切削监测：刀具磨损与破损的自动识别技术

"车削过程中刀具磨损和破损状态的自动识别 (2006年)" 在机械加工领域，刀具的状态监测是确保产品质量和生产效率的关键。2006年的一篇由王海丽等人发表在《上海交通大学学报》上的论文，探讨了在车削过程中如何自动识别刀具的磨损和破损状态。该研究采用了两种主要方法：机床主电动机功率法和声发射（Acoustic Emission, AE）法。 首先，研究者通过机床主电动机功率的变化来监测刀具状态。他们建立了一个试验系统，收集在不同切削参数（切割速度、进给速度和切削深度）下的功率信号。通过对这些信号进行自回归时序模型分析，考虑了切削用量对模型参数的影响，提取出能够反映刀具磨损的特征量。当刀具出现破损时，功率信号的时域幅值会呈现随机性变化，研究者提出了延时方差法对这些信号进行处理，结果显示这种方法对于识别刀具破损是有效的。 其次，研究人员利用声发射技术来进一步识别刀具状态。声发射是一种无损检测方法，能捕捉到材料内部微小变形产生的声波信号。在切削过程中，当刀具发生磨损或破损时，会释放出特定的AE信号。研究者通过时频分析处理这些信号，提取出反映刀具破损的特征量。 最后，为了实现刀具状态的自动识别，研究团队采用了两个并行的自适应共振神经网络（Adaptive Resonance Theory-2, ART-2）。ART-2神经网络具有自我学习和自适应分类的能力，能够根据输入的特征量（即功率信号和AE信号的特征参数）自动分类刀具的状态。经过实验验证，这种基于神经网络的识别方法能够达到95%的成功率，显著提高了监测的准确性。 这篇论文提出了一种结合机床主电动机功率和声发射信号的刀具状态监测方法，并利用神经网络实现自动识别。这种方法对于实时监控和预测刀具的磨损与破损，预防生产事故，提高加工效率具有重要意义。通过这种方式，可以实现智能化制造，优化生产流程，减少不必要的停机时间和维修成本。