基于切削力的刀具状态在线监控.doc

基于刀具状态的切削力模型研究
（常州铁道高等职业技术学校、常州昌成铁路机械厂 江苏 常州 213011）
张宝金
摘要:建立适用于变工况加工的切削力模型，将切削力信号用于切削过程监控。建立基于切削参数(切削速度、进给量、切削深度）与刀具状态（主要考虑后刀面磨损量）的切削力模型,通过试验值与模型的预测值之间的比较,进一步验证模型的准确性。
关键词:切削力;刀具状态监控;金属切削；模型
1 引言
目前,加工中心（MC)、柔性制造单元（FMC）、柔性制造系统（FMS）及计算机集成制造系统（CIMS)逐渐成为现代机械制造业的主流,为实现制造系统的高度自动化提供了先决条件。自动化生产的实现,依赖于加工过程中切削刀具状态的自动监控，国内外学者在切削力模型方面进行了大量的研究工作。其中,切削力法被认为是一种具有实际应用前景的监控方法［1]。但以往基于切削力信号的研究大多是通过单因素试验[2］确定特定情况下切削力的阈值,从而对刀具状态进行识别。这类方法存在监控阈值难以确定以及监控参数特征信息不能适应切削参数的变化即监控的柔性差等问题，仅适用于不改变或较少改变切削参数的刚性加工生产线。随着计算机技术的发展，建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统十分必要。
影响切削力的因素有很多，其中切削用量三要素：切削速度、进给量、切削深度对切削力的影响最为显著[3］。本文以外圆车削为例，建立了基于切削参数(切削速度、进给量、切削深度)与刀具状态(主要考虑后刀面磨损量）的切削力简化模型,并通过试验值与模型的预测值之间的比较，进一步验证模型的准确性。
2 切削试验系统及方案
（1）试验装置
本试验在一台型号为CA6140的普通车床上进行，切削力信号由Kistler测力仪（传感器）检测，测出的力信号经电荷放大器放大、经过数据采集卡后可直接将信号传送到计算机。再用Kistler测力仪的配套软件Dynoware对测得的力信号进行分析和处理。试验系统组成如图1—1 所示。试验中刀面磨损状况及磨损值随时刻进行测量，使用Keyence的VH-8000系列数码显微镜对车刀后刀面的磨损状况拍照，通过测量软件测量车刀后刀面的磨损量以及刀具的破损情况.
（2) 试验方案
切削力试验分为三部分进行:使用新刀片（磨损量为零）进行切削试验；使用不同状态的刀片（变化的磨损量）进行切削试验；使用不同状态的刀片（变化的磨损量）验证已建立的刀具磨损状态下的切削力模型。
采用正交试验法安排试验,使用L9（)正交表,为三因素、三水平试验.
具体试验正交表如表1:
表1试验计划
试验
号
试验因素（切削三要素)
试验结果记录
切削速度
Fx（N）
Fy（N）
Fz(N)
主轴转速r/min
线速度m/ min
进给量mm/ r
切削深度mm
1
320
60
0.1
0。1

2
500
95
0。2
0。1

3
710
135
0.3
0。1

4
320
60
0。2
0。2

5
500
95
0。3
0。2

6
710
135
0.1
0.2

7
320
60
0.3
0。3

8
500
95
0.1
0.3

9
710
135
0。2
0。3

刀具后刀面磨损量VB(㎜）

3 基于刀具状态的切削力模型
（1）切削力模型的简化
由于切削力经典理论模型过于繁琐的局限,难以在实际生产进行有效应用。因此，研究人员常常通过大量试验,由测力仪得到切削力后,将所得数据进行数学方法处理,即可得到切削力的试验模型。如采用指数模型计算切削力，在金属切削加工中得到广泛的应用。常用的指数模型形式如下 ：
（1）

R。Uehara和F.Kiyosawa［4］的研究表明主切削力能更准确的反映刀具磨损的程度,并建立了切削参数、后刀面磨损量与主切削力的模型.式(1)切削力简化模型如下：
（2）
式中：F为切削力(N）；为车削深度（mm）;f为进给量（mm/r）;v为车削速度（m/min）；k、x、y、z分别为待定系数和指数，需要通过试验建立回归方程确定.
(2）基于刀具状态的切削力模型
在实际的生产过程中,切削用量为已知量，刀具的磨损量未知。参考已建立的切削力模型，考虑到刀具磨损量的与切削用量之间的相互影响，建立一个以刀具的磨损量和切削三要素为自变量、切削力为因变量的函数方程（即切削力模型).
在原有切削力模型的基础上引入VB因素，试验数据表明，当VB≤0。3mm， 切削力上升较平缓；当VB在0。3mm附近， 切削力上升较陡峭；当VB≥0.3mm， 切削力上升有趋于平缓。因此，VB=0。3mm是一个突变点,对切削力模型有重大影响。切削力模型如下:
(3)
式中：F为切削力（N）;为车削深度(mm)；f为进给量(mm/r);v为车削速度（m/min）；k、x、y、z分别为待定系数和指数，需要通过试验建立回归方程确定.
4 试验结果与讨论
（1）正交试验数据的处理
切削试验获得刀具处于不同状态的切削力信号，选择具有代表性的VB=0㎜、VB=0。07㎜、VB=0。38㎜等三组试验处理结果(见表2～表4）.
表2 试验结果一
顺序
号
组别
第一组
磨损量VB(mm）
0
切削用量
切削力
主轴转速r/min
切削速度r/min
进给量mm/r
切削深度mm
Fx
（N）
Fy
（N）
Fz
(N）
1—1
320
60
0。1
0。1
12.3300
19.0164
17.9891
1—2
500
95
0.2
0。1
14。1709
26。9845
27。6500
1—3
710
135
0.3
0。1
15。6709
37.7982
34.1982
1—4
320
60
0。2
0。2
18。8118
37.5673
41。5091
1—5
500
95
0。3
0.2
16.6009
38.2891
48。1736
1-6
710
135
0。1
0.2
20.1909
41.8491
34。1936
1-7
320
60
0.3
0。3
28。9464
57.3455
71.1245
1—8
500
95
0。1
0。3
21。8755
34。2300
33。4555
1—9
710
135
0。2
0。3
24。2991
43.3918
62.0082
表3 试验结果二
顺序号
组别
第二组
磨损量VB（mm）
0.07
切削用量
切削力
主轴转速r/min
切削速度m/min
进给量mm/r
切削深度mm
Fx
（N)
Fy
（N）
Fz
(N）
2-1
320
60
0。1
0。1
12。3827
19。0909
18。0173
2—2
500
95
0.2
0。1
14.5100
28。3682
28。3227
2—3
710
135
0。3
0。1
14。7991
36。3073
39。1590
2-4
320
60
0。2
0。2
22.9936
45.7809
41。5845
2-5
500
95
0。3
0.2
21.1473
45。9709
50.0882
2—6
710
135
0。1
0。2
18。4691
36。0927
36.2609
2—7
320
60
0。3
0.3
29.0609
56。3664
72。3827
2-8
500
95
0。1
0。3
25。1155
39。2473
35。7791
2—9
710
135
0.2
0.3
26.7164
58。3064
64。5118
表4 试验结果三
顺
序
号
组别
第三组
磨损量VB（mm)
0。38
切削用量
切削力
主轴转速速/min
切削速度m/min
进给量
mm/r
切削深度
Fx
（N)
Fy
（N)
Fz
（N）
3—1
320
60
0.1
0。1
13.1436
21。6173
24。8718
3—2
500
95
0。2
0.1
16.2009
38。1845
37.3145
3-3
710
135
0.3
0。1
16。3882
62.7773
49。7691
3—4
320
60
0.2
0。2
25。560
50。2836
53。5900
3-5
500
95
0。3
0.2
23.3791
58。6091
67。3055
3-6
710
135
0.1
0.2
17。8964
64。5736
48。6436
3—7
320
60
0。3
0.3
31。5309
64。1782
78。4009
3—8
500
95
0.1
0。3
22.2864
38。7827
46.3255
3-9
710
135
0。2
0.3
26。5091
76。9009
73。3764
在相同的切削用量,不同的切削刀具后刀面磨损量下,切削力随磨损量变化而变化.变化有增大的趋势，但并不完全对应，在初始阶段上升较快，随后又缓缓上升, 至VB=0。38mm时上升较突然,然后又开始缓升。
（2）基于刀具状态的切削力模型拟合
对式（3）两边同时取对数，可得：
（4）
则切削力的对数同切削用量及磨损量的对数关系就变成为线性关系，成为多元线性回归方程。
利用表2中的数据,拟合出基于切削用量和刀具状态的切削力模型如下：
（5）
式中已含有后刀面磨损量。刀具磨损量作为切削力模型的参数，更能反映出切削用量和刀具后刀面磨损量与切削力的的内在关系，为切削刀具状态的检测打下了坚定基础。
（3） 基于刀具状态的切削力模型检验
表5中试验值Fzs用于模型拟合,预测值Fzc用式（5）计算出的切削力Fz值.显然,预测值与试验值的相对误差很小，多数在—5％～5％之间，最大不超过10％，相对误差平均为0。03861，显示出该回归模型具有较好的拟合度。切削力Fz、预测值Fzc与试验值Fzs符合程度较高，能比较准确地反映切削力Fz与切削用量和刀具后刀面磨损量的内在联系，各切削用量指数客观地体现各因素在切削力模型中的作用或影响，特别是后刀面磨损量作为切削力模型的重要参数,建立起刀具后刀面磨损量VB与主切削力Fz的模型,确立了后刀面磨损量与切削力Fz的内在关系,探索出磨损量影响切削力的内在规律;为建立基于切削力模型的刀具状态检测做好准备。
表5 试验数据及预测值
序号
切削用量
刀具磨损量VB
试验值Fzs
预测值Fzc
Fzs/Fzc
相对误差
切削速度
进给量
背吃刀量
1
60
0。1
0.1
0
17。989
17。392
1。03431
0。03431
2
60
0.2
0。2
0。07
41。585
40。964
1.01515
0.01515
3
60
0。3
0。3
0。13
73.203
68。511
1.06849
0.06849
4
60
0.1
0.1
0.17
19.577
19.969
0。98037
—0。0196
5
60
0。2
0.2
0。23
47。875
46。308
1.03382
0.03382
6
60
0.3
0。3
0.38
78.401
81。685
0。9598
-0.0402
7
60
0.2
0。2
0.44
55。463
53.199
1.04255
0.04255
8
95
0.2
0.1
0
27.65
27。582
1。00247
0。00247
9
95
0。2
0.1
0。07
28.323
29.274
0。9675
—0。0325
10
95
0.2
0.1
0.13
28.622
30。714
0.93189
—0.0681
11
95
0.3
0。2
0。17
55.957
60。269
0。92846
—0。0715
12
95
0。2
0。1
0。23
32。036
33.093
0。96803
-0.032
13
95
0。2
0.1
0。38
37.315
36。62
1。01897
0。01897
14
95
0.2
0。1
0。44
40.585
38。017
1.06752
0.06752
15
135
0.1
0.2
0
34.194
31.299
1。09249
0.09249
16
135
0。2
0。3
0。07
64.512
61。746
1。0448
0。0448
17
135
0.2
0.3
0.13
65。012
64。782
1。00354
0。00354
18
135
0.2
0。3
0。17
67。032
66。796
1。00353
0.00353
19
135
0.2
0。3
0.23
68。086
69。801
0.97542
—0.0246
20
135
0。3
0。1
0。38
49。769
48。749
1。02092
0.02092
21
135
0.2
0。3
0。44
74。26
80。188
0。92608
—0.0739
Fz平均值及平均误差
47.973
47.95
1.00048
0.03861
5　结论
建立了基于切削参数和刀具状态的车削力简化模型， 通过对试验值与模型的预测值进行比较，验证模型的准确性.
基于多因素试验建立的模型可适应变工况的加工，模型的试验验证成功为建立可适应变工况加工的刀具状态监控系统提供了一种较准确的监控方法，同时为多传感器信号耦合（切削力、切削功率、声发射等）提供了基础。
以外圆车削试验建立的力模型为基础，可以尝试为其他常见的加工过程如铣削加工、钻削加工等建立类似的力模型,以解决变工况加工的刀具状态监控问题.
参考文献
[1］ Dimla E。 Dimla Snr。 Sensor signals for tool—wear monitoring in metal cutting operations—a review of methods ［J］.International Journal of Machine Tools & Manufacture. 40 （2000） 1073–1098
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[3] 吴道全，万光珉,林树兴,等.金属切削原理及刀具［M］.重庆大学出版社,1994.
［4] R。Uehara，F。Kiyosawa. Automatic tool wear monitoring in NC turning［J］。 CIRP，1989，38（1)：39—42。
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