基于切屑監測刀具磨損狀態的實驗設計

張培培， 王科盛， 何倩鴻

(電子科技大學 機械電子工程學院， 四川 成都 611731)

基于切屑監測刀具磨損狀態的實驗設計

張培培， 王科盛， 何倩鴻

(電子科技大學 機械電子工程學院， 四川 成都 611731)

針對制造類課程實驗環節觀摩多、分析少等問題，利用科研項目實驗設施，設計了基于切屑監測刀具磨損狀態的實驗。此實驗利用切屑與刀具磨損隨時間變化的匹配關系，通過觀測不停機獲得的切屑形態變化來監測和預測需要停機獲得的刀具磨損的狀態，為加工制造中刀具的狀態監測提供了新的思路。豐富了制造類課程實驗內容，開闊了學生的思路，同時通過實驗提高了學生的分析能力和觀察能力。

切屑監測； 刀具磨損； 實驗設計

在機械設計制造及其自動化專業的專業課中，制造類課程涉及內容較多，比如材料、工藝、力學等。相關的實驗環節存在準備工作耗時較長、流程繁瑣、相關設備的操縱要求高等問題[1-3]，造成制造類課程的實驗環節多數是觀摩，或者簡單的重復某些工藝，而對制造過程中存在的現象和問題的觀察分析相對較少。

在制造加工中，切削溫度高和刀具的快速磨損是主要問題[4-5]。刀具快速磨損嚴重影響了加工效率和表面質量。如何監測和控制刀具磨損成了目前在制造加工中迫切需要解決的問題。如果停機直接測量刀具磨損量，將費時費力，并增加了制造誤差。如果通過觀察能很好反映刀具磨損狀態的其他表征會是一種新的監測思路。目前常用的監測方式是采集振動信號[6-8], 然而現場采集的振動信號會含有大量的來自周圍環境和設備的其他振動信息，在實驗教學上，有限學時內很難獲得有價值的振動信息。因此本文尋找另外一種既能很好地反映刀具磨損的狀態，又比較適合實驗教學特點的表征方法。在尋求表征過程中，需要學生了解加工制造過程，觀察表征的變化規律，分析彼此之間的匹配關系，這也有利于培養學生綜合能力。因此，本文設計了利用切屑監測刀具磨損狀態的實驗。此實驗不僅豐富了制造類課程實驗內容，而且開闊了學生的思路，同時通過實驗提高了學生的分析能力和觀察能力。

1 監測基本原理

在加工制造中，加工效率和質量的變化會引起相應表征的變化，所以通過觀察相應表征的變化可以監測和控制加工效率和質量。在傳統的加工制造中，常用的相關表征包括刀具磨損、振動、表面粗糙度、切屑[9-11]等。其中，有些特征比較容易采集獲得，有些特征不容易采集獲得甚至不可采集。如果能建立易獲得表征和難獲得表征之間的匹配關系，就可以利用易獲得表征并通過兩者之間的匹配關系來預測或判斷難獲得表征的變化。例如，在金屬加工中，刀具磨損是難獲得的表征，因為它需要停機測量獲得。而切屑易獲得表征，因為它不需要停機可以直接收集。切屑和刀具直接接觸，刀具磨損的程度可以很好地反映在切屑的形狀變化上。因此可以通過切屑(不用停機收集)來表示刀具的磨損[12-13]。監測方法的基本原理描述如下：

具有相同變量的函數可以通過共同的變量相互之間轉換。函數集F有i個函數fi，i=1,2,…,n，它們具有相同的變量x。

Fi=fi(x)i=1,2,…,n

(1)

第i個函數Fi可以用第j個函數Fj表示，因而有

(2)

以線性函數為例，函數F1和F2分別為：F1=a1x+b1,F2=a2x+b2，F2可以用F1表達為

(3)

此過程可以看出，相同變量的函數可以通過共同的變量相互轉換，通過轉換后的公式計算結果精度取決于函數表達式的精度。然而，如果函數沒有精確的解析表達式，就需要利用實驗數據通過建模方法獲得，這樣就存在一定的建模誤差和計算誤差。圖1顯示了2個線性函數之間相互轉換誤差產生過程。函數f1實驗數據用圓點表示，函數f2實驗數據用星形表示。如果函數f1用來監測或預測函數f2，則函數f1在點x1的真實值(實驗值)代入所建模型f1。通過模型f1獲得點x2(函數F1上倒三角形點)。 把點x2代入函數f2中,f2(x2)是監測或預測值(在F2上正三角形點)。Δy2是用函數f1監測函數f2的監測誤差。相反，Δy1是用函數f2監測函數f1的監測誤差(菱形點和五角星點)。

圖1 誤差形成過程

2 實驗設計與實施

2.1 實驗材料

本實驗選擇的被切削工件的材料為α-β鈦合金TC4(Ti-6Al-4 V)，尺寸為80 mm×200 mm×200 mm。力學性能中抗拉強度為912 MPa，屈服強度為839 MPa，延伸率為10%，洛氏硬度約為27。

2.2 刀具材料

刀具型號為CG10SEKT1204AFFN-HL，其局部圖見圖2。實驗所采用的配套刀盤的型號為SE4580-27，如圖3所示，此刀盤可以同時安裝5個刀片。

圖2 刀具局部圖

圖3 刀盤圖

2.3 采集設備

為了更加直接有效地觀察刀具的磨損情況，實驗采用高倍率攝像頭，所使用的設備為3RUSB手持數字顯微鏡，如圖4所示。此設備的攝像頭最高放大倍數為200倍，可以很方便地用來觀察刀具磨損和切屑形態。手動調節范圍為8～300 mm，分辨率是2048像素×1536像素，可以直接與微機上的USB接口相連，簡單方便，其連接方式如圖5所示。

圖4 數字顯微鏡

圖5 顯微鏡與微機的連接

2.4 實驗步驟和流程

(1) 根據機床性能和加工手冊以及操作人員經驗，確定用于實驗的切削用量(主軸轉速、進給量、切削深度和切削寬度)。由于被加工面的尺寸為80 mm×200 mm，切削寬度為40 mm，每加工完1個完整平面進行1次停機，即加工2個行程停機1次。

(2) 調試機床，將切削用量值輸入機床運行代碼中，用數字顯微鏡拍攝初始情況下的刀片磨損量(0 μm)和收集切屑(初始狀態無)。

(3) 啟動機床，開始切削，1個加工面結束，停機，用數字顯微鏡拍攝刀片磨損量和收集切屑。

(4) 繼續加工，1個加工面結束，停機，用數字顯微鏡拍攝刀片磨損量和收集切屑。

(5) 重復步驟(4)，直到滿足終止條件要求，一般用刀片磨損閾值或切削次數為終止條件。本實驗根據國際標準ISO并考慮磨損帶的不規則等問題，用后刀面上測量的磨損面積達到一定值作為刀具的磨鈍標準。

(6) 實驗結束。實驗結束后，對拍攝的刀具磨損量和收集的切屑進行后期測量。刀具磨損測量界面見圖6。圖中AVB所表示的區域面積為需要測量的刀具磨損面積，即刀具磨損量。利用數字顯微鏡測量切屑的寬度和彎曲半徑(圓半徑)，測量界面分別見圖7和圖8。

圖6 刀具磨損量測量界面

圖7 切屑寬度測量

圖8 切屑彎曲部分弧度及圓半徑測量

2.5 實驗結果分析

以主軸轉速為700 r/min、進給量為100 mm/min、切削深度為0.3 mm為例，刀具磨損值，切屑寬度和彎曲半徑隨加工時間的實驗測量值變化曲線見圖9?？梢园l現，刀具磨損隨時間增加，而切屑的寬度和彎曲半徑逐漸降低。它們又有共同的變量(切削用量)，因此符合監測基本原理中對函數的要求。

圖9 刀具磨損值、切屑寬度和彎曲半徑變化曲線

利用監測基本原理，用切屑寬度和彎曲半徑預測刀具磨損值的誤差見圖10。

結果顯示，用彎曲半徑預測刀具的磨損誤差比用切屑寬度預測的小。用彎曲半徑預測的最大誤差為18.95%，最小誤差為0.29%，誤差小于10%的超過70%。所有誤差都小于20%。用切屑寬度預測的最大誤差為26.95%，最小誤差為0.24%，誤差小于10%的只有50%。也就是說用彎曲半徑監測刀具磨損量的誤差比用切屑寬度預測的小。

圖10 利用切屑預測刀具磨損的誤差

3 教學效果分析

(1) 開闊了學生的思路。通過此實驗，知道在制造中如何通過表征之間間接關系觀察監測實際難以獲得的表征，開闊了學生的思路。

(2) 有效地提高了學生的分析能力和觀察能力。在切屑和刀具磨損的測量過程，由于人為、設備或安裝等問題，造成實際數據存在一定的誤差。為了盡可能讓數據真實準確，學生通過圖像處理和軟件測量兩種方式，比較分析數據的差異，利用方差分析得到較精確的刀具磨損數據。由于切屑的差異性較大，學生測量切屑時，先挑選最具有特征的切屑，然后采用去除極端值后在余下數值內取平均數的方法確定最終數據。針對非線性函數表達式難以描述問題，學生采用泰勒展開描述函數，并對精度進行比較和分析，最終確定泰勒展開的階次。此測量數據和處理數據的過程，很好地鍛煉了學生的分析能力和觀察能力。

4 結語

利用科研平臺，針對制造類課程實驗環節觀摩多、分析少等問題，圍繞加工中刀具磨損監測內容較少，設計了利用切屑監測刀具磨損狀態的實驗。此實驗很好地豐富了制造類課程實驗內容，此實驗擴展了學生的眼界和思路，提高了學生分析能力和觀察能力。

References)

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[13] Zhang P P, Guo Y, Wang B. Novel Tool Wear Monitoring Method in Milling Difficult-to-Machine Materials Using Cutting Chip Formation[C]//12th International Conference on Damage Assessment of Structures., Kitakyushu, Japan.Accepted, 2017.

Design of experiment based on tool wear condition by chip monitoring

Zhang Peipei, Wang Kesheng, He Qianhong

(School ofMechanical and Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)

In view of the problems of more observation and less analysis in the experiment section of manufacturing courses, the experiment based on the tool wear condition by chip monitoring is designed by using the experimental facilities of scientific research projects. On the basis of the time-varying matching relationship between the chip and the tool wear, the condition of the tool wear that needs to be stopped is monitored and predicted by observing the change of the chip shape without stopping the tool, which provides a new idea for the condition monitoring of cutting tools in machining and manufacturing. It enriches the experimental contents of manufacturing courses, broadens the students’ thinking, and at the same time improves their analytical ability and observative ability through the experiment.

chip monitoring; tool wear; design of experiment

TG711； G642.423

A

1002-4956(2017)10-0058-04

10.16791/j.cnki.sjg.2017.10.016

2017-04-20

國家自然科學基金青年基金項目(51405062)；電子科技大學教育教學改革研究項目(2015XJYYB048，2016XJYYB031)

張培培(1981—)，女，河南許昌，博士，講師，從事機械技術基礎教學研究以及數控加工可靠性性設計優化科研.

E-mail：peipei.zhang@uestc.edu.cn