基于切削力的刀具状态在线监控
台式切割机的切削力在线监测与控制
台式切割机的切削力在线监测与控制在工业生产的领域中，切割机是一种常见的设备，它广泛应用于各类材料的切割加工中。
而台式切割机作为一种便携式的设备，其切削力的在线监测与控制尤为重要。
本文将就台式切割机的切削力在线监测与控制进行探讨。
一、切削力的意义和重要性切削力是指切削过程中作用在切削工具上的力的大小。
切削力的大小直接影响着切削过程的稳定性和切削质量。
合理地测量和控制切削力，可以提高切削工具的使用寿命，降低切削成本，同时还可以避免因切削力过大而引起的机械故障和工作场所的安全隐患。
二、切削力的在线监测方法1. 力传感器监测法力传感器是一种能够将物理力信号转化为电信号的装置。
通过将力传感器安装在台式切割机上，可以实时地测量切削力的大小和变化情况。
常见的力传感器有压电传感器和应变片传感器等。
在使用力传感器进行在线监测时，需要注意保证传感器的稳定性和准确性。
2. 电流监测法切削过程中，切削力的大小与电流信号存在一定的关系。
当切削力增大时，电流信号也会相应增大。
因此，通过监测切削过程中的电流信号变化，可以推测出切削力的大小。
这种方法简单易行，但需要建立准确的电流与切削力之间的关系模型。
三、切削力的在线控制方法1. 速度控制法切削力的大小与切削速度有密切的关系。
在切削过程中，通过控制切削速度，可以有效地控制切削力的大小。
当切削力过大时，可以适当降低切削速度，以减小切削力的大小，保证切削过程的安全稳定。
2. 切削参数控制法切削过程中，切削力的大小与切削参数（如切削深度、进给量等）有关。
通过合理地调整切削参数，可以有效地控制切削力的大小。
在进行切削前，需要根据实际情况选择合适的切削参数，以达到切削力在线控制的目的。
四、切削力在线监测与控制系统的研究进展目前，切削力在线监测与控制系统已经得到了广泛的研究与应用。
研究者们通过引入先进的传感器技术和自动控制算法，开发了一系列高效可靠的切削力在线监测与控制系统。
这些系统不仅能够实时地测量和控制切削力，还能够记录和分析切削过程中的力信号，为工艺优化和缺陷分析提供有力支持。
刀具磨损破损监控技术
工艺与装备115刀具磨损破损监控技术锁小红(中国劳动关系学院，北京100048)摘要：刀具磨损和破损给自动化加工带来诸多坏处。
为保证加工系统的正常运行，需实时监控刀具磨损状态。
回顾国内外刀具监控技术发展过程，分析刀具监控方法，阐述刀具监控中的关键技术及其发展趋势，最后指出刀 具监测系统存在的问题，并提出相应对策。
关键词：刀具监控磨损破损智能传感信号处理1刀具磨损破损监控的必要性刀具磨损破损状态雖（以下简称刀具监控）与产品质量密 切相关。
现代制造装备精度高'可靠性好，机床、夹具等对工件 质量的影响较少，刀m态对加工质量和生产效率至切削过程中，刀具磨损破损不可避免。
刀具磨损影响加 工精度和表面粗糙度；刀具破损不仅降低表面质量，严重时 还会影响机床的正常运行和安全。
因此，需要实时监控刀具 磨损状态，在磨损已达到磨钝标准或意外破损时，控制机床 采取措施，保证安全，降低废品率。
研宄表明，机床配置刀具磨损破损监测仪后故障停机时间 减少75%,生产率提高10%〜60%,机床利用率提高50%以上。
2刀具监控技术概况在刀具监控技术上，日、美、德及瑞典等国家处于领先 水平，方法分为直接法和间接法两种。
直接法是检测与刀具 材料的体积变化相关的参量来反映刀具状态，有光学图象法、接触法、放射法和电阻法等。
在实际切削中，信号不易采集, 需要停机检测，占用工时，同时无法预警刀具的突然损坏，因此直接法应用受限。
间接法是通过测量影响刀具磨损、破 损的参量，间接判断刀具状态。
间接法检测不影响加工过程, 能够实现在线监测，及时发现刀具磨损并预报破损。
此外，剔除检测中的各种千扰，提取特征信号是其关键技术。
3刀具监控技术的发展早期刀具监控技术主要集中在传感方式、信号处理、特征提取等方面，且监控模型简单^ 1968年，Micheletti等 对加工过程中刀具磨损时切削力的变化进行了研宄。
Tlusty 等认为，刀具磨损将导致切削力增大，且进给力的变化比主 切削力的变化显著。
ARTIS刀具及机床状况监控系统说明-V1.1
ARTIS 刀具及机床状况监控系统ARTIS 刀具及机床状况监控系统是实时可视在线监控，在加工过程中，可准确检测到断刀、缺刀状况，对钝刀状况也可做出及时判断。
一旦出现异常状况（断刀、缺刀），机床便可立刻停机，进行处理，避免了刀具、工件及机床的再次损伤，保证了产品质量，有效地降低了运行成本，为用户提高了经济效益。
ARTIS 刀具及机床状况监控系统是一个硬件加软件的系统。
PCI 或是ISA 插槽形式的CTM 卡是系统的核心部件，DTA 是数字式扭力适配单元，我们称之为软件（扭矩）传感器，CTM＋DTA 就组成了运用最广泛的刀具监控系统。
采用ARTIS 不同的传感器(软件（扭矩）传感器、力、震动、声波、加速度、功率…)，可对加工及机床状况(如主轴状况)进行监控。
根据不同应用（要求），还有相应的软件相支持。
对于大批量加工，ARTIS 系统采用“Standard ”监控方式；对于加工时间较长的小批量产品加工，ARTIS 系统采用“DX/DT”监控方法。
采用ARTIS 的自适应控制软件（AC ：Adaptive control ），可以根据切削载荷的变化对进给速度进行调整，可有效保护刀具、提高效率。
ARTIS 刀具及机床状况监控系统可集成于Siemens 、Fanuc 、Indramat 或一切开放的控制系统中，通过机床操作面板可对ARTIS 系统进行参数设定及监控状况图形显示。
www.artis.de©ARTIS Gesellschaft für angew andte Meßtechnik mbH Sellhorner Weg 28-30 D-29646 Bispingen-Behringen –Alle Rechte vorbehalten 12/2009/RS Page 10Integration CTM-System in Open ControlsSpindel-Motor Achs-MotorenSteuerungsbedienfeld NCDTA Torque andFeed Force ValuesTension and Force True Power Acoustic AccelerationVibration Torque and Feed Force inNm and N Fluid Spindle Motor Axis Motor Control UnitProfibus针对于非开放系统（如：Fanuc 18i, 31i），ARTIS 提供了独立的监控系统予以配合。
具备高适应性的高速铣削刀具磨损状态监测系统
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｏ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｏ ｏ ｌ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ（ ＴＣＭ ） ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ａ ｎ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ —
ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｗｉ ｔ ｈ ｎ ｏ ｎ ｅ ｅ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ — ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ” ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ”ｏ ｒ” ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ”ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ．Ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｙ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ — ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｉ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ ＴＣＭ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｏ ｓ ｕ ｐ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｂ ｙ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｕ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ．Ｆｏ ｒ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｏ ｕ ｓ ｔ ｉ ｃ ｅ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｓ ａ ｒ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈ ｉ ｇ ｈ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｍｉ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ —
基于主轴功率的刀具在线监测系统
基于主轴功率的刀具在线监测系统
谢亮;刘众;谢赛
【期刊名称】《现代制造技术与装备》
【年(卷),期】2022(58)4
【摘要】刀具状态监测主要监测刀具过度磨损、断刀、崩刀等情况,在高速加工中具有重要意义。
在刀具正常磨损过程中,刀具状态监测能够预测刀具的使用寿命,不仅可以提高刀具利用率,还可以节约成本。
通过监测主轴电机电流信号间接识别出刀具的磨损状况,通过自学习建立刀具状态参考区间,并使用K-邻近算法利用样本数据计算出刀具寿命曲线,预测刀具的寿命情况。
此外,通过与数控铣床(Computer Numerical Control,CNC)系统集成编写了一套完整的测试系统,并通过实际的机床进行了测试,展示了一个低成本、易于实现的刀具在线监控系统。
【总页数】5页(P151-155)
【作者】谢亮;刘众;谢赛
【作者单位】北京天玛智控科技股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TG5
【相关文献】
1.基于功率和神经网络的刀具状态在线监测研究
2.基于虚拟仪器的旋转机械主轴故障在线监测系统研究
3.基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测
4.基
于切削功率木工刀具磨损在线监测的研究现状5.一种基于主轴功率的刀具状态监测方法
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机械加工刀具在线监测与优化
机械加工刀具在线监测与优化机械加工刀具作为制造业中的重要工具，其使用寿命和性能直接关系到产品质量和生产效率。
然而，由于加工条件的不确定性和刀具磨损的复杂性，传统的离线刀具检测和优化方法已不能满足现代工业生产的需求。
因此，机械加工刀具在线监测与优化成为了当前研究的热点之一。
一、机械加工刀具在线监测的意义及方法1.1 机械加工刀具在线监测的意义机械加工刀具在线监测是指在刀具使用过程中通过实时监测刀具的状态和性能参数，及时发现异常情况并采取措施来保证加工质量和刀具的寿命。
机械加工刀具在线监测的意义在于提高生产效率、降低加工成本、减少故障和事故的发生等方面。
1.2 机械加工刀具在线监测的方法目前，机械加工刀具在线监测的方法主要包括声发射监测、振动信号分析、功率信号监测及温度监测等。
其中，声发射监测是通过检测切削过程中刀具所产生的声音信号来判断刀具状态的方法；振动信号分析则是通过对刀具的振动信号进行分析，判断刀具运行状态以及刀具磨损情况；功率信号监测是监测刀具所消耗的功率来判断刀具性能；温度监测则是通过对刀具表面温度的实时测量，判断刀具的磨损和故障情况。
二、机械加工刀具在线优化的方法及案例分析2.1 机械加工刀具在线优化的方法机械加工刀具在线优化是指在机械加工过程中通过对刀具状态和性能进行实时监测，结合优化算法来调整刀具加工参数，以达到最佳的加工效果和刀具寿命。
机械加工刀具在线优化的方法主要有刀具寿命预测、刀具磨损补偿和刀具性能优化等。
2.2 机械加工刀具在线优化的案例分析以切削加工为例，利用振动信号分析的方法来进行刀具在线优化。
通过对刀具振动信号进行实时监测和分析，可以判断刀具运行状态以及刀具的磨损情况。
然后，根据磨损情况和加工需求，通过优化算法来调整刀具的加工参数，使得刀具的使用寿命得到最大化，并保证加工质量。
三、机械加工刀具在线监测与优化的挑战及未来发展趋势3.1 机械加工刀具在线监测与优化的挑战机械加工刀具在线监测与优化面临着许多挑战，包括监测方法的准确性和实时性、数据处理和算法优化的复杂性、设备的高成本和可靠性等。
数控机床刀具磨损在线监测与预警技术
数控机床刀具磨损在线监测与预警技术引言数控机床是现代制造业的关键设备之一，而刀具是数控机床中不可或缺的部件。
随着生产效率的提高和刀具工艺的发展，刀具的磨损问题日益突出。
因此，实现刀具磨损的在线监测与预警技术对于提高生产效率和保证产品质量具有重要意义。
本文将介绍数控机床刀具磨损在线监测与预警技术的原理、方法以及应用前景。
一、刀具磨损的影响及其在线监测的重要性刀具磨损是指在加工过程中，由于切削力和摩擦力的作用，刀具表面逐渐磨损，导致刀具性能下降。
刀具磨损不仅会影响加工精度和产品质量，还会增加生产成本和设备维护成本。
因此，及时监测并预测刀具磨损的发生，对于延长刀具寿命、提高生产效率具有重要作用。
二、刀具磨损在线监测技术的原理与方法1. 传统方法传统的刀具磨损监测方法主要基于经验判断和定期人工巡检。
这种方法虽然简单易行，但存在人为主观因素较大、误判率高等问题。
且无法实现对刀具磨损进行实时监测，难以满足现代生产的需求。
2. 传感器技术传感器技术是刀具磨损在线监测的关键技术之一。
通过在刀具上安装传感器，可以实时感知刀具状态并采集数据。
常用的刀具磨损监测传感器包括力传感器、位移传感器和振动传感器。
传感器采集到的数据经过处理分析，可以判断刀具磨损程度，并提供预警信息。
3. 数据分析与算法刀具磨损在线监测技术的核心是数据分析与算法。
通过对传感器采集的数据进行处理和分析，在线监测刀具磨损状态并预测其寿命。
常用的数据分析方法包括统计学分析、模式识别和机器学习算法等。
这些方法能够实现对刀具磨损的准确分析，并根据历史数据推测未来磨损趋势，提前预警。
三、刀具磨损在线监测与预警技术的应用前景刀具磨损在线监测与预警技术在现代制造业中具有广阔的应用前景。
首先，它能够帮助企业实现对刀具使用寿命的精确管理，减少因刀具磨损导致的停机和更换成本。
其次，通过对刀具磨损情况的实时监测，可以提前预测刀具寿命，从而避免因刀具失效而引发的质量问题。
基于功率和神经网络的刀具状态在线监测研究
２ ２ ３ （ ）Ｊ ０ ： 月下 科技创新与应用 １￣
基于功率和神经网， 宁 铁岭 １２ ０ ） 铁 辽 ００ １
摘 要 ： 用金 属切 削机床 主 轴 的功 率信 号 为数 据 样 本 组 成 时 间序 列 ， 用功 率 波动 系数 监控 刀具破 损 和 折 断 情 况 ， 重 构 的相 利 利 在 空 间 中利 用 径 向基 神 经 网络 实现 刀具 磨 损 情 况监控 和预 测 ， 为刀 具 管理 提 供 依 据 ， 且 因为 主轴 功 率 信 号拾 取 的 方便 性 和 通 用 并 性 ， 方 法适应 于大 多数金 属 切 削机 床 刀具 的 状 态监 测 。 本 关 键词 ： 轴功 率 ； 具状 态 ； 主 刀 时间序 列 ； 空 间重 构 ； 经 网络 相 神 在 机械 制 造 加工 过程 中 ， 削 刀具 状 态 的好 坏 将 会 直接 影 响 成 切 品 加 工质 量 和 机 床 系统 运 行 的可 靠 性 与稳 定 性 ， 因此 ， 削 刀 具 状 切 态 在线 监测 技 术 在先 进制 造 技 术 中就 成 为一 个 重要 课 题 ， 对 保 证 它 工 件 加 工 质 量 ， 时发 现严 重 磨 损 情 况 ， 免 刀 具 突 发 事 故 （ 破 及 避 如 其中 ｘ （和 ｘ ｉ ｍ维空间的第 ｉ ｍ） （是 ｉ ） 个矢量和它的的邻近点 ， 损、 折断等 ）提高生产效率， ， 降低生产成本具有重要意义。 Ｘ ＋） Ｘ ＋ ） ｍ＋ 维空间的第 ｉ ｍ（和 ｍ ｉ 。 ｉ 。 是 ｌ 个矢量和它 的邻近点。定义 ： 本 文从 生 产 实际 情况 出发 ， 对机 械 加 工 中所 应 用 的各 种 加 工 针 机床不同点 ，寻找一种基本通用的刀具加工状态在线监测方法， 以 理论分析和实验研究建立起一套实时性较强 、 可靠性较高的通用的 巨（ ） （ １／ （ ） ｍ ＝Ｅ ｍ＋ ） Ｅ 加工过程监控系统， 以提高加工精度 ， 减少废 品率 ， 最大化刀具利用 对于从功率监视器得到的一组时间序列是确定 的， 因此存在值 率， 降低生产成本 ， 实现加工 自动化。 ｍ， ｏ当嵌 入 维数 ｍ ｒ 时 ， １ ） 在 随 着 ｍ 的增 大 而 变 化 ， 时 的 ＞ｎ ｏ Ｅ（ 不 ｍ 此 １刀具 加工 状 态监 控 信号 的选取 ｍ ＋ 即 为最 小嵌 入 维数 ｍ 的值 。 ｏｌ 刀 具 切 削过 程 中切 削 状 态信 号 能 够 完 全 反 应 刀 具 运行 过程 中 的状 态信息 ， 因此 ， 提取刀具运行过程中的切削状态信号并对其 进 ： 行监控就能很好的监控刀具运行状态。 对于监控信号 的逸取应遵循 两个原则 ， 一是信号的提取应可靠 、 简便并 易于实现 ， 这样可 以降低 成本 ； 是 能 够满 足 目标 要 求 ， 里 就是 能够 充 分 反 映 切 削 刀具 的 二 这 当前 状 态 。 经常用到的刀具切削状态信号有切削力信号 、 刀具刀面磨损图 像信 号 、 刀具 的声发射信号 、 切削温度信号 等 ， 对于不 同的加工设 备， 这些信号的获取均需单 独设计传感器的安装方式 ， 不仅 改变 了 加工 区 的布 局 结 构 ， 生产 加 工 会 产 生 或 多或 少 的影 响 ， 对 而且 不 能 作为大多数加工机床的通用方案。 主轴 电机功率信号与刀具 的磨损 状态 和破 损 情况 有 着 非常 密切 的相 关 陛 ， 基 本 能 够反 应 刀 具 的 它也 运行状态 ， 并且主轴电机功率信号的取得 非常容易 ， 只需从 机床控 制柜 中引出主轴电机的电压和电流信号即可 ， 不必改变机床 的机械 结构 ， 对加工不产生任何影响， 还不会受到震动 、 切屑 、 冷却液 、 烟尘 等 的干扰 ， 重 要 的是 不 同 的加 工机 械 均 能通 过 该 信 号反 应 刀具 的 最 实时 状态 ， 因此 选取 主 轴 电机 的功率 信 号作 为刀 具 加工 状 态 信 号具 有 较 强 的通 用性 ， 能 较好 的反应 刀 具 的实 时 工作 状态 。 并 ２机 床 主轴 功 率信 号 处理 利用 功 率监 控 仪采 集 得 到 的数 据 是一 组 随 时 间变 化 的数 据 ， 将 其按照时间先后顺序排列起来便成为了一组时间序列 ， 这组时间序 列 包 含 有 刀 具 运行 状 态 随 时 间 变化 的信 息 ， 因此 ， 刀具 运 行 状 态 对 的实 时监 测 就转 化 为 了对 这一 组 时 间序 列 的监 控 和预 测 。 为 了从 时 间序 列 中得 到更 多 的有 用信 息 ，以减 少 数 据采 集 量 ， 这 里 采用 将 一维 的时 间序 列进 行 不 同 的时 间延 迟 ， 而构 造 出 多维 从 的相 空 间矢 量 ， 坐标 延迟 法 来重 构 时 间序列 。 即 对于 一 个实 际 的 时间 序列 ｘ ｆ ．． ｘ｝ ＝ｘ ｘ １ ． ，构造 出 的 ｍ维 空 间矢 量 为 ｘｉ ｛ Ｘ ．ｘ ｌ ， 中 ｉｌ … ｎｍ 为嵌 入 维 数 ， 为 时 （＝ｘ ｉ ． 。 ｈ 其 ） ， ＋ ・ ｝ ＝， ２ ， Ｔ 间延 迟 。 里 ｍ和 Ｔ 这 不能 取 的 的太 大或 太小 。 ｍ值 过 大将 增 加不 必 要的信息 ， 使计算 复杂 ， ｍ值太小则会 忽略有用的信息 ， 使预测精度 降低。而时间延 时 一 ｒ 太小 ， 时间序列 中任意两个点在数值上非常接 近， 以致于无法相互 区分 ， 时间延迟 Ｔ太大 ， 时间序列上 的相邻两点 相 关 性会 较 小 ， 预测 精 度 不高 。 导致 参考 相 关文 献 ， 择复 自相 关 法对 进 行选 择 。设 复 自相关 函 选 数为 ： 碟 （） ∑ ｋ（ ｍ ） － Ｉ Ｉ ，
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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(43)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
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 :
x
x
F x
F x F x y y F y F x F y z z F z F z F F n y x
p F x F n y x
p F y F n y x
p Fz z K v
f
a C F K v f
a C F K v
f
a C F === 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Fz 的模型。
式（1）切削力简化模型如下：
z y x
p v f a k F ⋅⋅⋅= （2）
式中：F 为切削力（N ）；p a 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Fz 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：
z y x
p w
V v f a k F B ⋅⋅⋅⋅=+)(30.11 （3）
a为车削深度（mm）；f为进给量（mm/r）；v为车削速度（m/min）；式中：F为切削力（N）；
p
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Array
表3 试验结果二
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：
v z f y a x w k F p V B
ln ln ln )ln(ln ln 30.11⋅+⋅+⋅+⋅+=+ （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：
198.0534.0616
.088
.030.11)
(58.137V f a F P V z B += （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F zs 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
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
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