电机功率、电流、切削振动噪声等参数也都可以通过安装在机床上的相应传感器测得。将这种传感信号作为检测监视系统的输入信号,并进一步转换为电压或电流信号,然后输人信号处理单元进行预处理和特征量提取,形成表征刀具工况的低维特征量结合,作为识别决策单元的输入集,最后输出诊断决策信息。
2 数控机床切削过程中声发射(AE)信号的产生
物体在状态改变时自动发出声音的现象称为声发射。如材料或构件受外力或内力作用产生变形或断裂时,就以弹性波的形式释放出应变能量,这是一种声物理现象。在金属切削过程中产生声发射信号的信号源有工件的断裂、工件与刀具的磨损、切削变形、刀具的破损及工件的塑性变形等,因此,在切削过程中产生非常丰富的声发射信号。AE信号可分为突发型和连续型两种。突发型AE信号是在表面开裂时产生的,其信号幅值较大,各声发射事件之间间隔较长,如刀具的异常磨损、破损时释放的弹性波能量转换成声音传播,主要发出非周期的AE信号。连续型声发射信号幅值较低,事件发生的频率较高,以致难以分为单独事件,如由固体材料的弹塑性变形和正常切削发出的AE信号等。
由于AE信号提供了工件、刀具等状态变化的有关信息,所以可以根据机床结构内部发出的应力波来判断结构内部的损伤程度。AE信号的监测是一种动态无损监测技术,声发射源往往就是材料破损的位置。
3 刀具磨损、破损的声发射监测
3.1 刀具磨损、破损的AE信号监测系统
3.1.1 AE传感器
由于刀具破损的AE信号频率分布范围很窄,因此可选谐振式窄带传感器。对于一般数控车削加工来说,可以直接安装在车刀刀杆的后端部,但对于铣削、钻削和加工中心来说,就不能安装在刀具上了,这时,必须解决AE信号的传播问题,即必须将AE信号从动态旋转刀具上过渡到静止的传感器上。实验表明,磁流体作为AE信号的传导介质,用于检测刀具旋转及自动换刀的加工中心上刀具破损时的AE信号是最理想的。
3.1.2前置放大器、滤波器和检波器
从AE传感器来的AE信号是很微弱的电信号,其幅值约几微伏至几十微伏,应进行前置放大,并用带通滤波器选取需要的AE信号,滤掉干扰信号,通带范围约为80kHz-300kHz。包络检波电路的作用是将AE信号的频率降下来得到一个低频的AE包络信号,以适应A/D转换器的相应时间,进行计算机处理。A/D转换器的采样频率根据检波后的AE信号频率来定,一般采样周期为10us。
3.1.3环境电参数监测
对机床周围电网及机床电机信号进行监测,辅助判别刀具不工作时产生的AE信号的来源,并将此AE信号区别出来,对减少误判有重要意义。
3.1.4 计算机
计算机是监控系统的控制核心,根据应用环境的不同,选择工业控制机或单片机。在计算机中配有与数控机床交互的通讯接口,可以得到数控机床加工程序使用的刀具状态信息。
3.2刀具磨损、破损监控过程及结果
在刀具监控仪与数控机床连通后,将刀具参数存入刀具数据库中,将加工用量及其他相应信息存人加工过程随机数据库中,监控仪根据该信息选择放大倍数和阀值。
在监控工作阶段,系统根据上述选择的放大倍数和阀值,控制并调节AE信号的大小,将阀值与计算机采样值进行比较并判断刀具状态。当发现刀具异常时,将记录下来的AE信号波形及刀具数据等信息显示在显示器上,并输出报警信号及控制信号。
4 结论
本文阐述的刀具磨损与破损的声发射检测法可用于普通车、铣、钻床,也可用于数控车床及加工中心。实验表明:车刀破损报警成功率大于95%,铣刀破损报警成功率大于90%,钻头磨损报警成功率大于95%,破损报警响应时间为3ms。
(审核编辑: Doris)