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。
刀具磨损状态检测与预测算法研究近年来，随着制造业的快速发展，刀具磨损状态的检测与预测成为了重要的研究课题。
刀具在加工过程中的磨损状态直接影响着加工质量和加工效率。
因此，开发一种准确可靠的刀具磨损状态检测与预测算法对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。
刀具磨损状态的检测与预测是一项复杂的技术任务，需要利用先进的数据处理和分析方法来实现。
常见的方法包括机器学习、神经网络、遗传算法等。
其中，机器学习方法被广泛应用于刀具磨损状态检测与预测领域，其优势在于可以处理高维度的数据，发现隐含的规律和模式。
针对刀具磨损状态的检测，可以利用机器学习算法对采集到的刀具振动、温度、声音等多种传感器数据进行分析。
通过建立合适的特征提取和选择模型，可以有效地判断刀具的磨损程度。
例如，可以采用支持向量机（SVM）算法来训练一个分类模型，在不同磨损状态下对新的数据进行分类。
同时，也可以利用PCA （Principal Component Analysis）等降维算法来提取最相关的特征，以减少数据维度和复杂度。
除了磨损状态的检测，对于刀具磨损状态的预测也是非常重要的。
通过建立合适的模型，可以根据刀具过去的使用情况来预测其未来的磨损状态，从而提前进行维护和更换。
在预测模型的建立方面，可以采用深度学习算法来构建一个基于序列数据的预测模型，例如循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）。
这些模型可以学习到刀具磨损状态的时间序列特征，并进行准确的预测。
在刀具磨损状态检测与预测的研究中，数据的采集和处理是非常关键的步骤。
在数据采集方面，可以使用各种传感器来获取刀具的振动、温度、电流等实时数据。
同时，也可以结合图像处理技术，对刀具表面的变化进行监测和分析。
在数据处理方面，需要进行有效的信号滤波、特征提取和数据清洗，以减少噪声和提高算法的准确性。
另外，刀具磨损状态的检测与预测算法的研究还面临一些挑战。
首先，不同刀具材料和加工条件下的磨损特性存在差异，需要针对不同情况进行模型的优化和调整。
基于光栅投影图像的刀具磨损在线检测
姜宇;曹军;杨国辉
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2006(33)10
【摘要】提出一种基于激光光栅投影技术的硬合金刀具磨损的图像检测方法.利用采集待测物体栅线图样中未变形区域包含的相位信息,使用最小二乘迭代法将数据拟合,得到理想参考面相位分布参数,即获得理想参考面上的相位分布.由于不需另外采集实物参考面变形光栅图像,不仅减少了实物参考面的采集步骤,而且不需要对实物参考面相位进行求解.实验表明,该方法对于后刀面磨损检测速度快,实现了磨损区域三维形貌轮廓检测.
【总页数】5页(P79-83)
【作者】姜宇;曹军;杨国辉
【作者单位】哈尔滨工程大学,信息与通信学院,黑龙江,哈尔滨,150001;东北林业大学,机电工程学院,黑龙江,哈尔滨,150040;哈尔滨工业大学,电子与信息技术研究院,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP247
【相关文献】
1.基于光栅投影技术的刀具磨损三维特征提取方法 [J], 姜宇;杨国辉
2.收割机刀具磨损状态监测系统的设计——基于图像处理技术 [J], 杨德义;王平岗;
吴东林
3.采棉机刀具磨损监测系统设计——基于嵌入式图像处理系统 [J], 倪江楠; 张丽
4.基于图像识别的刀具磨损量在线测量方法 [J], 周欣
5.基于工件轮廓图像的砂轮磨损在线检测方法 [J], 牛牧;许黎明;赵达;范帆
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刀具磨损监测方法综述导言：随着工业生产的不断发展，刀具在各类机械加工过程中扮演着重要的角色。
然而，由于长期使用和磨损，刀具会渐渐失去其优秀的切削性能。
因此，为了保证刀具的高效工作和延长其使用寿命，刀具磨损的监测成为了研究的焦点之一、本文将对刀具磨损监测方法进行综述，包括传统的触摸式测量方法和基于传感器的非接触式测量方法。
一、触摸式测量方法1.外形尺寸法该方法基于刀具磨损后外形的变化来进行判断，常用于一些尺寸较大的刀具监测。
通过测量刀具的长度、直径或角度变化，并与初始尺寸进行对比，就能够间接评估刀具的磨损程度。
这种方法的优点是简单易行，成本低廉，但其缺点是只能进行间接评估，无法精确测量刀具磨损的准确数值。
2.触摸探测法该方法通过将测量仪器与刀具进行接触，测量刀具表面的高度变化来确定刀具的磨损程度。
其中，最常见的方法是使用光电探测器对刀具的轮廓进行扫描，通过测量探测器的位移来计算刀具的磨损量。
这种方法具有较高的精度，可以实时监测刀具的磨损情况。
但缺点是由于测量过程中需要与刀具表面接触，可能会对刀具本身造成额外的磨损。
另外，由于测量仪器的复杂性，该方法的设备成本较高。
二、非接触式测量方法1.声发射法该方法通过检测刀具表面的声音信号来判断刀具的磨损程度。
刀具磨损会导致切削过程中产生较大的振动和噪声，这些声音可以被传感器捕捉到，并转化为电信号进行分析。
通过对声波信号的频域和时域分析，可以确定刀具的磨损情况以及可能存在的异常情况。
这种方法的优点是无需接触，对刀具的磨损进行实时监测。
但是，由于刀具的声音在噪声环境中容易受到干扰，因此对该方法的信号处理和分析要求较高。
2.热成像法该方法通过红外热成像仪对刀具的表面温度分布进行观测和分析，以判断刀具的磨损情况。
刀具磨损会导致切削过程中大量的热量变化，这些变化将反映在刀具表面的温度分布中。
通过热成像仪的高精度传感器，可以实时获取刀具的温度分布，并通过图像处理和分析来评估刀具的磨损程度。
