基于振動法的刀具磨損狀態監測研究

陳會斌，黃民，馬超

（北京信息科技大學 機電工程學院，北京 100192）

0 引 言

隨著計算機技術的快速發展，現代機械制造系統正朝著柔性制造系統的方向發展。數控機床在加工過程中，刀具在切削金屬的同時自身也會損壞，工業統計數據表明，機床故障中刀具失效導致的停機時間占據了總停機時間的1/3 左右。研究數據表明，安裝有刀具監測系統的數控機床生產率提高了10%～60%，機床的利用率也提高了50%，同時也節約了30%左右的成本費用［1］，因此對于機床刀具的實時監測意義重大。通常刀具損壞的形式主要是破損和磨損。破損包含脆性破損和塑性破損，常見的形式有崩刃、裂紋、剝落等。磨損則是指連續的漸進磨損。刀具磨損后，使得工件表面粗糙度變大，加工精度降低，切削溫度升高，刀具的振動也明顯增大，直至刀具不能正常使用。因此刀具磨損的在線狀態監測研究對于加工質量、效率和加工成本，以及精度要求較高的數控機床來說至關重要。刀具磨損的在線監測也是數控自動化柔性制造系統中一個重要的研究課題。

通常將刀具磨損過程劃分成三個階段：初期磨損、中期磨損和劇烈磨損。初期磨損，由于新刀刀刃表面粗糙度不均勻，接觸應力比較大，以及表面的加工缺陷導致初期磨損比較快；中期磨損，當過了初期磨損后，刀具刀刃較為平整，此階段的刀具磨損速度相對較慢，切削過程平穩,這一過程占據了整把刀壽命的90%左右；在劇烈磨損期，刀具正常磨損到一定程度后，刀具和工件的接觸情況漸漸惡化，刀刃會鈍化，摩擦力會變大，振動增大，直至刀具徹底失去切削能力為止。

刀具磨損的監測技術很多，根據監測機理通常分為兩類：直接法和間接法。直接法中常用的包括：接觸法、放射線法和光學監測法。由于直接監測法的使用局限比較大，所以不能滿足刀具實時監測的要求。間接法中常用的包括：切削力法、聲發射法、主軸電功率法、刀具的振動法、超聲波法等。目前認為切削力信號是和刀具磨損相關性最好的信號。

1 刀具磨損監測方法分析

刀具在工作時的狀態監測技術通常由傳感器采集信號、信號處理及特征提取和識別部分構成。在監測技術中，刀具狀態監測系統中的傳感器通常是用來采集相應信號的，例如切削力、振動、電流及功率、聲發射等。

1.1 刀具狀態的切削力監測方法

切削力監測技術目前是刀具磨損監測研究中應用最廣泛的，也是最穩定的一種方法。通長在切削過程中，刀具會慢慢地磨鈍，然后導致切削力的增大，因此切削力的變化與刀具磨損狀態的變化是密切相關的。它的優點有：信號采集方便、響應速度快、靈敏度高等，可以實時地在線監測刀具。但是通常由于測量切削力的儀器成本高，且安裝起來比較麻煩，所以對它的使用難以廣泛地推廣。

刀具磨損過程中，切削力會隨之增大，切削功率和扭矩變大，導致主軸的電機電流增大，負載的功率隨之增大，因此可采用監測主軸電機的電流變化來識別刀具的磨損變化狀態。

1.2 刀具狀態的振動監測法

通常在振動信號中會包含刀具磨損的有效信息，使用加速度傳感器就可以拾取信號，進行相關分析，從中分離出有效的磨損信息，進而判斷刀具對應的磨損狀態。

測量振動信號的傳感器用的是加速度傳感器，傳感器通過底座的磁鐵片直接吸附到工件表面或者刀具的外圍部分。安裝簡單方便，成本低，攜帶方便，但是不同的安裝位置對信號產生不同的影響。從整體上來看，利用振動監測刀具的磨損狀態已經實用化了，所要解決的問題主要是提高振動法監測刀具狀態的精度［2］。

1.3 刀具狀態的聲發射法

聲發射（簡稱AE）是近些年才發展起來的一種信號檢測技術，聲發射信號是材料內部的彈性變形能突然釋放所產生的彈性應力波信號。在金屬切削過程中，存在很多的發生源，如工件和刀具的摩擦、切屑的折斷、刀具的磨損、被切材料的彈性變形等。當刀具發生磨損時，其發出的聲發射信號將發生變化，它是一種高頻表面波，在傳播過程中衰減很快，通長在靠近切削區的范圍，采用壓電式的傳感器拾取信號，同時由于其發射信號頻率過高才能避開干擾，靈敏度高［2］，但是在實際的使用過程中，較難拾取有效的聲發射信號。

1.4 刀具狀態的電流及功率法

通常在刀具磨損時，切削力發生變化，導致機床主軸功率產生變化，所以監測機床主軸電流功率的變化也能間接地監測刀具的磨損狀態。此法具有安裝簡便、成本低、不受加工條件限制等優點。它是一種比較簡易且可廣泛推廣的刀具狀態的簡易監測法，但是由于精度受限和響應速度慢，還有傳動系統的精度也會造成電機電流和功率的波動，因此有待發展和完善。

通過分析各類方法的優缺點，最終選擇刀具的振動信號作為監測的對象來采集分析，并使用時域、頻域、時頻分析來獲取相關特征量，從而獲取刀具磨損狀態的對應信息。

2 刀具磨損實驗設計

2.1 試驗目的與方法

金屬銑削過程中對刀具磨損試驗目的是使用單因素變量的試驗方法，來研究相關的變化對刀具的磨損機理以及磨損強度的影響規律，并對試驗結果予以分析。

試驗主要是采集振動信號作為以后的分析信號，將加速度傳感器安裝到裝夾刀具的主軸外側X 和Y 方向，所采集的動態信號通過傳感器傳輸到采集儀里面，采集儀對信號經過相應的處理后，送入計算機利用分析軟件進行相應的分析處理。在機械設備故障診斷中，常用的振動信號分析方法有時域分析、自譜分析、互功率譜、包絡分析等。有些故障信號在頻域中故障信息不太明顯，但是在時域中卻反應明顯，所以僅通過頻譜分析的方法是有局限的，應該多用幾類方法分析。

為了將振動測試法應用于刀具磨損監測，圖1 所示的是基于振動的刀具磨損監測系統。

圖1 實驗方法圖

2.2 試驗設備

為了證明振動監測組件的正確性和可靠性，實驗是在學校工廠的1 臺大連機床廠產的立式車銑加工中心（VDL-600 A）上進行的，刀具是西南刀具公司產的用于銑削平面的雙刃圓銑刀，工件是1塊長方體的45鋼。實驗系統由北京東方振動和噪聲技術研究所產的加速度傳感器（INV9822 型）、四通道數據采集儀（INV3018A 型）、振動信號分析軟件及相應分析儀器組成。根據實驗設計的條件，采樣頻率設定為5 120 Hz，信號采集是連續采取多把由新刀至發生劇烈磨損期的振動信號。試驗條件如表1 所示。

表1 試驗條件

3 試驗結果數據分析

通常對于采集到的振動信號單獨作時域或者頻域分析都不會取得很好的效果，同時由于在拾取振動信號時，信號是非穩定的，因此對于信號的分析采用時域、頻域分析相結合的方法才可以較好地獲取故障信息。

2014 年3 月，在VDL-600 A 立式加工中心上進行刀具的振動測試實驗，主軸轉速為500 r/min，進給速度為80 mm/min，背吃刀量為0.5 mm 和1 mm,加工厚度為10 mm，測試得到的刀具的磨損量相關數據如表2 所示。

表2 刀具磨損測試結果

圖3 刀具在500r/min 急劇磨損下時域、頻域曲線圖

圖4 刀具在1000r/min 輕微磨損和劇烈磨損下頻域曲線圖

對采集到的振動信號分別采用時域、頻域和互功率分析的方法，可以獲得很多的故障曲線，幾組典型的時頻曲線圖，如圖2～圖6。

4 試驗結論

圖5 刀具在1500r/min 下，初期和末期頻域曲線圖

圖6 刀具在2000r/min 下初期和末期頻域曲線圖

1）從加工過程中工件的被加工表面可以看出，粗糙度是不斷變化的。刀具在初期磨損的一段時間內，工件表面粗糙度比較高，這是由于新刀的表面本身也不光滑或者由于其表面氧化層等缺陷導致；在其正常磨損過程中，工件表面的外觀比較亮。在劇烈磨損期，刀具的磨損導致工件表面變得較不平整。

2）通過顯微鏡觀測，由于加工工藝限制，新刀表面不是很平整，在初期磨損也相對較快，但是一段時間后磨損趨于平穩，刀刃的表面也趨于平齊；在后期劇烈磨損階段，刀具開始出現較大的振動，這是由于刀刃出現了較大的磨損，出現了一些刀刃脫落，導致加工時磨損的噪聲也明顯增大。

3）通過對振動信號進行相關分析，從得到的時域、頻域圖中可以觀測到，開始時刻磨損較輕微，振動程度也屬于輕微振動，到后期當振動較為激烈時，時域、頻域圖曲線就顯示更多的波動。通過對比試驗中刀具相應的磨損狀態，表明振動信號可以揭示刀具磨損的狀態。因此可以對振動信號做相關的分析從而監測刀具磨損狀態，也表明試驗可行。

4）試驗設計了不同轉速、不同進給速度、不同背吃刀量來揭示不同的因素對刀具磨損程度的影響，從試驗結果時域、頻域圖的分析結果可以看出，高的轉速導致刀具的壽命有所降低，大的進給量也同樣降低刀具壽命，同樣大的背吃刀量比小背吃刀量對刀具的壽命影響也是明顯的。因此從提高刀具壽命的角度來講，在滿足加工要求的前提下，盡量選取合適的小背吃刀量和進給速度及轉速。同時，我們在同一轉速前提下，從頻域功率譜圖中發現，當劇烈磨損時刀具的振動明顯大于初期的磨損情況，劇烈磨損中能量幅值的波動顯著多于初期穩定的頻率狀況。試驗結果表明，完全可以用振動測試技術法對刀具的磨損狀態進行監測和故障診斷。

［1］ Dimla D E.Sensor signals for tool-wear monitoring in mental cutting operrations-a review of mental［J］.International Journal of Machine Tools&Manufacture，2000，40（8）：1073-1078.

［2］ 莊子杰.基于聲發射和振動法的刀具磨損狀態檢測研究［D］.上海：上海交通大學，2009.

［3］ 楊永.數控機床刀具磨損的振動監測法［J］.機械，2009（7）：58-60.

［4］ 黃民，李功，張永忠.礦井提升機振動測試與故障診斷［J］.煤礦機械，2002（12）：78-81.

［5］ 曾祥超，陳捷.數控機床刀具磨損監測實驗數據處理方法研究［J］.機械設計與制造，2009（1）：213-215.

［6］ 趙志宏.基于振動信號的機械故障特征提取與診斷研究［D］.北京：北京交通大學，2012.