胡智鵬（吉林市北華大學信息技術與傳媒學院，吉林　吉林　132013）

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基于模糊邏輯的刀具磨損狀態(tài)檢測

胡智鵬
（吉林市北華大學信息技術與傳媒學院，吉林吉林132013）

摘要：刀具磨損狀態(tài)分類對保證工件的尺寸精度和刀具在加工過程中的損傷防護起著至關重要的作用。在產(chǎn)品加工過程中，刀具磨損是影響主軸電機電流、速度、配給速度和切削深度的重要因素之一。本文提出了一種基于模糊邏輯的刀具磨損狀態(tài)檢測方法。通過分析刀具磨損和切削參數(shù)對電流信號的影響，從實驗數(shù)據(jù)和回歸分析的基礎上，建立了電流信號與切削參數(shù)之間的關系模型。模糊分類方法用于對刀具磨損狀態(tài)進行分類，這有助于技術人員及時對有缺陷的工具進行更換。

關鍵詞：刀具磨損分類； 電流信號； 回歸分析； 模糊分類

0　引言

對切削刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測的有效手段研究一直是切削加工自動化的熱點話題之一［1］。刀具失效的非檢測后果則可能導致次品的產(chǎn)生，更為嚴重還可能損壞工件或機器。近幾年，許多研究人員已經(jīng)開始尋找方法來檢測刀具磨損狀態(tài)［2-3］。通過直接設計各種傳感器可對刀具狀態(tài)進行檢測，但多數(shù)都是不可靠或無效的。依據(jù)刀具狀態(tài)和測量信號之間的關系，利用模糊分類規(guī)則對刀具磨損狀態(tài)檢測已成為研究的熱點內(nèi)容。使用電機電流測量的主要優(yōu)點是在切削過程中幾乎可以檢測到任何故障，并且測量裝置不干擾加工過程，此外，在應用過程中幾乎沒有額外的成本。

大多數(shù)的檢測方法都為系統(tǒng)制定了固定的切削條件，而在實際應用中，切削條件并不固定，主軸轉(zhuǎn)速和配給速度也要根據(jù)控制策略動態(tài)變化。因此，磨損估計策略，在不同的切削條件下的操作是非常必要的［4］。一個成功的監(jiān)控系統(tǒng)可以有效地維護機床、刀具和工件的穩(wěn)定工作。研究表明，在車削加工過程中，可以使用切削力、聲發(fā)射、電機電流和振動等四個參數(shù)來監(jiān)測刀具的磨損情況。

本文討論了如何用主軸電機的電流來檢測的刀面磨損狀態(tài)。其中，電流取決于切削參數(shù)：主軸速度、配給速度、切削深度以及刀面磨損程度。實現(xiàn)了一種在線檢測的刀面磨損的電流測量的回歸技術和模糊分類方法，在一定范圍內(nèi)降低切削條件。該方法的實質(zhì)是建立一個簡單的模型，在不同的切削條件下，統(tǒng)計測量的電流值和刀面磨損狀態(tài)，檢測切削參數(shù)和電機電流信號的相關數(shù)據(jù)，最后，根據(jù)檢測刀具磨損狀態(tài)，作出是否需要更換刀具的決定。

1　金屬切削實驗

金屬切削加工實驗需要建立一個簡單的模型，在不同的切削條件下，測量的電流值和后刀面磨損狀態(tài)。該實驗需要在計算機數(shù)值控制車床進行，用于實驗的工件材料是鋁、碳化硅，通過攪拌鑄造法制備顆粒增強復合材料。切削實驗進行數(shù)控機床用永磁直流電機驅(qū)動。永磁直流電機類似普通的直流電動機，是由永久磁鐵代替凸極繞線結構構成。測量車床需直流電機電流，個人計算機與車床連接為切削條件提供有效數(shù)據(jù)，計算機和切割操作自動執(zhí)行，記錄各種切削條件數(shù)據(jù)，其中包括：主軸速度、配給速度和切削深度等。對于每組的切削實驗，加工都是從一個新的刀具開始，直到刀具磨損實驗進行到產(chǎn)生滿足不同切削條件下的樣本數(shù)據(jù)為止。

2　基于回歸分析和模糊分類的刀面磨損預測

回歸分析是一種統(tǒng)計預測模型，涉及的是一個給定的變量和一個或多個被稱為獨立變量的變量之間的關系的描述和評價。目前研究表明，回歸方法是利用確定模型的主軸電機電流作為一個函數(shù)的主軸轉(zhuǎn)速（轉(zhuǎn)）、配給速率（毫米/轉(zhuǎn)速）和深度的切割（毫米）。該模型被近似修改用來描述的后刀面磨損狀態(tài)，如0.30，0.40，0.50，0.60，0.70，0.80和0.90（毫米）。不同的切削條件下的電流值被記作實驗在特定的時間間隔的相應的磨損值。

研究發(fā)現(xiàn)，刀具磨損對主軸電機電流影響更為顯著，主軸電機電流隨著刀具磨損的增加呈指數(shù)增加。結合刀具磨損、主軸轉(zhuǎn)速、配給速度、切削電流和電流信號的關系，我們可以得到主軸電機電流與金屬切削作為磨損狀態(tài)的函數(shù)關系。

在異常的刀具磨損階段中觀察到的磨損率的突然上升是值得注意的，系統(tǒng)應彈出提示，工人應根據(jù)實際情況及時更換刀具。但是實際中很多因素都會造成刀具的磨損，刀具磨損曲線通常是波動的，并且是不光滑的。本文研究信號模型可以從測量電流信號和其他切削參數(shù)來估計刀具磨損狀態(tài)。測量電流和估計的電流被定義為真正特征值和估計特征值，用真正特征值對應不同的磨損狀態(tài)估計特征值評價實際磨損狀態(tài)之間的相似性，任何估計磨損狀態(tài)的程度。

在不同切削條件下進行了55刀具磨損實驗。實驗隨機選擇35個樣本作為訓練樣本，21個樣本作為測試樣本，用上述方法估算刀具磨損值。利用模糊推理方法計算了不同刀具磨損狀態(tài)下，刀具磨損程度分類的隸屬度函數(shù)，用隸屬函數(shù)對測試樣本進行實驗，仿真結果驗證該方法的有效性。

3　結論

本文分析了刀具磨損和切削參數(shù)對主軸電機的影響程度，通過實驗研究和回歸分析，建立了不同刀具磨損狀態(tài)下電流信號與切削參數(shù)之間的關系。用模糊分類系統(tǒng)隸屬度函數(shù)概念計算給定的磨損狀態(tài)的隸屬度值，并應用于刀具磨損狀態(tài)的檢測，實驗結果表明，該方法是有效的。刀具更換的控制要求刀具磨損狀態(tài)的識別與切削參數(shù)包括主軸轉(zhuǎn)速和配給速度有關，可以根據(jù)控制策略進行改變。刀具磨損狀態(tài)的程度為控制刀具的更換提供了有力的科學依據(jù)。該方法適用于按質(zhì)量標準所要求的任何所需閾值的選擇。如何在已有模型基礎上簡化算法空間復雜度，這將是本文接下來的工作。

參考文獻：

［1］李友生，鄧建新，張輝，李劍鋒.高速車削鈦合金的硬質(zhì)合金刀具磨損機理研究［J］.摩擦學學報，2008（05）.

［2］周海波，張京京，閆寒，張素敏.鈦合金高速銑削刀具磨損機理和預測方法研究［J］.工具技術，2014（03）.

［3］江平，鄧志平.基于BP網(wǎng)絡對刀具磨損的預測［J］.煤礦機械，2012（03）.

［4］葛英飛，徐九華，傅玉燦.高速銑削SiC_p/Al復合材料時聚晶金剛石刀具的磨損機理［J］.光學精密工程，2011（12）.

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.11.022