一种数控机床刀具破磨损的监测方法和装置的制作方法

文档序号:379阅读:631来源:国知局
专利名称:一种数控机床刀具破磨损的监测方法和装置的制作方法
本发明属于柔性车削单元中刀具破磨损监测技术。
在本发明出现之前,国内、外典型的刀具破磨损监测方法和装置有(Ⅰ)、工件刀具尺寸触发监测方法和装置(文献〔1〕Roe,J.“Touch Trigger Probes on Machine Tools”ln.2nd FMS,PP411-424,IFS(Publication)Ltd.and North-Holland Publishing Company,1983.),它是利用一个触头与工件或刀具刃口接触,产生微量位移使内部电感传感器产生三维信号输出,以用于测量工件和刀具尺寸变化,这种监测方法和装置的缺点是随机性太强、价格昂贵、对机床的定位精度要求高。(Ⅱ)、光洁度或粗糙度监测方法和装置(文献〔2〕R.Brodmann,etal,“An Optical lnstrument for Measuring the Surface Roughness in Production Control”An.of the CIRP Vol.33/1/1984,P403-406),它是利用工件表面不同的粗糙度对光的反射率不同来测量表面粗糙度的,加工现场空气的污染、工件表面粘附金属粉粒以及冷却润滑液的污染都将严重干扰光测粗糙度的精度和准确性。即使排除污染因素,这种方法也只能适合于精加工使用,而对于粗加工来说,不同的工件材料、不同的刀具材料、不同的刀具几何形状、不同的切削用量、不同的机床、不同类型的工件、不同的冷却润滑条件等,对于相同的刀具磨钝标准将产生大量的不同标准阀值,即使在相同的以上条件下,各个工件的加工在刀具磨钝时,表现出的粗糙度值也相差很大,因而利用数据库中的标定阀值去判断刀具磨钝是极不准确的。(Ⅲ)、声发射监测方法和装置(文献〔3〕DavidlA,etal,“Determination of Chip Forming States,Using a Linear Discrimeiat Function Technique With Acoustic Emission”,The 13th NAMRC,1985),它是利用刀具刃口在产生微裂纹时,振动频率将产生较大变化的原理来检测刀具破损的,但其方法和装置不能监测刀具磨损,成本高,没有应用于生产实际。
本发明的目的在于提出一种新的监测方法和装置来克服上述监测方法和装置中存在的问题,不依赖大量的实验标定以及存贮这些标定值的数据库或文件,不依赖于某种设定的阀值,系统简单、成本较低、监测准确率高,便于实际生产应用。
本发明是通过对加工表面粗糙度特定Ra或Rz或均方值
R的变化率突变的跟踪来实现刀具破磨损的监测的。ISO标准中把评定粗糙度所选定的测量轮廓长度-取样长度1(基本长度、截止波长)分为8个等级,大量实验已经证明了2.5、8、25这三个等级中必然混进波纹度的干扰,为了提取微观粗糙度部分的信息,必须滤除波纹度的干扰,因此,本发明中的Ra或Rz或
R特指0.08~0.8这一段的微观粗糙度(在这个范围内,取样长度不仅仅限于0.08、0.25、0.8三种)。另外,还可采取硬件来滤除波纹度的干扰。Ra为在取样长度内,微观粗糙度幅度Y的总和的平均值,用公式近似表示为Ra=Σi=1N|Yi |N;]]>Rz为在取样长度内,从平行于轮廓中心的任意一条线起,到被测量轮廓的五个最高峰和五个最低谷之间的平均距离;
R定义为
(i=1,2,……k)Ri= 1/(N-2)Σj=1N]]>(Yj-
Y)2(j=1,2,……N)Ri是子计算的微观粗糙度幅度Y的均方值;
R是一次检测(检测一个工件或一个工件的一部分)总计算的全部Ri的均值;N为采样次数;K为计算次数。
在采用ISO标准评定微观粗糙度时,特定的Ra、Rz也必须在一次检测中取多个1(多次采样或一次采样按1分成多段计算)进行多次计算,然后取平均值,以便排除随机因素的干扰,例如,进行K次计算后取
(=1,2,……K)
(i=1,2,……K)R、
Ra、
Rz的变化规律相同。
经过大量实验证明,当刀具破磨损后,工件表面波纹度加大而微观粗糙度却因挤削的作用大大减小,其规律如附图1。
附图1中,横坐标为刀具使用时间t;纵坐标为
Ra、
Rz、
R;A为正常磨损阶段、B为刀钝或刀具失效阶段、C为急剧磨损阶段。
从附图1可以看出刀具在进入刀钝或刀具失效阶段后,
Ra、
Rz、
R都会出现

Ra、
Rz、
R的变化率均从大于零变成小于零。因此,实际使用中,只要跟踪上述三种变化率之一(例如
Ra,其变化率

的转变),就可断定刀具已钝(或失效),机床必须换刀。
附图2是本发明的监测系统图。
附图3是本发明监测装置中传感器测头的结构图。
附图4是本发明监测方法的流程图(以跟踪
R的变化率为例)。
附图2中,(1)是微观粗糙度测头、(2)是涡流传感器、(3)是二次仪表、(4)是A/D转换装置、(5)是计算机、(6)是数控机床。微观粗糙度测头(1)、涡流传感器(2)构成传感器测头,传感器测头可象装夹普通刀具那样装夹在刀架上,也可装在刀杆内或刀杆旁边。
附图3中,(10)为探针、(11)为探针座、(13)为弹簧片、(16)为固定传感器螺母、(17)为感应体、(18)为壳体。锁紧螺母(15)将涡流传感器(2)和壳体(18)连接在一起,两弹簧片(13)通过固定螺钉(8)双端固定在壳体(18)上,感应体(17)与探针座(11)穿过弹簧片(13)连接在一起,两弹簧片(13)用隔套(7)、(9)隔开,螺母(16)便于将传感器测头固定在刀杆、刀架或其它专用支持装置上。
下面结合附图2、附图3对本发明的监测方法以及监测装置的工作过程作详细的说明。
探针(10)在弹簧片(13)的予压下,随着机床的轴向运动将工件表面微观形状转变成感应体(17)与涡流传感器(2)之间的位移变化,这个位移变化通过涡流传感器(2)和二次仪表(3)变换为电信号并放大再经A/D转换装置(4)转变为数字量送入计算机(5)。
参照附图4,以跟踪均方值
R的变化率为例,本发明监测方法是设置判别
R(或
Ra或
Rz)变化率的程序,使得自动循环按以下步骤进行(1)命令机床沿轴向使测头移动定长并采样,(2)全部采样集除以定数X保证每个计算长度1≤0.8毫米,(3)求解X个R的均值
Rn,(4)判别计算机缓冲区内是否有
Rn-1,若缓冲区内没有
Rn-1,则将Rn存入该缓冲区,并重复步骤(1)、(2)、(3),若缓冲区内有
Rn-1,则计算Δ
Rn-1=
Rn-
Rn-1,(5)判别Δ
Rn-1与0的关系,若Δ
Rn-1>0,则更新
Rn-1为
Rn,并是步骤(1)、(2)、(3)、(4),若Δ
Rn-1≤0,则命令停机换刀,如此循环不已。
本发明的一个实施例如下涡流传感器(2)、二次仪表(3)型号为CSA-8503A;(6)为CNC车床,A/D转换器(3)型号为MS1215,计算机(5)为IBMPC/XT。机床(6)沿轴向位移20毫米并采样,采样频率为2000赫兹、全部采样集除以X=25,每个子计算长度l=0.8毫米,则分辩率为0.1微米,线性范围为1毫米,误判率小于3%。
权利要求
1.一种数控机床刀具破磨损的监测方法,首先采集工件表面微观粗糙度的变化,然后将这种变化通过涡流传感器(2)和二次仪表(3)变换为电信号并放大,再经A/D转换装置(4)转变为数字量送入计算机(5),本发明的特征是通过对加工表面粗糙度特定Ra或Rz或均方值
R的变化率突变的跟踪来实现刀具破磨损的监测的。
2.根据权利要求
1所述的监测方法,其特征是设置判别加工表面粗糙度特定Ra或Rz或均方值
R的变化率的程序,使得自动循环按以下步骤进行。(1)命令机床沿轴向使测头移动定长并采样,(2)全部采样集除以定数X保证每个子计算长度1≤0.8毫米,(3)求解X个R的均值
Rn,(4)判别缓冲区内是否有
Rn-1,若缓冲区内没有
Rn-1,则将
Rn存入该缓冲区,并重复步骤(1)、(2)、(3),若缓冲区内有
Rn-1则计算Δ
Rn-1=
Rn-
Rn-1,(5)判别Δ
Rn-1与0的关系,若Δ
Rn-1>0,则更新
Rn-1为
Rn,并重复步骤(1)、(2)、(3)、(4),若Δ
Rn-1≤0,则命令停机换刀,如此往复不已。
3.一种数控机床刀具破磨损的监测装置,由涡流传感器(2)、二次仪表(3)、A/D转换装置(4)、微机(5)组成,本发明的特征是涡流传感器(2)上装有微观粗糙度测头(1)。
4.根据权利要求
3所述的监测装置,其特征是微观粗糙度测头(1)由探针(10)、探针座(11)、弹簧片(13)、感应体(17)、壳体(18)组成。
5.根据权利要求
4所述的监测装置,其特征是两弹簧片(13)通过固定螺钉(8)双端固定在壳体(18)上,而弹簧片(13)由隔套(7)、(9)隔开。
6.根据权利要求
3、4所述的监测装置,其特征是感应体(17)穿过弹簧片(13)的中央与探针座(11)连接在一起。
专利摘要
一种数控机床刀具破磨损的监测方法和装置。本发明的监测装置由微观粗糙度测头(1)、涡流传感器(2)、二次仪表(3)、A/D转换装置(4)、计算机(5)组成,通过本发明的监测装置自动对工件表面微观形状的采样、转换、处理,跟踪粗糙度特定Ra或Rz或均方值R的变化率,若Ra或Rz或R的变化率小于或等于零,则命令停机换刀,从而完成对本发明的监测方法的实现。
文档编号B23Q17/20GK87104127SQ87104127
公开日1988年12月28日 申请日期1987年6月8日
发明者蔡礼君, 董卫平, 卢秉恒, 顾崇衔 申请人:西安交通大学导出引文BiBTeX, EndNote, RefMan
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