利用磁头型磁致伸缩扭矩传感器进行铣削刀具失效监测

采用基于磁致伸缩效应的正交磁头型扭矩传感器，在VM数控铣床上进行了铣削过程的刀具失效监测试验研究。结果表明，此传感器检测的扭矩信号能够用来识别刀具磨损和断裂状态。     

基于单轴扭矩传感器的信号提取设计与试验

针对六自由度机械臂关节扭矩传感器,为有效地提取机械臂关节的扭矩信号,提出一种适用于单轴扭矩传感器的信号提取方法。通过设计信号调理电路,采集扭矩信号,对电桥输出的微弱信号进行放大,同时减小同步温漂对信号输出的影响,解决电路的零偏问题。对扭矩测量传感器进行标定试验,得到扭矩测量传感器的性能指标及每个关节承受的扭矩与输出电压之间的关系。通过试验,验证了采用双全桥电路测量扭矩的可靠性。     

深孔钻削扭矩控制装置设计

1　引言在深孔的钻削加工中 ,由于工件材料内部组织不均匀、局部硬点以及钻头磨钝和排屑不畅等原因 ,使得钻头所受的扭矩过大 ,导致钻偏、钻头扭断、加工中断甚至工件报废。因此 ,有必要对钻削扭矩进行测量与控制 ,以便扭矩超过某一极限值时 ,钻头能够自动退回 ,实现过载保护 ,经排屑、冷却 ,改善切削条件后 ,再继续钻削 ,直至达到加工要求。2　控制装置的主要结构及工作原理该装置主要由本体、光电传感器 (光控开关 )及控制部分等组成 ,(图 1所示 )。其中 ,本体为装置的核心部件 ,安装在钻削动力头主轴与钻头 (刀具 )之间 ,图 2为本体的结…     

新型铣削扭矩传感器的设计

本文描述了一种基于逆磁致伸缩效应的切削扭矩传感器，实验证明，这种传感器可以在线检测切削刀具的切削扭矩。     

声发射在线监测刀具破损关键技术的研究

声发射(AE)法是被公认的较为理想的在线监测刀具破损的方法,但该方法要完全适于加工中心乃至自动线的需要,还有许多关键性技术问题需要解决。本文对三个关键性技术问题,即对声发射检测仪理想滤波器的设计方法、钻铣类加工机床刀具破损AE信号传输的新途径—磁流体传导技术、刀具破损声发射信号时频特性的确定进行了研究。     

基于声信号小波分析的刀具破损监测

提出了基于切削声信号的刀具破损监测方法。通过对破损声信号进行小波分析,提取出了与刀具破损具有相应关系的特征频带,去除了冲击声信号、刀具切入声信号等与刀具破损具有相似特征的声信号干扰,通过设定合适的阈值,能够较好地监测刀具的破损。这种监测方法为刀具的破损监测提供了一种新的途径。     

生产线刀具破损监控系统研制

研究数控生产线的刀具破损监控问题,对比现有刀具破损监控方法,根据实际工况要求,设计基于机床内置功率传感器的自学习刀具破损监控系统,实现国外进口产品替代。具体实现数控机床联网通讯、接口函数获取机床主轴功率信号、按加工工步分段监控的自学习刀具破损监控功能。并在FANUC数控系统的数控机床上进行了应用测试,通过实验验证监控系统稳定可靠。     

用声发射检测钻头破损(下)

5.总体构成 现在,把已开发的声发射钻头破损检测器装在机床上而构成的系统如图13所示。当切削加工中发生钻头破损时,用安装在工作台上的声发射传感器来检测钻头破损所发出的信号,并在模拟信号处理部处理其信号,该系统具有输出刀具破损信号的功能。例如:使用此装置时,由其输出来控制ATC(刀具自动交换装置),可以自动交换损坏     

数控机床加工曲面时刀具破损的小波分析

介绍小波变换思想及特点，根据傅里叶变换原理，结合刀具破损信号，分析了快速小波变换－Mallat算法。实验表明多分辨分析的方法，对于刀具破损突变信号具有精确时－频定位和易于监测的优点，能够有效处理刀具破损监控的信号。     

刀具切削状态智能监测系统研究

在自动化加工过程中，刀具磨损，破损监测具有十分重要的意义，基于传统模式识别方法进行刀具状态监测，缺乏自适应性，本文使用自适应共振神经网络监测切削过程中的信号模式来识别刀具切削状态，实现了监测系统的智能化，文章介绍了ＡＲＴ网络的特点和工作原理，针对小直径钻头钻削过程实施监测，实验表明，这种基于ＡＲＴ网络的刀具状态智能监测方法是行之有效的。     

FMS中铣削刀具破损监控技术的研究

针对FMS中铣削刀具破损监控技术进行了研究，确定了理论状态下铣削刀（扭矩）模型，确定了破损铣刀在切削中的力学特征及铣削时铣刀破损的力学判据，并进行了实验分析。     

数控切削过程中的刀具破损在线监控

提出了一种数控加工过程中的刀具破损在线监控系统，并详细介绍了加工过程中用电机电流信号监测刀具破损的原理以及具体的实验方案。探讨了中断型宏指令功能在刀具破损在线监控系统中的应用。经实践证明，利用该监控系统和中断型宏指令，能够实时的识别加工过程刀具的破损，并能及时报警、自动换刀等.机床的故障停机时间大大地减少，利用率得到了很大地提高。     

加工过程中刀具切削力的监测（下）

为了构思一种快速识别刀具破损的仪器，首先必须分析破损过程中的力信号。从图7中可以看出，刀具断裂时刻的力值从正     

加工中心刀具破损在线监控研究

随着机械加工自动化程度的提高，刀具状态的在线监控已成为迫切需要解决的问题，并越来越受到重视。本文篓塑主轴电机电流与刀具破损的关系，提出了一种刀具在线检测的方法。实验表明，电机电流信号可用来监控刀具的破损状态，并以此作为刀具更换的依据。     

刀具磨损的测量与自动补偿

论文主要介绍了利用CCD测量被加工工件尺寸的工作原理以及压电传感器逆压电效应的工作原理。阐述了CCD测量工件直径的理论、方法和压电传感器组的结构和工作过程。详细论述了该测量控制系统是如何进行实时、动态和自动监控、测量被加工工件的尺寸变化；以及系统是如何根据工件尺寸的变化来判断刀具的磨损情况，根据测量结果来自动发出刀具过度磨损信号，并自动驱动系统控制压电传感器根据磨损情况来确定刀具的补偿量，从而完成对刀具磨损的自动补偿。     

基于人工神经网络的铣刀破损监测

在对众多反映刀具信息的信号选取中,选择了振动信号作为研究对象.根据试验数据,对切削过程中产生的振动信号进行了分析与处理,提出了能够反映刀具破损的特征量.讨论了一种适合于变切削参数铣削加工中刀具破损的监控方法,建立了基于人工神经网络的铣刀破损振动监控仿真系统.仿真实验表明:BP网络能够有效地用于铣刀破损监控系统中.建立的刀具破损监控系统能够达到预期效果,有很好的使用价值.     

0Cr17Ni4Cu4Nb超声振动钻削的钻削力和切屑研究

针对深小孔钻削过程中存在轴向力和扭矩较大、断屑排屑效果差、刀具易磨损等问题,通过建立轴向振动钻削运动数学模型,分析了超声振动钻削的钻削力和断屑机制。在设计的超声轴向振动钻削试验装置上对0Cr17Ni4Cu4Nb不锈钢材料进行了普通钻削和超声振动钻削深小孔加工试验,对比分析了轴向力、扭矩和切屑形状。实验结果表明:与普通钻削相比,超声振动钻削降低了轴向力和扭矩,获得了良好的断屑和排屑效果,提高了钻削过程的稳定性,延长了刀具的使用寿命。     

基于激光的刀具破损检测系统

Renishaw公司利用其拥有的刀具识别技术，开发出了一种基于激光技术的刀具破损检测系统——TRS1刀具识别系统。该系统可在高速切削条件下辨别刀具破损。精密激光的应用使该系统可以检测直径小至0．019″（约0．5mm）的微小刀具，检测破损刀具所用时间小于1秒。该系统具有很好的通用性，适用于从大型加工中心到小型钻床在内的各种CNC数控机床。     

数控镗刀磨损与破损的声发射监测法

通过分析声发射传感器采集的刀具磨损状态信号,提取出反映刀具磨损状态的特征向量MFCC系数及差分系数,然后利用隐马尔可夫模型进行信号处理,建立了检测镗刀刀具状态的监测系统。实验结果表明:在刀具的正常磨损阶段,该监测系统可以实现刀具大致磨损量的预报;在刀具破损或损坏情况下,能够及时监测和预报刀具损坏状态。这种监测方法可用于实时在线监测,为刀具的磨损监测提供了一条切实可行的途径。     

高锰钢钻削用机夹式硬质合金刀具研究

为克服传统的焊接固定式钻头的不易更换、工艺性差的缺点,设计开发了机械夹持式的硬质合金钻削群钻。利用遗传算法给出了基于最大生产率的钻削参数优化结果,并进行新型机夹式刀具的钻削高锰钢的试验研究,得出了机夹式刀具的设计是可行的结论。同时,采用新型刀具加工,切削力和扭矩都相应的有所下降,其中轴向力下降了20%左右,扭矩下降了15%左右,切削效率也就得到了提高。