在线刀具状态监测系统的单片机设计
数控切削中刀具在线监控系统的研究与应用
刀具应用数控切削中刀具在线监控系统的研究与应用■文/常州中车汽车零部件有限公司谷春春引言在切削过程中，刀具的磨损以及由于加工因素异常带来的刀具破损等情况不可避免，因此需要通过系统设置刀具检测功能来及时更换刀具，避免刀具意外受损，延长刀具寿命周期，降低生产成本。
开发具备上述功能的刀具在线监控系统,实时对零件的切削状态进行动态跟踪，基于大量可追溯的加工过程记录对刀具磨损程度及刀具寿命进行监控和不断优化，定时、定量更换刀具，以期实现刀具管理的使用成本最小化。
1.刀具在线监控系统的原理刀具监控是指在产品切削加工过程中，通过检测各类传感器信号变化，将刀具的加工参数,连同加工材料的类型和主轴转速一起输入到神经网络控制器中。
由神经网络控制器计算负载，将得出的负载数据输至检测器，最后将输入信号同检测器输出的结果进行比较，若该负载大于刀具疲劳条件下的裂纹扩展负载，则意味着刀具磨损到一定程度，或发生崩刃、破损、卷刃等工况，丧失其切削能力或无法保障加工质量的情形，此时监控系统会控制CNC报警停机，达到保证加工安全的目的。
刀具在线监控的方法很多，一般可分为直接测量法和间接测量法。
直接测量法包括接触监测法和光学监测法，接触监测由于需要停机监测、无法实现实时监测、增加加工节拍等弊端使用范围不是很广；而光学监测虽直观，但受空间和环境限制使用范围同样受限。
间接测量法主要是利用监测系统中的传感器读取切削过程中刀具的各种信号，如振动、切削力、功率、电流、声波等信号而实现在线监测控制的目的，其原理因监控信号类型及读取信号方法的不同而略有差异。
本文介绍的刀具在线监控系统即电流式刀具在线监控系统。
数据采集处理单元的传感器通过监控电机电流和功率信号进行在线采集，这些数据反映了加工的实时状态，对加工过程进行实时控制。
2.刀具在线监控系统实施必要性及潜在效益分析整个产品的制造过程是一个多因素耦合的“黑盒子”，每个因素的波动都会导致整个制造结果的不稳定，制造过程是否优化，对制造成本有着极大的影响。
刀具磨损监测与预测系统的设计与实现
刀具磨损监测与预测系统的设计与实现概述刀具的磨损对生产制造过程中切削过程的质量和效率有重要影响。
为了提高切削加工的效率和生产的质量，设计和实现一个刀具磨损监测与预测系统是至关重要的。
这个系统可以实时监测刀具的磨损程度，并预测刀具的使用寿命，以便及时更换刀具，降低生产成本，提高生产效率。
设计目标设计和实现一个刀具磨损监测与预测系统需要满足以下几个目标：1. 实时监测刀具磨损程度：系统应能够通过传感器获取刀具的磨损程度信息，并能够准确地实时监测刀具的磨损状态。
这将帮助工厂及时了解刀具使用情况，有效避免因刀具磨损导致的质量问题和生产效率下降。
2. 预测刀具使用寿命：系统应能够通过收集刀具使用过程中的数据，并应用预测算法，准确预测刀具使用寿命。
这将帮助工厂制定刀具更换计划，避免因刀具提前磨损或过度使用导致的生产中断和质量问题。
3. 数据分析和可视化：系统应能够对收集到的刀具磨损数据进行分析和处理，并将结果以可视化的方式展示给操作员。
这样，操作员可以更直观地了解刀具的磨损情况，帮助决策者制定更科学合理的刀具管理策略。
系统架构与实现刀具磨损监测与预测系统的设计与实现可以分为以下几个关键步骤：1. 传感器选择和布置：系统需要选择适合的传感器来获取刀具磨损程度信息。
常用的方法是使用光学传感器、振动传感器或电容传感器等，以便实时监测刀具的磨损状态。
传感器的布置位置应考虑到刀具磨损的影响因素，选择能够准确反映刀具磨损程度的位置。
2. 数据采集和存储：系统需要设计合适的数据采集设备和存储方案。
数据采集设备需要能够实时采集传感器输出的数据，并将数据传输到中央处理单元进行处理和分析。
数据的存储可以选择使用数据库或云平台等，以便在需要时能够方便地提取和分析数据。
3. 刀具磨损预测算法：系统需要设计和实现刀具磨损预测算法，以便准确预测刀具的使用寿命。
常用的方法包括统计学方法、机器学习方法和神经网络方法等。
通过分析刀具磨损过程中的数据，建立刀具磨损与使用寿命之间的关系模型，并预测刀具的剩余使用寿命。
刀具磨损状态在线监测装置设计,大学生创业基金项目
黑龙江工程学院大学生科技创新基金项
目
申请书
项目名称：刀具磨损状态在线监测装置设计
项目负责人：
指导教师：机械设计制造及其自动化
起止日期：2011年11月2日---2012年11月7日
电话：1、 2
黑龙江工程学院
2011年11 月28 日
二、立论依据
三、研究内容
2、本项目研究的技术路线
根据前述的监测理论及监测策略，构建的刀具磨损监测系统实用化模型。
系统由信号处理模块、特征选择模块及模式识别模块组成。
采用神经网络建立刀具磨损量与信号特征之间的映射模型，分析样本的分布对网络预测精度的影响。
刀具监测系统研究路线组成图。
基于状态监测的刀具管控一体化系统
$F 重写大量的设备驱动程序。工程人员在设备选型上 也有 了 更 多 选 择。只 要 符 合 !"# 服 务 器 的 规 范， 甚至只要在数 !"# 客户都可以与之进行数据交换， 据库系统上建立了 !"# 规范， !"# 客户就可以与之 ［ $］ 实现数据交换 。 （ 软件开发技术 %） 软件开发技术主要涉及两个方面： 一是应用程 序开发工具的选择； 二是数据库管理系统的选择。 对于刀具监控和故障诊断软件， 可以选择 &# ’ ’ 和 也可以选择购买刀具监控软件 !()#*+ 自行开发， 包， 并与刀具管理信息系统进行集成。刀具管理软 件的开发技术目前已十分成熟， 主要的开发模式有 客户机 , 服务器） 模式和 . , -（ 浏览器 , 服务器） # , -（ 模式。常用的开发工具和数据库有： "/01234567128 9 :、;16<=5、 &.、 &#、 )-"9 >+?、 @-"、 !()#*+85、 -A*-+(&+(B::: 等。
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工具技术
基于状态监测的刀具管控一体化系统 !
李
摘
涛
周占峰
杜彦炜
西北工业大学
要： 针对刀具管理与刀具监控相互脱节的问题， 创建了集成状态监测、 故障诊断、 刀具管理的刀具管控一 体化系统平台， 详细分析了系统的功能并提出了系统实现的关键技术。 关键词： 状态监测， 故障诊断， 刀具管理， 管控一体化
常用的特征信号选择方法包括振动力测量法、 电动
$］ 机功率和电流测量法、 声发射（ 监测法等［ 。不 %&）
管选择哪些特征信号， 传统的单因素、 单传感器测量 方式已难以保证较高的识别精度。因此， 需要利用 各种传感器在时间和空间上输出的冗余信息和互补 信息， 依据某种准则进行组合， 即采用多传感器信息 融合技术对刀具状态进行准确识别。 获得的监测信号并不能直接用来判别刀具的磨 损状态， 而需要利用一定的数据处理方法来提取特 征值， 并将特征值与故障模型库进行比较， 从而得出 刀具故障诊断结论， 并发出报警信号。常用的信号 特征值提取方法有： 频谱分析法、 小波分析法、 纹理
数控机床状态监控系统设计
毕业设计(论文)题系目别数控机床状态监控系统设计机械工程系专业班级机械工程及其自动化07K3 班学生姓名指导教师二○一一年六月数控机床状态监控系统设计摘要为了使数控机床加工过程安全、可靠、高效、高质量地进行，对加工设备进行状态监测就变得非常重要。
本文分析了数控机床状态监测的主要内容，介绍了应用AT89C51 单片机测量数控车床切削力和切削温度的方法，论述了设备状态监测系统的基本组成和状态监测系统实现的关键技术，并针对数控机床的加工过程，给出了数控机床状态监测系统实现的具体结构和系统的工作流程。
重点阐述了单片机实现连续自动采样、A/D 转换的方法。
给出了单片机测控系统的原理、结构及进行数据采集的部分程序。
系统的结构主要包括单片机、传感器、滤波装置、放大电路、程序存储器、静态数据存储器、A/D 转换芯片、I/O 接口的扩展以及键盘和LED 显示器接口。
系统工作的流程图主要包括总体流程图、A/D 转换流程图以及LED 显示器流程图。
关键词：AT89C51 单片机；数控机床；状态监控；传感器ICNC MACHINE TOOL CONDITIONMONITORING SYSTEM DESIGNAbstractCNC machining process in order to make safe, reliable, efficient and quality manner, the processing equipment condition monitoring becomes very important. This article describes the application of CNC lathes AT89C51 microcontroller measuring cutting forces and cutting temperature method, analysis of CNC machine tool condition monitoring of main content, discusses the basic equipment condition monitoring systems and condition monitoring system composed of key technologies, and for CNC machine tools process, gives CNC machine condition monitoring systems to achieve the specific structure and system workflow. SCM focuses on the continuous automatic sampling, A / D conversion method. Shows the principle of single-chip control system, structure and data collection part of the program.Structure of the system including the microcontroller, sensors, filtering device, amplifier, program memory, static memory, A / D conversion chip, I / O interface expansion and keyboard and LED display interface.Work flow system include the overall flow, A / D converter and LED displays flow chart flow chart.Keywords: AT89C51 microcontroller ;CNC machine; condition monitoring ;sensorsII华北电力大学科技学院本科毕业设计（论文）目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 数控机床状态监控系统研究背景 (1)1.2 国内外数控机床状态监控系统的研究现状 (2)1.3 本课题所做的主要工作 (4)2．总体设计 (5)2.1 系统的工作原理 (5)2.2 系统的主要结构 (5)2.3 切削力的计算 (6)3.硬件设计 (10)3.1 系统硬件选型 (10)3.1.1 单片机选型 (10)3.1.2 单片机内存扩展选型 (13)3.1.3A/D 转换器选型 (16)3.1.4 显示器选型 (18)3.1.5 传感器选型 (19)3.1.6 通讯模块选型 (20)3.2.7 放大器电路设计 (24)3.1.7 其他元器件的选型 (25)4.软件设计 (29)4.1 系统的主流程图设计 (29)4.2 A/D 转换流程图设计 (29)4.3 LED 显示器流程图设计 (31)5.总结 (33)参考文献 (34)附录A 数控机床状态监控系统总电路原理图 (35)致谢 (36)华北电力大学科技学院本科毕业设计（论文）1.绪论1.1 数控机床状态监控系统研究背景机床产业为国民经济发展的基础，同时也是装备制造业的重要部分。
单片机在线实时检测系统的设计
单片机在线实时检测系统的设计摘要：在线产量是反映企业生产效率和员工工作效率的重要因素，它不仅直接反映企业的生产效率而且可以通过在线产量的反馈来对流水线和员工的工作进行有效的管理，从而使流水线和员工之间达到最佳匹配，来提高流水线机械的利用率和员工的工作效率。
本设计研究利用单片机对在线产品进行时限检测的一种方法。
关键词：单片机时限检测在线产量原始流水线是按照固定不变的速度作业。
随着市场经济的发展和管理学的进步，简单的流水线也产生了变化。
公司为了提高产品的生产效率就加快了流水线的速度，但是工人无法适应加快速度的流水线，整天都疲惫不堪以致最终流水线机械的利用率和员工的工作效率的降低。
要对流水线在不同时间段实行不同的速度控制，对流水线产品进行在线时限检测是必须的，本系统就是对流水线产品进行时限检测的精确系统，通过对在线产量数据反馈的分析，不仅使公司提高了产品生产效率，而且员工的工作效率也可以得提高。
单片机的在线实时检测系统很有市场前景。
1、实现功能单片微机时限检测系统通过一对红外光对管对在线产品进行数据采集，然后输入单片机，通过内部程序来进行计数定时，利用单片机内部计数器对产品数量进行计数，然后通过数码管LED进行显示，因为内部定时采用5秒钟计数一次，对于一般流水线而言，在5秒钟的时间里产品的数量计数采用两位数码管显示已经足够，因此本系统对产品数量N的显示采用两位数码管LED显示，在程序里对在线产量的上下限各有一个默认的数值，同样利用数码管LED显示上下限，并且通过键盘按键对上下限进行设置，使上限不可以超过99、下限不可以低于0，并且上限的设置不能小于下限，同样下限的设置也不能大于上限。
当产品数量越限时会有越限报警，超越上限红灯亮且伴随有蜂鸣器报警，低于下限时绿灯亮且也伴随有蜂鸣器报警。
2、硬件设计2.1单片机的选择本系统选择的单片机是89S51。
89S51采用FLASH存储器，可以多次烧写，一般可以重复烧写1000次左右，这样就给设计者提供了廉价的试验平台，这也是本设计采用89S51单片机的主要原因。
智能报警的刀具状态在线监测技术
智能报警的刀具状态在线监测技术摘要：预测性维护是一种预测机器部件未来故障点的技术，这样就可以在部件发生故障之前，根据计划对其进行更换。
从而使设备的停机时间降到最低，使部件的寿命最大化。
机加工场景中，较为缺乏对于设备的监测，补足对于设备的监测环节，减少机加工过程中刀具的异常带来的废件，优化刀具的使用效率降低成本，故障预警减少意外停机，保证生产有序进行，是预测性维护平台对于机加工场景的核心价值。
基于此，本文将对智能报警的刀具状态在线监测技术进行简单分析。
关键词：智能报警；刀具状态；在线监测技术1.精密加工行业刀具管理现状：对大量CNC加工企业的研究表明：30%以上的刀具寿命因为“冗余”设置被浪费。
40%的机加工质量问题由于刀具问题所导致！50%的撞刀由于刀具断裂无法监控导致，70%以上用户对于刀具供应商缺乏量化监控与对比，90%以上的刀具加工过程缺乏监控和预测。
刀具是机加工过程中的主要耗材与成本点，一个中型加工厂每个月的刀具耗损成本达到约十万人民币规模，消耗巨大。
因为刀具问题导致加工过程中的产品报废也由此产生巨大成本。
目前对于机床的管理多属于周期性或预防性的维护，定期的保养、巡检。
机床虽然是比较稳定的设备，但是一旦出现问题，也会导致整个生产线不能流畅进行，很多时候还没有备件可更换，耽误生产计划。
对于机床进行预测性维护，让机床状态一直被监测，防患于未然，提前获得未来可能发生的故障风险，提前进行备件准备。
2.刀具状态监测的意义刀具状态监测作为智能报警系统的核心内容之一，具有重要的意义。
刀具是加工过程中的核心装备，其质量和状态直接影响加工成品的质量、效率和生产成本。
通过对刀具状态进行在线监测，可以及时获取刀具的工作状态信息，包括刀具的磨损程度、破损情况、温度变化等，从而为企业进行刀具管理和维护提供科学依据。
首先，刀具状态监测可以实现刀具的实时评估和预警。
通过对刀具工作状态的监测，可以实时了解刀具的使用寿命，及时发现并预警刀具的异常磨损、破损等问题。
切削刀具新型在线监测方法
现 代 企 业 文 化
ＭＯＤＥＲＮ ＮＴＥＲＲＩ ＵＬ Ｅ Ｓ Ｃ ＴＵＲＥ
ＮＯ． ６． ０ ８ ２ ２０
（ ｕ ｕａｉ ｔＮ ． ２ Ｃ ｍ ｌ ｖ ｙ Ｏ１ ） ｔｅ ０
切削刀具新型在线监测 方法
赵 雷
（ 黑龙 江机械 制造 高级技 工学校 ，黑龙 江 鸡 西 １８０） ５ １０
工况抗干扰能力 ；信号传输 及后续处 理设备成本低廉 。经过大 车 床 的方 案 。 由于传感器安装 在供液 回路 中 ，并且在不进行切 削时可停 量实验证 实 ，该新 型传感原理 和方法 可用 于刀具的破损监测和 止供液系统工作 ，因此 ，抗干扰能力强 ，如机床的启动 、停车 ， 磨损监测及预报。 工件的安装造 成的冲击 、碰撞 和摩擦 ，切削时的进退 刀 ，切 削 （ ）原 理 分 析 一
工现场 环境所 限 ，设备成本高 ，安装不方便 ；间接法是利用直
Ａ＝Ａ ｅ ０…
（） １
为ｘ 。为ｘ ０ － 处的信 号振幅 ； 为介质 中的衰 接测量 与刀具状态有关 的表征物理量进而确定刀具状态 ，表征 Ａ 处 的信号振幅 ；Ａ 为测量点相对于信源的距离。由式（） ，测量点位置 １ 知 物理量 的测量决定 了间接法的监测本质 ，取决于表征物理量 的 减系数 ；ｘ
人 化 方 向 迅 速发 展 ， 因而 对旋 转 切 削加 工 的状 态监 测 日益成 为
一
冷却 蔽
个制约着切 削加工发展 的重要 因素 。监测数据是今后数控机床在线监测的主题。文章探讨 了新
型在线监测方法，供读者参考。 关键词 ：数控机床 ；状 态监测；信号处理
域 ，抗干扰能力强 ，可对刀具破 损进 行预报 ，目前表面接触式 的性能和使用条件 。一般情 况下 ，服从下述变化规律 ：
数控机床刀具寿命的在线监测
数控机床刀具寿命的在线监测一、引言数控机床在现代制造业中扮演着重要的角色。
而作为数控机床的关键元素之一，刀具的寿命对加工质量和效率有着重要影响。
然而，传统的刀具寿命监测方法往往存在许多局限性。
为了解决这一问题，在线监测技术被引入到数控机床中，实现刀具寿命的准确监测。
本文将探讨数控机床刀具寿命的在线监测技术及其应用。
二、在线监测技术的原理1. 传感器技术传感器技术是实现数控机床刀具寿命在线监测的基础。
通过在数控机床中安装各种传感器，如振动传感器、加速度传感器和温度传感器等，可以对刀具的状态进行实时监测。
传感器采集的数据可以与预设的阈值进行比较，从而判断刀具的损坏程度和寿命。
2. 特征提取与分析传感器采集到的原始数据需要经过特征提取与分析的过程，以获得更加有效的监测结果。
常用的特征包括振动频率、幅值、温度变化率等。
通过分析这些特征，可以对刀具的磨损状况和寿命进行准确评估。
3. 数据处理与模型建立在线监测系统需要进行大量的数据处理和模型建立工作。
首先，需要对采集到的数据进行滤波、降噪等预处理操作，以去除干扰。
然后，可以利用机器学习算法和统计分析方法建立刀具磨损模型，实现对刀具寿命的预测。
三、应用案例1. 数控车床刀具寿命监测以数控车床为例，通过在线监测技术可以实现对刀具寿命的监测。
传感器安装在主轴和刀具支撑部分，可以实时监测切削力和振动情况。
通过对采集到的数据进行特征提取和分析，可以准确判断刀具的磨损程度，并及时更换刀具，以保证加工质量和效率。
2. 数控铣床刀具寿命监测在数控铣床中，刀具的寿命同样是一个重要的监测指标。
采用在线监测技术可以实时监测刀具的振动、温度和切削力等参数。
通过分析这些参数的变化，可以判断刀具的寿命，提前做好刀具更换的准备工作，从而避免因刀具损坏造成的生产停机和资源浪费。
四、在线监测技术的优势1. 实时性强传统的刀具寿命监测方法一般需要停机后进行，无法获得实时的监测结果。
而在线监测技术可以实时采集刀具的状态参数，可以及时预警和处理刀具的异常情况。
基于ZigBee无线传感网络的数控机床刀具监测系统的设计
无线传感器 网络 （Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＷＳＮ）是将传感器技术 、嵌入式计算技术 、现代网络及无线通信 等技术集成新兴技术 ，在军事 、交通 、工业生产等多个领域得到了广泛的研究和应用 。无线传感器 网络工作原 理就是通过对部署在监测区域内，用于对 目标信息进行实时监测的各类微型传感器节点 的实时监测反馈 ，构 成一个 自组织 的闭环 网络 系统 ，并将 监测信 息实 时通过 无线通 信 网络传送 至远 程监控 终端进 行分 析处 理 Ｉ４ 。本研究尝试通过无线传感器网络实现对数控铣削的异常磨破损状态实时在线监测 。
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（３）频率检测范围 ０．７—１００００Ｈｚ（±１０％）；（４）谐振频率 ３０ｋＨｚ；（５）分辨率 ０．０００２ｇ；（６）激励 电压 ｌ８— ３０ＶＤＣ，典型值 ２４ＶＤＣ；（７）恒定 电流 ２～２０ｍＡ，典型值 ４ｍＡ。ＬＣ０１５２Ｔ加速度传感器具有监测信号好、噪声 小 、输出阻抗低 、抗干扰能力强及易于安装等显著优点 ，但是该传感器内置的集成 电路需要外接恒流源为其工 作供电。为此 ，本监测系统选用晶体管与 ＴＬ４３１搭建的恒流源为其供电，工作 电压设置为 ２４Ｖ，输出电流设置 为 ４ｍＡ，可调恒压源电路采用集成运放构成结构 ，从而可输 出稳定的电压 ，以避免因输入 电源 电压的波动导 致 ＴＬ４３１的供 电 电压 的变 化及 ＮＰＮ三极 管 的 Ｖｂｅ的变 化 ，其 电路设计 原 理如 图 ３所 示 。
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一个单片机工具监控系统的设计对于在线车削操作的应用抽象的刀具状态监测系统在FMS系统中发着挥重要作用。
通过改变之前旧工具或当时它错误,可以减少缺陷产品造成的损失极大,从而提高产品质量和可靠性。
为了达到这个目标,一个在线刀具状态监测系统使用单芯片微型计算机检测切削过程中刀具破损了。
基于pc的监控系统用于大多数重新搜索工作。
基于pc的监控系统的主要缺点是其成本。
为了降低成本,刀具状态监测系统基于英特尔8051单片机和本文中描述的设计。
8051工具监控系统使用应变计测量切削力;根据力的特性,该工具监测sys - tem关键词工具状态监控刀具破损质量与可靠性基于pc的监控系统单片机微处理器1 介绍刀具状态监控已经成为一个热门话题在工业自动化的发展。
许多大学和研究机构都致力于这项研究。
在竞争的工业社会,生存的关键是第一组来实现总汽车——美信。
在当前的趋势自动化人工制作流程,自动检测系统的开发的刀具破损和穿已经成为一个重要的领域,和目前流行。
刀具破碎险是一种特别严重和紧急事件,需要立即检测和恢复,没有大量的有缺陷的工件可能流入后续生产过程,导致——荷兰国际集团(ing)产品质量差和增加的战役——在产品管理部分。
刀具破损大大影响制造精度的表面。
此外,在应对生产过程自动化,最近的趋势,许多研究人员研究关注在线监测方法的发展减少- ting工具破损(1、2、3、4)。
领域的在线测量,局域网[5]和Emel[6]利用声发射检测刀具破损,Al - tintas[7],林[8]和曾et Al。
[9]使用切削力信号的监控刀具;Altintas[10]进一步试图预测切削力的大小通过监测伺服电机的电流,除了使用切削力信号,而陈Matsushima[11]和[12]使用主轴电机的电流预测刀具破损。
在信号处理领域,consid——作时域信号难以过程,常用的信号处理方法:(1)FFT[13]:将时域信号转换成离散傅里叶变换,然后利用离散傅里叶变换提取的具体特性——躺下的信号。
(2)小波变换[14]:将时域信号转换为小波系数和使用这些系数为基础提取底层信号的具体特征。
(3)时间序列分析[15]:包括汽车回归(AR)、滑动平均(MA)和自回归移动平均(ARMA)。
例如,吴[16]使用AR和ARMA模型来处理切削振动信号;潘迪特[17]使用AR和ARMA方法应用在刀具的磨损。
Dornfeld[18]进一步探讨了穿车床使用AR模型和神经网络方法。
近年来,模糊逻辑、遗传算法、专家系统、分形和混沌理论都被用作工具监测方法[19]。
人工智能可能自动监测的另一个未来的方向各种监测系统的最后一步是执行处理收集的数据通过实验或在线测量。
各种基于pc的监控方法的成本和健壮性构成了这些程序的实现的重要问题。
为了克服这些问题,可以应用成熟的单片机技术来完成任务和方法实时功能。
本研究关注的是车床刀具在线监测单芯片技术作为一种低成本、可行的方法。
简而言之,在我们的方法中,刀具打破——年龄识别规则存储在一个8051单片机。
这个刀具监测设备使用应变计式传感器检测切削力,那么信号放大、过滤、从模拟到数字转换,最后使用软件程序来推断conditi裁员8051人2 8051单片机监控系统的工具基于机床操作方法,8051单片机工具监控系统可以设计执行3工作模型。
数据采集系统在这种模式下,8051单片机工具监测系统是一个12位数据采集系统与数据采样率高达100千赫。
这个系统有一个前置放大器的输入电阻高达10 8 W和增益设置为1 - 200,和一个差分放大器增益设置为1 - 400,以构建一个信号放大系统最终获得约1 - 80000,45赫兹低通滤波器;一个12位高速模数转换器(AD1674)与最大抽样维护功能转换时间= 10 ls;一个rs - 485接口组成的SN75176IC将在线与主控制站。
许多工具的实时切割数据机器在车间可以传输到PC主要控制站通过网络接口facili -泰特的监控和即时处理突发事件。
独立的报警模式8051系统在这种模式下没有网络功能。
后,切削力数据为一个特定的工具已经col -收,8051年的系统确定破损完全基于刀具破损识别规则存储在ROM中,而不是在个人电脑的主要控制站。
美观——天,它是一个简单的系统,一个简化的电路。
的缺点是,这8051系统没有足够的硬盘来存储切削数据。
一旦更换刀具,切削数据与之前的相关工具。
组合模型8051系统可以自行确定破损。
当有一个主要工具破损,8051可以自动提交程序-马布尔逻辑控制(PLC)命令来关闭机器,避免后续损失。
与rs - 485网络传输数据回主控制站,工人们在主控制站可以监控几十个机器,减少车间工人的需要。
3 回旋监视理论在切削过程中,切削力的合力克服变形和变形阻力。
这是一个互补的力量相同的振幅,但相反的方向,分别在工具和工件。
切削力F 分为3力量:主切削力,v,推力F p,和提要力F F 相互正交。
F v 的方向切割,切割速度方向相同v cF p 与之前的芯片厚度减少有关。
F F 的方向进料速度,进料速度方向相同。
切削力,推力和饲料力以下方程所示连同他们的合力,和变量之间的关系。
F F F f P V F 222++= 这里K F F r r P COS = k F F r f f sin =主切削力F v 是最大的,F F p,v 在大多数情况下更小的。
根据刀具的几何形状,穿着条件和削减量,比F p F 和F F v 可以改变很大 [F p =(0.15－0.7)F v , F f =(0.1－0.6)F v ].3.1 刀具磨损机制和模式在切削过程中,刀具的材料逐渐磨损,导致这一变化的原始工具的形状。
这一现象,减少刀具慢慢失去能力称为基于ISO 国际标准刀具磨损。
机甲——多年刀具磨损可分为8类:粘着磨损、磨料磨损、扩散磨损、腐蚀的405磨损、腐蚀磨损、断裂磨损,磨损和氧化磨损阶段。
刀具磨损的模式有3类:侧面磨损,火山口穿和鼻子半径磨损。
pro -转运的刀具磨损可分为初始磨损、正常磨损和加速磨损阶段。
这些已知的刀具磨损模式将被用来监测刀具的做出判断。
3.2 刀具状态的监测方法有很多方法来监测刀具磨损在线直接或间接地在最近的20年[1]。
方法,直接监视工具条件包括光学扫描、x射线检验的分析芯片的测量工具和工件之间的电阻,测量工件尺寸的变化,mea - surement工具和工件之间的距离等等方法,间接监测切削的刀具状态包括测量tem - perature,声发射的信号的测量,测量轴向汽车的消费能力,振动的测量,测量切削力。
更实际的使用间接监测方法。
此外,如果可以结合几种信号间接方法确定破损,可以大大提高监测的准确性。
对刀具磨损切削力非常敏感。
不再锋利刀具时由于磨损、切削力增加;而当工具,减少- ting力减少由于切削深度突然减少。
因此,它更容易检测到未切割频率如果使用切削力监控刀具磨损和破损。
此外,这种监测方法不太容易制造系统的干扰,也给出了一个更高的信号噪声比(S / N)。
测量信号将因此更有效率和可靠。
在这项研究中,切削力是用于监控刀具磨损或破损的状况。
3.3 刀具状态识别规则在各种类型的切割过程中,除了许多变量包括不同切削条件下,工具形状,外形的几何形状的工作——碎片和制造业赖斯的转换,监视器识别规则经常失败由于一些不可预知的行为的工具。
因此,rec - ognition规则通常涉及统计预测的目的。
研究的常用方法是固定的限制,加强限制,浮动范围,区域技术,切割模式识别异常的切割、穿估计神经网络和监控模式——的作品,其中有些方法已经成功——完全应用于各个生产过程[20]。
不同的刀具状态识别规则的适用领域进行了总结如表4 在线工具监测系统的结构工厂经常放弃使用自动监控系统时,考虑到成本。
内华达州——ertheless,技术的发展使得自动化监控系统更加可行。
应用监控系统成功的关键在于不是技术本身,而是如何使用最少的传感器和降低成本的最一般的电子混合涂料——、提供监控系统的功能。
在这个研究中,一个低成本但功能强大的单片机监控系统开发,证明实用性的自动监控系统是可行的。
4.1 工具监控系统设计规范1 设计规格2 按照规范设计硬件电路3 传感器的选择4 信号处理（包括放大器、滤波器、A / D转换器,噪声控制器）5 刀具破损识别规则6 软件设计7 在线测试4.2 实验设备和工具1 HP3245A信号发生器2 ss - 5710模拟振荡器(60 MHz)3 福禄克8840电位计4半数字显示4 HP3562动态信号分析仪5 教学rd - 145 t 信号采集6 hp - 7750绘图机7 个人电脑(奔腾II)8 Deemax PICE52 8051在线模拟器9 实验室设计的单片机监控印刷电路板10 车间车床(T10线)进行测试11 权力- 100通用程序的作家12 Deemax 通用单片机测试人员表1状态识别规则适用的工具4.3 监控系统的设计和计算工具1 传感器类型:应变仪输入:0 - 400公斤,输出电压:0-20 mV 。
2 Pro-amplifier:AD624仪表放大器放大率:1 - 1000。
3 低通滤波器(具有):二阶有源滤波器减少频率:45赫兹和12 dB / 10月。
软件技术 过载破损量 耐久性 间隙空白 丢失工具 固定的限制加强限制动态范围面积法模式识别穿估计量 Best Good Best No No No Good Good Good No Best No No Good No Best No Best Best No No No No No Best No Good Good No No4 模拟到数字转换器(ADC):一步比较类型AD1674芯片采样率:100千赫(max。
)和A / D决议(12位):2.44 mV。
5 内存:62256年,32千字节存储器功能(en -能够刀具与马克斯创纪录的10000数据包。
20千字节)。
6 罗:27512年、64年千字节EPROM系统依斯攀-锡安。
7 PLC终端输入：计数器复位,周期开始和触发信号:PLC 24 V和PLC接地。
输出：停止信号和材料饲料信号8 光显示:切削力大小显示,PLC -赛显示、PLC重置显示,PLC-Trigger dis -玩,传感器可以显示,显示黄色和红色警告。
4.4 单片机的结构监测系统的工具单片机工具监控系统可分为传感器电路、信号放大电路、滤波电路、A / D电路、I / O电路、显示电路、信号基本——通信电路、CPU电路、电流电路和软件程序。
系统结构是图1所示。
单片机的硬件电路工具监控图2所示。
每个设备的功能描述如下4.4.1电路信号的流程图旋转力应变仪探测到的信号是line-shielded并传输到前置放大器(AD624)放大200倍的信号,然后通过差动放大器的偏置电压和放大100倍,然后传递到45赫兹滤波器过滤高频率的噪声信号。