刀具磨損狀態在線監測工藝

聲發射(AE)信號的能量分佈
s聲發射是材料受外力或內力作用而產生變形斷裂時，以彈性波的形式釋放能量的現象。切削加工中影響AE信號的因素很多，除了刀具磨損外，切屑纏繞、斷屑、刀具與工件表面的摩擦以及刀具斷裂或崩刃等都會引起AE信號的變化。AE信號具有較寬的頻率範圍(幾十千赫茲到幾兆赫茲)，不同的AE信號源產生的AE信號的頻率範圍不同。為了確定反映刀具磨損狀態的AE信號的頻率範圍，對切削加工過程中AE信號的功率譜進行分析。
是正常切削時AE信號的功率譜。由圖可以看出，正常切削時AE信號主要分佈在50～120kHz和180～220kHz兩個頻段。50～120kHz頻段範圍內的AE信號主要由工件上第一剪切變形區的塑性變形，主(副)后刀面與工件之間的摩擦，以及切屑沿前刀面流出時受到前刀面的摩擦與擠壓使切屑進一步產生滑移變形等引起。為崩碎切屑時AE信號的功率譜，此時出現在180～220kHz範圍內的信號是由切屑折斷產生的。大量實驗表明，切屑折斷、刀具內部裂紋的產生與發展、刀具崩刃等所產生的AE信號主要為高頻信號，通常在100kHz以上。以上分析表明，50～120kHz範圍內的AE信號與刀具磨損狀態有著密切關係。
特徵信息的選擇
1. AE信號的均方根值AE_RMS
  AE信號的均方根AE_RMS是反映AE信號能量大小的一個特徵參量。設有信號AE(t)，對該信號進行連續採樣得到AE₁、AE₂、AE₃…AE_i(i=1，2，3…n)n個樣本點，則該信號的均方根值可由下式求得為
  是在普通車床C6140上使用YT15硬質合金刀片加工調質45鋼(280～300HB)，切削參數V=172m/min，a_p=0.8mm，f=0.1mm/r條件下經帶通濾波(50～120kHz)后得到的AE信號的均方根值AE_RMS和刀具後面磨損量VB與切削時間t之間的對應關係曲線。
  
  可以看出，刀具後面磨損量VB與AE_RMS值具有相同的變化趨勢，說明隨著刀具磨損的加劇，AE信號的能量不斷增加。
2. AE信號的振鈴計數
  振鈴計數實際上也是一個反映信號能量大小的特徵參量。如圖3所示，聲發射信號的振鈴計數就是對超過事先規定閾值(V_T)的聲發射信號進行計數。採樣時間內(取1024個採樣點)AE信號超過閾值的振鈴次數稱為該採樣時間內的振鈴計數。
  
  刀具磨損與AE信號振鈴計數之間的關係
  
  切削加工時間t
  (mm) 初始切削 3 6 9 15
  后刀面磨損量 0 0.13 0.19 0.22 0.30
  振鈴計數 0 68 253 459 467
  
  附表給出了切削加工時間t，刀具後面磨損量VB以及振鈴計數之間的對應關係。可以看出，隨著刀具磨損的加劇，採樣時間內超過事先預定閾值的AE信號振鈴計數有不斷增加的趨勢。
  研究表明，斷屑，切屑纏繞，切屑撞擊感測器等干擾所產生的高頻AE信號由於其局部峰值較高，通常會引起AE_RMS值的增加，有時甚至使AE_RMS值超過閾值，但由於其峰值信號持續時間很短，對振鈴計數的影響較小。因此，使用振鈴計數能很好地解決干擾信號的影響問題。
監測方法
由a分析已知，切削加工中AE信號的來源很多，通過帶通濾波(50～120kHz)能在很大程度上減少與刀具磨損狀態無關的AE信號的影響，但對一些頻帶範圍較寬的干擾(如切屑撞擊感測器)則無法完全排除。為此，筆者使用雙閾值判斷法，圖4為這種監測方法的原理。AE_RMS值大於閾值時，判斷振鈴計數是否也達到預先設置的閾值，只有當兩者都超過各自的閾值時，才認為刀具已磨損，否則，認為是干擾信號使AE_RMS超過閾值。

刀具磨損與AE信號振鈴計數之間的關係
切削加工時間t (mm)	初始切削	3	6	9	15
后刀面磨損量	0	0.13	0.19	0.22	0.30
振鈴計數	0	68	253	459	467

2 實驗及討論

根據上述原理和方法，筆者在普通C6140車床上使用YT15硬質合金刀片進行刀具磨損實驗，材料選用45鋼調質(280～300HB)，分別在多組切削參數條件下對刀具磨損狀態進行監測，實驗結果證明上述監測方法可以很好的解決特定切削條件下刀具磨損的在線監測問題。但是要解決各種不同加工工況的刀具磨損狀態在線監測問題，還需要進行大量的研究工作。例如，連續切削但切削參數變化時刀具磨損狀態監測方法的研究，間斷切削且切削參數變化時刀具磨損規律的研究，以及變切削參數條件下特徵參量與刀具後面磨損量VB之間對應關係的研究等。