刀具磨损监测的神经网络实践

监测刀具磨损是自动化加工的一个很重要的研究课题，人工神经网络的出现，为刀具磨损的在线监测开创了广阔的前景，但在应用时出现了易被忽略的问题，例如常用的ＢＰ网络存在着收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷。该文利用优化理论对ＢＰ网络缺陷进行分析，提出相应的改进措施，即神经网络分解算法，并用于刀具磨损量的估计，实验证明采用的方法是正确的。     

超高速铣削刀具的磨损机理

应用有限元法分析了超高速铣削刀具刀齿的受力和应力，并分析了超高速铣削刀具的热传导特点，根据刀具的受力和热作用分析表明，超高速铣削时最大主应力产生在刀具内周边处，且刀齿的受热过程为一个持续时间极短的热脉冲过程。在此基础上，讨论了超高速铣削刀具的磨损形式和过程．刀具的磨损形式主要有由机械摩擦引起的磨粒磨损、热脉冲应力和力脉冲应力引起的疲劳断裂及粘结磨损，并在刀齿根部产生最终断裂。     

系统辨识的刀具磨损特征量提取方法

针对刀具磨损智能监控系统中信号预处理和磨损特征提取技术进行研究，提出了基于加工过程自适应模型参数估计的刀具磨损特征量提取方法，通过检测加工状态信号和加工参数，利用切削力模型和最小二乘法实现模型自动跟踪加工过程特性变化，并从估计的模型参数中获取刀具磨损特征量。经实验证明，加工过程切削力模型参数的变化能灵敏地反映刀具磨损特征，且该特征提取不受切削条件变化的影响。     

新型硬质合金刀具磨损机理的研究

本文研究了新型硬质合金刀具粘结磨损、扩散磨损和月牙洼磨损的机理。作者采用扫描电镜观察和分析了不同切削速度下硬质合金刀具的粘结磨损现象;分析了粘结磨损的实质;解释了硬质合金刀具在低速下切削产生严重粘结磨损的原因;探讨了粘结磨损的影响因素。采用电子探针微区分析仪分析了硬质合金刀具的扩散磨损,对刀具材料和工件材料双方元素的相互扩散作了定量分析;提出了高碳化钛添加钽、铌类硬质合金刀具扩散磨损机理的模型并解释了扩散磨损的过程。最后还分析了硬质合金刀具月牙洼磨损的形成机理和影响因素。     

刀具磨损声振特性的功率谱分析

对车削加工中刀具磨损的切削声信号和振动信号进行了功率谱多参数分析，在诸多影响参数中，滤波功率谱值之和随刀具磨损量ＶＢ的变化规律最为显著，且谱散度分析对处于正常磨损阶段的刀具磨损程度估计与预报有一定价值。     

高速切削刀具磨损研究

随着科学技术的飞速发展,高速切削也得到了更为广泛的应用。本文首先介绍了高速切削刀具的磨损形态,然后阐述了陶瓷刀具、立方氮化硼刀具、金刚石刀具、金属陶瓷刀具和涂层刀具的磨损机理,最后探讨了高速切削加工铸铁、淬硬钢时的磨损寿命。     

微精密机器视觉感知技术在立铣刀磨损检测中的应用

切削加工过程中容易发生工件损坏、崩刃等事故，从而直接降低生产品质和效率。本文在综合分析刀具磨损检测方法的基础上，提出了一种采用机器视觉感知的刀具磨损检测方法。该技术以铣刀底面图像为研究对象，对铣刀磨损区域进行数据采集提取，利用图象提取器对目标图形数据进行识别，采用SDK的二次开发技术计算刀具的磨损值，判断刀具是否磨损。与传统人工检测和离线仪器检测相比，该技术不仅有效地避免了人工检测带来的主观性和个体差异，还在一定程度上实现了对其刀具运动状态的监测。通过对刀具磨损和失效进行检测，并通过采集的图像对刀具磨损和失效检测进行实验验证，证实方法的有效性。     

铣刀磨损过程中铣削力与磨损面积分析

研究了三刃立铣刀磨损过程中切削力与刀具后刀面磨损带中部宽度（VB）、磨损面积、刀具副后刀面磨损带宽和磨损面积之间的关系．实验结果表明：铣刀磨损过程中,铣刀每转切削力均值、每切削刃切削力均值的变化曲线与车刀的典型磨损过程曲线相似,铣刀后刀面磨损面积比VB更真实地反映铣刀的磨损状态,可根据x方向的切削力标准偏差与其均值的比值判断刀具的磨损．     

刀具磨损检测的图像处理技术研究

针对传统刀具磨损检测的缺点,本文结合图像处理的方法设计了检测刀具磨损的方案。本文通过对硬质合金刀具后刀面磨损图像特征的分析,研究和设计了一套检测磨损的算法,并开发了相关检测软件,相比刀具磨损状态检测的其它方法,本方法具有简单快捷、无接触、无磨损,判断精度高等优点。     

基于模糊神经网络的刀具磨损识别

为了实现刀具磨损状态的自动识别，采用机床功率法进行了刀具自然磨损和不同切削参数（切削速度、进给量和切削深度）对功率信号影响的实验。在此基础上，建立了功率信号的时序AR模型。在提取作为刀具磨损特征量的AR模型参数时，考虑了切削用量对模型参数的影响，提出了特征量选取的准则，使所提取的特征量更加实用化，通过具体自学习和良好函数逼近能力的神经网络获得了特征量对刀具状态的隶属函数，并利用模糊神经网Fuzzy ART实现了刀具磨损状态的自动识别，识别正确率为95%，说明所提出的方法是有效可行的。     

切削温度与刀具磨损的关系

本文建立了用切削温度的分布密度函数方差值监测刀具磨损的数学模型，并定性分析了切削温度的自相关函数、概率分布曲线形状与刀具磨损状态的关系。     

铣刀磨损过程中铣削力与磨损面积分析

研究了三刃立铣刀磨损过程中切削力与刀具后刀面磨损带中部密度,磨损面积,刀具副后刀面磨损宽和磨损面积之间的关系。实验结果表明：铣刀磨损过程中,铣刀每转切削力均值,每切削刃切削力均值的变化曲线与车刀的典型磨损过程曲线相似,铣刀后刀面磨损面积比ＶＢ更真实地反映铣刀的磨损状态,可根据ｘ方向的切削力标准偏差与其均值的比值判断刀具的磨损。     

刀具磨损的在线监测

在自动化加工中,为了保证加工系统工作的可靠性和产品质量,必须实现刀具磨损的在线监测。本文综述了现有的监测刀具磨损的方法,并对利用切削力、噪声发射、振动和电机功率的变化信号监测刀具磨损的方法作了较详细的介绍。     

基于机器视觉的刀具磨损检测技术

针对当前国内外刀具磨损检测的缺点和存在的问题,设计了基于机器视觉的刀具磨损检测方案,分析了刀具磨损检测的原理和识别过程,并结合图像处理的方法,采用自适应中值滤波对刀具图像进行平滑去噪,进一步得到刀具的二值化图像,再采用Canny边缘检测技术提取刀具轮廓信息.最后提出基于人工神经网络的刀具磨损检测算法.     

基于组合型阈值分割的在线立铣刀侧刃磨损测量

在实际生产中，现场测量立铣刀侧刃磨损是一项艰巨的工作．光照条件、刀具空间几何形状和初始位置的标定等因素对刀具磨损参数的测量精度影响很大．针对上述问题，提出了一种基于组合型阈值分割方法的在线立铣刀侧刃磨损测量方法，在保证测量精度的情况下最大限度地获取刀具磨损参数的有效信息．首先，提出一种图像剪切策略对捕捉到的磨损区域不同光强下的原始照片进行预处理，选取弱光下的刀尖区域和强光下的均匀磨损区域作为数据源；其次，对该数据源采用包含改进的直方图法和局部阈值分割法的组合型阈值分割法进行磨损区域提取；然后，将两种方法的结果进行叠加，去除磨损区域以外的多种噪声，并根据第1步的剪切位置，将分割后的刀尖区域图像与均匀磨损区域图像拼接，得到完整的磨损区域；最后，利用最小二乘法求出原始切削刃位置，标定磨损区域图像，计算刀具磨损参数．在立铣刀磨损实验中，测得侧刃的最大磨损量的精度大于98%，最大误差不超过5μm．实验结果表明，本文提出的方法能够获取全面的磨损区域信息，给出完整的磨损区域和精确的刀具磨损参数，有助于更加可靠地评估刀具磨损状态．     

高速切削GH4169刀具磨损研究

使用PCDTiAlN硬质合金涂层刀具高速干车镍基高温合金GH4169,测量切削力(Fc)、切削温度(θ)和表面粗糙度(Ra),采用CCD观测系统刀具的磨损形貌,对刀具的主要磨损机理进行分析.研究结果表明,使用涂层硬质合金刀具材料高速干车削GH4169时,Fc,θ,Ra随刀具的磨损而变化.高速切削刀具磨损形态区别于常规速度切削,前刀面的月牙洼磨损直接连接了切削刃;且沟槽磨损很明显.磨损机理为磨料磨损和粘结磨损,在高温状态下伴随有扩散磨损、氧化磨损.     

铣削高强度钛合金TC18的刀具磨损机理

采用无涂层和PVD涂层硬质合金可转位刀具对高强度钛合金TC18进行铣削加工,研究了钛合金TC18铣削加工过程中刀具的磨损形态和磨损机理.结果表明：在相同的加工条件下,采用PVD涂层硬质合金刀具加工TC18钛合金的寿命较长,前刀面主要磨损机理为黏结磨损和扩散磨损等,刀具失效形式为涂层剥落和随之而来的前刀面月牙洼磨损,后刀面除了黏结磨损和扩散磨损以外,还发生了磨粒磨损;无涂层硬质合金刀具的寿命较短,刀具的失效形式为崩刃.     

刀具磨损的在线监测

采用模式识别技术，对反映刀具磨损状态的几个特征量构成的状态模式进行分析。针对状 态模式［６_ＴＲ～２ρ１〕Ｔ和［σ＿（ｘ）～２ρ＿１］Ｔ的分布统计特性，构造了具有自适应性的“与 门”式刀具磨损状态的综合判据－无人管理学习分类器。结果证明，由状态模式［６_Ｔｒ²ρ₁] 构成的刀具磨损状态综合判据在识别精度、通用性、实时性及灵敏度方面都令人满意。     

刀具月牙洼磨损规律的实验研究

对自贡硬质合金厂生产的１２种可转位硬质合金刀片，按照ＩＳＯ３６８５－１９７７（Ｅ）进行了磨损试验。分析和探讨了刀具月牙洼磨损的机理，并用回归分析法得出了２损寿命方程，对准确地掌握刀具磨损规律具有一定的理论和实际意义。     

切削加工中刀具月牙洼磨损的图像识别和检测算法

通过对硬质合金刀具前刀面月牙洼磨损图像特征的分析，设计了识别和检测磨损的算法，并开发了相关软件。经过实例检验，根据二维特征检测刀具磨损的最大误差在74％之内，可满足一般工程要求。本方法具有自动化程度高、判决速度快等优点，并对刀具磨损三维形态的识别和检测提供了一定的基础。