馬晶, 白崢言, 劉獻禮, 劉強,2, 賈儒鴻, 周強

(1. 哈爾濱理工大學 先進制造智能化技術教育部重點實驗室,哈爾濱 150080;2. 哈爾濱理工大學 電氣工程博士后流動站,哈爾濱 150080;3. 哈爾濱理工大學 儀器科學與技術博士后流動站,哈爾濱 150080)

鉆頭在鉆削過程中出現(xiàn)的磨損、破損會直接影響工件的加工精度、表面質量及整個制造裝備系統(tǒng)的加工效率和切削穩(wěn)定性[1]。因為鉆削加工多是封閉或者半封閉加工,人員難以直接判斷刀具磨損情況[2]。而通過經驗判斷鉆頭的磨損情況時,就可能會出現(xiàn)鉆頭未完全發(fā)揮切削功能而被提前更換或者鉆頭嚴重磨損甚至破損時才進行更換[3],甚至是在刀具出現(xiàn)打刀等特殊情況導致刀具提前破損卻仍沒有更換的情況。因此,就需要開發(fā)出能夠實時監(jiān)測刀具加工狀態(tài),及時判斷刀具磨損和破損情況并實現(xiàn)預警,提醒工人更換刀具的監(jiān)測平臺。

針對狀態(tài)監(jiān)測預警方面,國內外眾多學者都對此進行了研究。穆殿方等[4]使用堆疊稀疏自編碼網絡結合多信號融合技術實現(xiàn)對銑刀磨損狀態(tài)的識別。張學忱等[5]分析了刀具磨損狀態(tài)對聲發(fā)射信號RMS值的影響。Wang等[6]基于關聯(lián)向量機建立了銑削過程刀具磨損狀態(tài)檢測系統(tǒng)。Yu等[7]進行了刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測和刀具壽命預測的相關研究。郝碧君等[8]基于小波包分析實現(xiàn)了鉆削刀具的狀態(tài)識別。樊紅衛(wèi)等[9]基于LabVIEW實現(xiàn)了旋轉機械轉子系統(tǒng)的故障診斷及預警。楊一晴等[10]基于LabVIEW設計了煤礦旋轉機械故障在線診斷及預警系統(tǒng)。劉子安等[11]采用Dropout優(yōu)化的深度信念網絡作為模型實現(xiàn)了刀具磨損預測。上述研究多是針對監(jiān)測診斷過程建立模型進行研究或者設計大型機械的故障診斷預警,針對機械加工,尤其是針對鉆削過程的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測和實現(xiàn)預警功能的平臺搭建成果較少,缺少能夠直接應用在工廠車間的刀具磨損監(jiān)測平臺。本文基于LabVIEW和GA-BP-Adaboost強分類器模型搭建了一種針對鉆削加工過程的實時監(jiān)測和預警平臺,該平臺根據采集到的實時數(shù)據,經過信號處理和信號的特征提取,對數(shù)據進行時域和頻域以及時頻域分析,能夠實時監(jiān)測鉆頭在加工過程中的磨損狀態(tài)并根據其情況進行預警?？梢暂^好地應用在工廠車間,對工人及時更換鉆頭起到指導作用。

1 鉆頭磨損概述

鉆頭在加工過程中會產生磨損,主要磨損形式如表1所示[12]。

表1 鉆頭的主要磨損形式Tab.1 Wear form of a drill bit

其中,后刀面的磨損程度對加工過程中的加工質量等影響較大,同時后刀面的磨損相較于其他磨損類型更易于觀察和測量。因此,可以選擇后刀面的平均磨損量VB作為衡量鉆頭磨損程度的標準[13]。鉆頭磨損程度如圖1所示。

圖1 鉆頭磨損程度Fig.1 Wear degree of drill bit

由圖1可知,鉆頭磨損程度分為初期磨損、正常磨損和急劇磨損3個階段。通常,當鉆頭磨損程度接近急劇磨損前,就需要酌情更換鉆頭。

2 鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺的建立

為實現(xiàn)對鉆削加工過程中刀具磨損情況的監(jiān)測,需要建立鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺。本文基于美國國家儀器(NI)公司開發(fā)的LabVIEW軟件進行平臺的建立,LabVIEW軟件開發(fā)環(huán)境不同于其他計算機語言使用文本語言產生代碼,而是通過圖形化語言(G語言)編寫程序,程序的可視化效果較好,編程效率較高。

為了建立實用可靠的鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺,在設計開發(fā)過程中需要同時考慮數(shù)據采集、信號特征提取、數(shù)據保存和實時監(jiān)測預警功能。平臺的整體框架如圖2所示。

圖2 平臺整體框架Fig.2 Framework of the platform

2.1 數(shù)據采集模塊

該刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺基于LabVIEW設計開發(fā),借助LabVIEW自帶的DAQmx函數(shù),創(chuàng)建采集通道,設置好物理通道和采樣頻率后啟動采集。在前面板實時顯示硬件采集到的未經處理的時域信號。并將數(shù)據元素加入隊列,為下一步進行信號的時域、頻域以及時頻域特征提取做準備。

2.2 特征提取模塊

平臺的信號特征提取主要包括:時域特征提取、頻域特征提取和時頻域特征提取。

1) 時域特征提取

時域特征主要選擇均值、均方根和方差3種。其中,均值即平均數(shù),能夠反映采集到的數(shù)據的集中趨勢,其數(shù)學計算方法為

(1)

式中:N為采集信號個數(shù);xi為信號幅值。

均方根值能夠指示信號發(fā)送功率的能力,反映了信號的強度,其計算方法為

(2)

標準差能夠反映信號的離散和波動程度,其計算方法為

(3)

2) 頻域特征提取主要是通過快速傅里葉變換(FFT)把時域信號變換為頻域信號,能夠顯示出信號在不同頻率下對應的幅值大小,借此表現(xiàn)出信號與頻率的關系,通過頻率來分析信號特征的一種方法。借助LabVIEW軟件專門用來計算并顯示快速傅里葉變換幅度頻譜的函數(shù),大大減輕了計算工作。

3) 時頻域特征提取

常用的時域和頻域的特征提取方法不能完整地反映采集信號的所有信息,因此還需要引入時頻域特征提取來更好地反映信號內含的信息。本文采用小波包分析方法提取信號的時頻域特征。將信號在多個頻帶內進行正交分解和重構,再對重構信號進行能量特征的提取。相對于小波分析,小波包分析不僅可以對信號的低頻部分進行分解,還能夠分解信號的高頻部分,因此能夠更好地對信號的低、高頻部分進行局部分析。

小波包分析首先要對信號進行分解,將信號分解為低頻段和高頻段部分,三層分解結構如圖3所示。

圖3 小波包分解結構Fig.3 Wavelet packet decomposition structure

分解過程中,信號中的低頻部分分解為尺度函數(shù)φ(t),高頻部分分解為小波函數(shù)ψ(t)。二者的二尺度方程為:

(4)

式中:k為平移變量;hk為低通濾波器;gk為高通濾波器。

將φ(t)表示為μ0(t),ψ(t)表示為μ1(t),則式(4)可改寫為:

(5)

式中μ為小波包。

對分解后的信號進行重構,重構信號定義為Sij。則小波包分解能量Eij為

(6)

式中:ij為第i層第j個頻帶;ldp為對應頻帶的離散點;x為重構信號的離散幅值。

由式(6)可以看出,小波包能量即為小波包分解重構后離散信號幅值的平方和。

通過使用LabVIEW軟件中的高級信號處理工具包內置的小波包分析函數(shù),可直接對采集到的信號進行小波包分解與重構,之后可通過計算重構信號幅值平方和的方式得出實時信號的小波包能量特征。

2.3 數(shù)據保存?？?/h3>

數(shù)據保存模塊可以將上述數(shù)據采集模塊和信號特征提取模塊獲得的數(shù)據通過“寫入帶分隔符電子表格”控件分別保存在兩個xls文件中,為后續(xù)的機器學習工作提供訓練集和測試集。

2.4 預警功能模塊

本平臺的預警功能選用GA-BP-Adaboost強分類器實現(xiàn),代碼運行速度快,非常適合實時監(jiān)測的情況需要。

基于MATLAB建立狀態(tài)識別模型,設置好訓練集的輸入和輸出,進行訓練使其誤差達到要求后保存模型。LabVIEW中擁有可以調用MATLAB程序的MATLAB Script節(jié)點,在節(jié)點中編寫MATLAB程序以實現(xiàn)對模型的調用。將實時采集到的數(shù)據經過本文LabVIEW特征提取模塊提取特征后輸入MATLAB Script節(jié)點中的模型,得到刀具磨損程度的輸出,實現(xiàn)刀具磨損程度的識別預警。

2.5 平臺可視化效果

將上述多種模塊結合,構成了完整的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺。平臺的前面板可視化效果如圖4所示。

圖4 平臺前面板可視化效果Fig.4 Visual effect of the front panel of the platform

3 監(jiān)測預警模型

3.1 BP神經網絡概述

BP神經網絡是在誤差反向傳播算法的基礎上構建的多層前饋神經網絡。BP神經網絡結構簡單,并且其擁有強大的非線性映射能力和自學習能力[14]。其中,三層BP神經網絡由于結構簡單、運行速度快,被廣泛應用于樣本的模式識別中。本文將多個監(jiān)測信號的特征輸入,經過訓練后的輸出為刀具的磨損程度,實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)的識別與預警。三層BP神經網絡結構如圖5所示。

圖5 BP神經網絡結構Fig.5 Structure of BP neural network

圖4中:Xn、Ym分別為BP神經網絡的輸入和輸出,ωij和ωjk為BP神經網絡權值。

BP神經網絡的中間層即隱含層負責處理輸入層的輸入數(shù)據,設隱含層閾值為u。隱含層的輸出可表示為

(7)

式中:l為隱含層神經元個數(shù);f為隱含層神經元激活函數(shù)。

本文選擇常用的Sigmoid函數(shù),其表達式為

(8)

得到隱含層的輸出后,連接輸出層權值ωjk和閾值v,計算BP神經網絡的輸出,可表示為

(9)

得到輸出后,根據數(shù)據集的期望輸出Q計算神經網絡的誤差e。

ek=Qk-Okk=1,2,3,…,m

(10)

根據誤差e修正神經網絡的權值ωij、ωjk和閾值u、v,可表示為:

(11)

ω′jk=ωjk+ηHjek

(12)

(13)

v′=v+ek

(14)

式中:i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,l;k=1,2,3,…,m;η為BP神經網絡的學習率。

BP神經網絡可以將輸入經過神經元節(jié)點計算輸出后與期望輸出進行對比,然后將對比得到的誤差反向傳遞給其他神經元,通過修正權值和閾值來逐漸減小誤差,直至達到目標要求。

3.2 遺傳算法概述

由于BP神經網絡的權值和閾值是隨機產生的,模型并不一定能夠準確生成最合適的權值和閾值,且容易陷入局部最優(yōu)解。所以選擇遺傳算法對BP神經網絡權值和閾值進行優(yōu)化。

遺傳算法(Genetic algorithms)是模擬自然選擇過程的一種優(yōu)化算法,通過隨機選擇交叉和變異來產生能夠更加適應環(huán)境的個體,這樣反復遺傳進化,最終得到問題的最優(yōu)解。

利用遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡權值和閾值,將解空間映射到編碼空間,這樣,每一個編碼都對應一個解。每一個輸入對應一個染色體,將編碼長度設置為30,選取測試集誤差平方和的倒數(shù)作為適應度函數(shù),適應度決定種群中的個體被選中能夠遺傳到下一代的概率,適應度越大的個體越容易被選中且被多次選中從而產生更多的下一代。

(15)

種群需要經過配對才能產生下一代,本文采用算術交叉算子進行交叉配對。

設置非均勻變異算子對種群中隨機選中的個體改變染色體中的某一個值,這個過程稱為變異。

遺傳迭代完成后,將優(yōu)化后的權值和閾值解碼,輸入BP神經網絡生成新的模型。

3.3 Adaboost強分類器概述

Adaboost是一種能夠將弱分類器提升為強分類器的集成學習算法。首先訓練出一個弱分類器,然后根據基分類器的預測結果對訓練樣本的分布進行調整,增大其權重,使其更容易被關注。如此反復訓練多次后,將多個弱分類器加權結合組成強分類器。本文選擇經過遺傳算法優(yōu)化后的BP神經網絡(GA-BP)作為Adaboost算法的弱分類器,Adaboost算法流程如圖6所示。

圖6 Adaboost算法流程Fig.6 Adaboost algorithm procedures

(16)

根據得到的en,由式(17)可以計算出弱分類器序列權重an。

(17)

根據序列權重an調整下一次訓練樣本的分布權重,可表示為

(18)

式中:Bn為歸一化因子,保證分布權重在分布比例不變的情況下和為1;y和g(x)分別為弱分類器的期望輸出和預測輸出。

上述流程進行N次后,將得到N個弱分類器,將這些弱分類器組合得到強分類器

(19)

綜上所述,平臺實時監(jiān)測算法流程如圖7所示。

圖7 監(jiān)測算法流程圖Fig.7 Flow chart of the monitoring algorithm

4 鉆削過程刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測實驗

4.1 實驗條件

4.1.1 鉆削過程監(jiān)測信號的選擇

在鉆削過程中,擁有非常多的信號可供監(jiān)測,不同的加工條件下,不同信號對刀具磨損狀態(tài)的敏感性不同。所以,必須選擇合理有效的監(jiān)測信號來表征刀具磨損狀態(tài)。而鉆削過程中,刀具的刀刃與工件接觸面積較大,接觸時間長,由此產生的振動信號對于刀具磨損狀態(tài)擁有良好的敏感性?；阢@削過程的特點,本文選擇振動信號作為刀具狀態(tài)監(jiān)測信號。

4.1.2 實驗設備和參數(shù)

本次實驗使用大連機床廠生產的VDL-1000E立式加工中心進行,加工類型為鉆削加工,刀具選擇嘉興辰豐生產的直徑為14 mm的619K0294鏟鉆,刀頭帶斷屑槽,加工工件選擇150 mm×120 mm×25 mm的42CrMo合金結構鋼,硬度為20-24HRC,選用PCB三向加速度傳感器粘貼在工件上采集振動信號。數(shù)據采集卡選擇NI公司的NI-USB 6002,最大采樣率為50 kS/s。磨損圖像采集設備選擇大恒圖像的MARS-1230-23U3C工業(yè)相機。搭建的鉆削實驗裝置如圖8所示。

圖8 鉆削實驗裝置Fig.8 Drilling experimental device

4.2 實驗設計

進行刀具磨損實驗前首先需要進行預實驗,考慮到42CrMo合金結構鋼硬度較高,較大的進給量和轉速會給機床帶來較大的負載,切屑排出的效果較差,進而會使切削過程出現(xiàn)異常,嚴重影響振動信號的穩(wěn)定性與準確性。分別選取5組不同的主軸轉速、進給量和鉆孔深度來測試機床主軸負載并觀察排屑情況。預實驗切削參數(shù)如表2所示。

表2 預實驗切削參數(shù)Tab.2 Pre experimental cutting parameters

根據預實驗結果,最后選擇正式實驗的主軸轉速為270 r/min、進給量10 mm/min,鉆孔深度12 mm。此切削參數(shù)下的機床負載最低最穩(wěn)定,且切屑為帶狀。

按照上述選定的參數(shù)進行鉆削加工實驗,使用兩枚型號完全相同的鏟鉆刀片,一枚鏟鉆刀片用作模型訓練,一枚刀片用作測試。分別進行刀具的全周期磨損實驗,每鉆一個孔便把刀柄卸下,將刀片置于工業(yè)相機前拍攝兩個切削刃的后刀面磨損狀態(tài)。經過觀察分析,鉆頭的兩個切削刃后刀面變化規(guī)律基本相同,以其中一個切削刃后刀面圖像為例,如圖9所示。鉆孔數(shù)量小于7時,鉆頭后刀面磨損寬度逐漸擴大,每鉆一個孔都能觀察到明顯變化(圖9a)～圖9c)),此時VB小于0.2 mm。鉆第7個孔到第33個孔時,磨損帶變化較為平緩(圖9d)～圖9e)),VB介于0.2～0.3 mm之間。鉆第33個孔之后,后刀面磨損帶急劇擴大(圖9f)),VB逐漸上升至0.4 mm。鉆頭的兩個切削刃隨加工孔數(shù)的增加,后刀面平均磨損量VB的變化如圖10所示。

圖9 刀具磨損情況Fig.9 Tool wear condition

圖10 鉆頭磨損曲線Fig.10 Wear curve of drill bit

綜上所述,結合前文介紹的刀具磨損規(guī)律,本文可將鉆頭的磨損狀況根據后刀面平均磨損值VB分為:初期磨損(VB≤0.2 mm),正常磨損(0.2 mm≤VB≤0.3 mm),急劇磨損(VB≥0.3 mm)。本文后續(xù)將依據此分類標準并結合切削實驗討論振動信號對于刀具磨損狀態(tài)的表征以及刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺的監(jiān)測識別情況。

4.3 采集信號分析

4.3.1 時域信號分析

設置信號采集模塊的采樣頻率為10 000 Hz,采樣幅值為±10 V。對采集的信號進行時域和時頻域分析。圖11為截取的Z方向的部分原始振動信號。

圖11 原始振動信號Fig.11 Original vibration signal holes

觀察原始振動信號,可以看出,在加工第5個孔時,此時刀具處于初期磨損階段,振動信號相對較平穩(wěn),幅值較低;加工第24個孔時,刀具處于正常磨損階段,幅值有所上升;加工第39個孔時,刀具已經進入急劇磨損的最后階段,可以觀察到振動信號的幅值明顯上升。由此可以得出,原始振動信號一定程度上可以反映刀具磨損狀態(tài)。

得到原始振動信號后,對數(shù)據進行時域特征提取。經過處理后的Z方向的振動信號均值,均方根和標準差如圖12所示。

圖12 振動信號時域特征Fig.12 Time domain characteristics of vibration signals

由圖12可知,隨著鉆孔個數(shù)的增加,振動信號Z方向的均值、均方根和標準差并沒有能夠明顯反映刀具磨損狀態(tài)的變化趨勢。因此,難以用振動信號的這3種時域特征來作為刀具磨損狀態(tài)識別的輸入信號。

4.3.2 小波包分析

時域特征并不能充分反映信號中的所有信息,因此本文采用時頻域分析方法,選擇小波包分析,借助振動信號小波包能量值特征來輔助刀具磨損狀態(tài)識別。

對采集到的X、Y、Z這3個方向振動信號進行三層小波包分解,得到8個頻帶的信號能量,如圖13所示。

圖13 小波包分解能量圖Fig.13 Energy graph of wavelet packet decomposition

由圖13分析可知,X方向振動信號的頻帶1、頻帶2、頻帶4、頻帶6、頻帶8,Y方向振動信號的頻帶1、頻帶2、頻帶3、頻帶6、頻帶8,Z方向振動信號的頻帶1、頻帶2、頻帶3、頻帶6、頻帶8的小波包能量值隨著加工孔數(shù)的增加有增大的趨勢。其中3個方向的頻帶1、頻帶6和頻帶8對刀具磨損狀態(tài)的表征最明顯,故選擇三向振動信號三層小波包分解能量的頻帶1、頻帶6和頻帶8作為刀具磨損狀態(tài)識別的輸入信號。

4.4 GA-BP-Adaboost模型監(jiān)測

基于LabVIEW結合GA-BP-Adaboost模型實現(xiàn)刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測。選取第一次實驗數(shù)據作為訓練集,第二次實驗數(shù)據作為測試集。

首先將小波包分解選擇的3個頻帶能量做歸一化處理,將其數(shù)據大小限定在[-1,1]內,作為模型的輸入。刀具的磨損狀態(tài)標簽作為輸出,標簽的劃分采用一位有效(One-Hot)方法,如表3所示。

表3 標簽劃分標準Tab.3 Label classification standards

表4 弱分類器累計誤差和分類權重結果Tab.4 Cumulative error and classification weight results of the weak classifier

10個弱分類器訓練完成后,將其通過MATLAB Script節(jié)點輸入LabVIEW,為其賦予對應的分類權重,形成強分類器。強分類器構建完成后,需要利用測試集對模型進行測試,以此判斷模型能否識別其他相同加工參數(shù)的數(shù)據。此處列舉了測試集中3種刀具磨損狀態(tài)下的共6組數(shù)據,測試結果如表5所示。

表5 模型測試結果Tab. 5 Model test results

在平臺針對模型輸出結果的判斷方法上,設定平臺將某位輸出大于0.5的識別為1,小于0.5的識別為0,這樣能將模型輸出的部分微小誤差忽略。經過測試,平臺針對測試集的識別過程中,7個初期磨損狀態(tài)全部識別正確,正常磨損中有兩個誤識別為急劇磨損,急劇磨損中則有一個誤識別為正常磨損,識別準確率為92.5 %。具體識別分類結果如圖14所示。為方便表示,初期磨損用“-1”代替,正常磨損用“0”代替,急劇磨損用“1”代替。

圖14 模型分類結果Fig.14 Classification results of the model

4.5 所用模型與其他模型算法的分類結果對比

上文介紹了GA-BP-Adaboost模型的分類測試結果。為證明所用模型相對于兩種子模型(BP、GA-BP)擁有更好的識別分類能力,即Adaboost集成學習算法對于傳統(tǒng)機器學習模型分類精度的提升,本節(jié)通過混淆矩陣的方式展示兩種子模型在使用完全相同的模型參數(shù)和訓練、測試數(shù)據情況下的識別分類精度。

使用BP神經網絡進行鉆頭磨損狀態(tài)識別的結果如圖15所示。

圖15 BP神經網絡分類結果Fig.15 BP neural network classification results

使用遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡(GA-BP)進行鉆頭磨損狀態(tài)識別的結果如圖16所示。

圖16 GA-BP分類結果Fig.16 GA-BP classification results

如圖15和圖16所示,BP神經網絡最終識別精度為75%,GA-BP為82.5%,而本文使用的GA-BP-Adaboost模型則擁有92.5%的識別精度。因此可以得出:添加了Adaboost集成學習算法的GA-BP-Adaboost模型相較于兩種子模型擁有更好的分類識別能力,集成學習能夠有效地提升傳統(tǒng)機器學習模型的分類精度。

綜上所述,利用刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺實時采集鉆削加工信號,經平臺對數(shù)據進行特征處理后,將特征信號輸入模型。經測試,平臺能夠實時監(jiān)測加工過程中的刀具磨損狀態(tài),且平均響應時間約在2.54 s,此速度能夠滿足加工過程的實時鉆頭刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測。實時監(jiān)測的平臺界面如圖17所示。

5 結論

本文基于LabVIEW開發(fā)了一種針對鉆削過程的鉆頭刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測平臺。平臺可以實現(xiàn)將傳感器采集到的實時振動數(shù)據進行實時特征提取,輸入模型來實時識別鉆頭磨損狀態(tài),經過實驗驗證,主要得出以下結論:

1) 通過振動加速度傳感器采集鉆削加工過程中的振動加速度信號,分析信號的時域特征和時頻域小波包能量特征。發(fā)現(xiàn)信號的均值、方差、均方根特征不能很好地反映刀具磨損的變化,而時頻域的小波包能量特征能夠較好地體現(xiàn)刀具磨損的變化,經具體分析,選擇X、Y、Z這3個方向1、6、8頻帶的能量作為模型的輸入。

2) 本文將遺傳算法,BP神經網絡算法結合,使用遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡,并引入集成學習思想,在算法中加入Adaboost方法構建了GA-BP-Adaboost模型。將模型用于實時鉆頭磨損狀態(tài)監(jiān)測,最終實驗結束后模型的識別準確率在92.5%,高于BP神經網絡的75%和GA-BP的82.5%,證明集成學習的加入能夠有效地提升機器學習模型的分類精度。

3) 本文通過LabVIEW與MATLAB混合編程,借助MATLAB Script節(jié)點將模型導入平臺,實時采集信號進行特征提取并輸入模型實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測,響應時間在3 s以內,能夠滿足實時監(jiān)測的需要,為實際加工時的換刀提供了指導作用。