基于刀具溫度測量的刀具磨損狀態監控研究

董慧婷，陳佳鑫，李 瑩，劉曉峰

（上海工程技術大學機械與汽車工程學院，上海 201620）

0 引言

金屬切削加工是現代機械制造中一種應用十分廣泛的加工方式，實現金屬切削智能化是機械制造智能化技術的關鍵之一。刀具磨損狀態實時監控技術是機械智能加工技術中的關鍵環節，通過對該技術的研究以促進實現金屬切削加工過程的智能化。在材料切削過程中刀具與工件直接接觸，刀具的逐步磨損成為影響工件加工尺寸精度、表面粗糙度及加工成本的重要因素。因此，通過研究刀具溫度可實現對刀具磨損狀態的監控，掌握刀具磨損實時狀態對提高切削質量和效率、實現機械制造智能化具有重要意義。

目前，國內外已有許多學者對刀具磨損監測進行了研究。如Lee 等［1］首次提出一種確定工具使用壽命何時結束的方法，通過將電流提取與操作的預測切削力聯系起來，搜索當前信號獲得殘差以觀察性能變化；Stavropoulos 等［2］研究了使用間接在線工具進行刀具磨損監測和基于模型的過程相關信號識別，利用仿真排除其他振動源，并對工具磨損對于所采集信號的影響進行量化；Qiao 等［3］提出一種基于學習模型和霧計算的刀具磨損監測與預測系統，使用多尺度卷積長短期記憶模型完成刀具磨損監測任務，使用雙向定向LSTM 模型完成刀具磨損預測任務；Peng 等［4］研究了基于機器視覺的刀具磨損監測，對銑削GH4169 鎳基高溫合金過程的刀具磨損進行機上監測，將監控系統檢測到的磨損值與超深度顯微鏡獲得的值進行比較，結果表明該磨損監測系統具有較高的檢測精度；Laddada 等［5］研究了基于小波變換和改進極限學習機的刀具磨損狀態監測，通過非線性函數映射輸入數據以生成退化模型，重點評估了切削工具的健康狀況并預測其剩余使用壽命；Niu 等［6］研究了用于鈦合金銑削的刀具磨損監測模型，使用多個傳感器收集切削力、切削聲音等信號，結果表明，通過使用多個傳感器可達到96.7%的整體識別精度，基于單個力傳感器和振動傳感器的分類準確率分別為96.7%和92.5%；Li等［7］設計一種嵌入有薄膜熱電偶的多晶立方氮化硼切削刀具，并將其用于硬化AISI O2 工具鋼切削過程中的刀具磨損監測，研究結果表明，嵌入式TFTC 的靈敏度為14.4μV/℃，動態響應良好，功能有效，可確定最佳切削參數及延長工具使用壽命；Hu 等［8］提出一種在內部最小潤滑量條件下銑削鈦合金Ti-6Al-4 V 的刀具磨損監測策略，發現該策略具有98.9%的預測準確度，因此被認為對工具磨損監測是有效和有用的；Hernández 等［9］研究了在不加切削液條件下的切削鈦合金刀具磨損監測，分析了切削速度和進給速度對加工中刀具磨損與切削力的影響，發現主切削力幅值呈現出隨兩個切削參數增大而增加的總體趨勢，在高切削速度下，火山口磨損更為明顯，而在所分析的整個切削參數區間中，側面磨損都存在；Liu 等［10］研究了多種切削條件下聲音信號與刀具磨損之間的關系，提出基于聲音信號的刀具磨損監測與預測，為特征選擇過程提供了可靠的統計數據支持，研究結果表明無論切削條件如何，該方法都能保持較高的預測精度。

國內學者韋遼［11］對刀具磨損狀態監測與車削加工進行仿真研究，探究了切削力與刀具磨損的相關性，發現切削力信號幅值隨切削狀態的變化而變化，刀具切削力變化與磨損變化一致；朱楠［12］基于有限元理論分析切削振動對CBN 刀具磨損的影響，發現Y方向振動比X方向振動對刀具磨損的影響更大，當X方向和Y方向均存在振動時，隨著振動幅度和頻率的增加，刀具表面應力增大、溫度升高，刀具磨損嚴重；何彥等［13］研究了基于長短時記憶卷積神經網絡的刀具磨損在線監測模型，對采集的振動、力和聲發射信號進行序列與多維度特征提取，利用線性回歸實現特征到刀具磨損值的映射，并通過實驗驗證了該模型的有效性和可行性；許信等［14］研究了15-5PH 不銹鋼粗加工過程中的刀具磨損問題，研究發現刀具前刀面的主要磨損原因為粘結磨損和擴散磨損，刀具失效形式為片狀剝落和崩刃，后刀面磨損原因則為邊界磨損和涂層燒灼，失效形式為崩刃；桑宏強等［15］在現有刀具磨損檢測算法研究的基礎上，針對銑削刀具磨損檢測提出一種基于卷積神經網絡的刀具磨損檢測算法，發現改進后的AlexNet 卷積神經網絡算法能更好地對刀具磨損程度進行判斷；王利強等［16］提出一種基于輪廓提取的刀具磨損量檢測算法，通過圖像預處理、圖像形態學處理、閾值分割等實現刀具磨損區域的連通域輪廓點集提取，發現該算法檢測精度較高，可利用該算法搭建刀具在機檢測系統。

由于受到各種同時發生的振動源及所采集信號失真的影響，通過振動監測刀具磨損是一項復雜的任務。本文采用間接測量刀具磨損的方法，通過測量切削溫度監測刀具在熱力耦合作用下的磨損規律，以硬質合金刀具切削316 不銹鋼為例，首先從理論上分析刀具磨損過程和磨損機理，在此基礎上運用Abaqus 軟件建立有限元切削仿真模型，然后改變速度、切深等切削參數，找到切削溫度與刀具磨損之間的關系，為實際切削提供理論依據。

1 切削熱分析

在切削過程中，切削熱是一個重要的物理現象，其對刀具磨損、刀具壽命以及加工工藝系統熱變形均有著重要影響。切削熱主要來源于切削3 個變形區產生的彈性變形功、塑性變形功所轉化的熱量Q變，以及切屑與刀具摩擦功、工件與刀具摩擦功所轉化的熱量Q摩，產生的熱量再分散到切屑、工件、刀具和介質中。

假設在超聲橢圓振動切削過程中，刀—屑接觸面與剪切面的熱量分布是均勻的，刀—屑接觸面產生的Qf傳遞到切屑的比例為R1，傳遞到刀尖的比例為(1-R1)；剪切面產生的Qs傳遞到切屑的比例為R2，傳遞到刀尖的比例為(1-R2)。切削熱的產生與傳遞如圖1 所示（彩圖掃OSID 碼可見）。將單位時間、單位面積內產生的熱量分解為剪切面的塑性變形，以及切屑與前刀面的摩擦兩部分，其公式如下：

Fig.1 Generation and transmission of cutting heat圖1 切削熱產生與傳遞

式中，Vp為切削過程中的切屑排出速度，St為刀—屑摩擦面接觸面積，J0為熱功當量，Sc為切屑在X-Z 平面內的截面積。

硬質合金刀具切削溫度的實驗公式為：

式中，T為切削過程中刀具實際溫度（℃），αp為背吃刀量（mm），f為進給量（mm），vc為切削速度（m/min）。

2 刀具磨損原理

2.1 刀具磨損過程

在正常磨損情況下，隨著切削時間的增加，刀具磨損量也逐漸增大。以刀具后刀面磨損為例，正常的刀具磨損過程如圖2 所示。

Fig.2 Tool wear process curve圖2 刀具磨損過程曲線

圖2 中OA 段曲線是刀具的初期磨損階段，從圖中可以看出，該階段刀具磨損速度較快，主要因為剛開始刀具與工件接觸面積小且粗糙，因而壓強增大，導致刀具快速磨損；AB 階段為正常磨損階段，刀具磨損較為緩慢，刀具后磨損帶寬度也隨之均勻變寬，在該階段刀具工作平穩，有利于保證產品質量；BC 曲線段是刀具的劇烈磨損階段，刀具經過初期磨損階段和正常磨損階段后，切削刃顯著變鈍，工件與刀具接觸面變大，導致摩擦力和切削力也隨之變大，刀具表面溫度大幅升高，因而刀具磨損量急劇增加。此時刀具難以穩定工作，工件質量下降，所以不適合繼續使用。

2.2 刀具磨損機理分析

在切削過程中，刀具磨損通常是多種因素共同作用的結果。許多學者研究發現，當硬質合金刀具切削溫度低于600℃時，磨粒磨損和粘結磨損為刀具磨損的主要影響因素；當溫度高于600℃時，擴散磨損和粘結磨損為主要影響因素，由于此時磨粒磨損對刀具磨損影響較小，所以在磨損模型中不考慮磨粒磨損。當硬質合金刀具切削溫度高于900℃時，會產生塑性變形而失去切削性能。因此，以600℃為邊界條件建立硬質合金的刀具磨損模型如下：

根據Rabinowicz 等［17］提出的磨粒磨損模型，假設磨粒均勻分布，則刀具磨粒磨損率計算公式為：

式中，W為切屑與刀具表面的接觸載荷，H為刀具表面硬度，?為磨粒邊緣角度。

根據Usui 等［18］改善的粘結磨損模型，刀具粘結磨損率計算公式如下：

式中，C1,C2為磨損特性常數，σn為法向應力。硬質合金刀具取C1=4×10-4,C2=7 000。

擴散磨損主要是因為在高溫作用下，硬質合金刀具表面的Co元素向切屑擴散造成的，因此刀具前刀面與切屑表面的Co元素存在濃度差。根據Fick第一定律和第二定律，有：

式中，J為單位時間內與擴散方向垂直的單位橫截面積上通過的物質流量；c為某點擴散物的體積濃度；D為擴散系數為濃度梯度，即擴散物沿X 軸方向的變化率為某點擴散物的濃度變化率。

刀具擴散磨損率計算公式如下：

式中，C0為擴散物濃度，ρ為刀具密度，D0為部分因子，x為前刀面上點到刀尖的距離，Q為激活能，R氣體常數。本文采用的硬質合金刀具各參數取值為：

3 有限元模型建立

本文采用Abaqus 仿真軟件對硬質合金刀具車削316不銹鋼切削過程進行建模，以模擬不同切削條件下的切削過程，探究切削溫度與刀具磨損之間的關系。圖3 為刀具磨損變量關系圖，KT表示前刀面月牙洼狀磨損的磨損深度。圖4 為仿真的刀具磨損模型，其中圖4（a）-圖4（e）分別為前刀面磨損量KT=0μm、KT=5μm、KT=10μm、KT=15μm、KT=20μm 時的刀具模型。

Fig.3 Relationship of tool wear variables圖3 刀具磨損變量關系

Fig.4 Tool wear model圖4 刀具磨損模型

3.1 材料本構模型

本文采用Johnson-Cook 本構模型，該模型描述了材料在高應變速率下的熱粘塑性變形行為，具體表達式如下：

式中，第一項描述材料的應變強化效應，第二項反映應力與應變速率之間的變化關系，第三項反映應力與溫度之間的變化關系。其中，A、B、n、C、m為應變的相關系數，A為屈服強度，B為硬化模量，n為硬化系數，C為應變率系數，m為熱軟化系數，ε為塑性應變，為材料應變率，為材料參考應變率，T為材料溫度，Troom為參考室溫，Tmelt為材料熔化溫度。316 不銹鋼材料參數如表1 所示。

Table 1 Johnson-Cook material parameters of 316 stainless steel表1 316 不銹鋼Johnson-Cook 材料參數

3.2 刀—屑摩擦模型

在金屬切削過程中，刀具前刀面的摩擦狀態非常復雜，通常把前刀面的摩擦區分為粘結區和滑動區。刀具前刀面摩擦應力分布情況如圖5 所示。

Fig.5 Distribution of friction stress on the rake face of the tool圖5 刀具前刀面摩擦應力分布情況

如圖5 所示，靠近刀尖的區域為粘結區，離刀尖較遠的區域為滑動區，在粘結區摩擦應力視為常數，在滑動區摩擦應力近似服從庫侖摩擦定律：

式中，μ為摩擦系數，σn為法向應力（Mpa），τf為摩擦應力（Mpa），τ為材料剪切應力（Mpa）。

3.3 材料失效準則

Johnson-Cook 剪切失效準則是指材料即將失效時的等效塑性應變計算方法。本文采用Johnson-Cook 剪切失效模型將切屑從工件分離，當損傷參數達到1 時，單元即失效。失效參數定義如下：

式中，ω為失效參數，為等效塑性應變初始值，Δε-pl為等效塑性應變增量為失效應變，其表達式為：

式中，d1～d5為材料的失效參數（見表2），為塑性應變率，由式（13）確定。

3.4 切削條件選擇

本文工件材料選用316 不銹鋼，切削采用干切削方法。刀具選用硬質合金刀具，刀具前角為5°，后角為10°，刀尖圓角半徑為0.03mm。具體切削條件如表3 所示。

Table 3 Cutting conditions表3 切削條件

4 結果與分析

本節分析了前刀面磨損量、背吃刀量、切削速度對316不銹鋼性能的影響。采用單一控制變量法，在研究一個參數對切削力和溫度的影響時，固定其他參數值。

4.1 切削參數對溫度的影響

設置初始溫度場溫度為20℃，按照圖6 所示的刀具切削溫度提取路徑，提取不同切削條件下不同磨損量的PCBN 刀具在t=0.006s 時的溫度數據。

Fig.6 Temperature extraction path圖6 溫度提取路徑

不同參數下的刀尖溫度變化曲線如圖7 所示（彩圖掃OSID 碼可見，下同）。

Fig.7 Tool tip temperature change curve under different parameters圖7 不同參數下的刀尖溫度變化曲線

圖7（a）是在不同前刀面磨損量下的刀尖溫度變化曲線，從圖中可以看出，隨著前刀面磨損量的增大，刀尖溫度不斷升高，刀尖最高溫度也不斷提升。當KT=0 時，刀尖最高溫度達到107.572℃；當KT=20μm 時，刀尖最高溫度達到151.603℃。從圖8（a）可以看出，隨著前刀面磨損量的增大，刀尖平均溫度也隨之升高。從無磨損到開始輕微磨損，刀尖平均溫度升幅較大，升高了6.12%；當磨損量為5～15μm 時，前刀面磨損保持穩定，刀具仍然可以正常切削，刀尖平均溫度相對平穩；當磨損量超過15μm 后，前刀面劇烈磨損，刀尖平均溫度急劇升高，當刀具磨損量達到20μm時，刀尖平均溫度升高了11.32%。

圖7（b）是在不同背吃刀量下的刀尖溫度變化曲線，從圖中可以看出，隨著背吃刀量的增大，刀尖溫度不斷升高，刀尖最高溫度也不斷提升。當αp=5μm 時，刀尖最高溫度達 到92.845℃；當αp=25μm 時，刀尖最高溫度達到153.854℃。從圖8（b）可以看出，隨著背吃刀量的增大，刀尖平均溫度也隨之升高。當背吃刀量從5μm 增大到10μm時，刀尖平均溫度升高了25.57%；當背吃刀量從10μm 增大到15μm 時，刀尖平均溫度升高了11.83%；當背吃刀量從10μm 增大到15μm 時，刀尖平均溫度升高了11.83%；當背吃刀量從10μm 增大到15μm 時，刀尖平均溫度升高了2.88%；當背吃刀量從15μm 增大到20μm 時，刀尖平均溫度升高了13.08%。

圖7（c）是在不同速度下的刀尖溫度變化曲線，從圖中可以看出，隨著速度的增加，刀尖溫度不斷升高，刀尖最高溫度也不斷提升。當V=100mm/s 時，刀尖最高溫度達到77.7079℃；當V=500mm/s 時，刀尖最高溫度達到132.934℃。同時隨著速度的增加，刀尖平均溫度也隨之升高，當速度從200mm/s 增加到300mm/s，刀尖平均溫度急劇升高了14.47%。

4.2 切削參數對切削力的影響

在切削過程中，刀具所受的力有主切削力、吃刀抗力、前刀面與切屑之間的摩擦力、后刀面與已加工表面的摩擦力，這些分力形成的合力即為切削力。在連續切削過程中，切削力分布不均勻。

不同參數下的平均主切削力與刀尖平均溫度如圖8 所示。圖8（a）為不同前刀面磨損量下的平均主切削力變化曲線，從圖中可以看出，隨著磨損量的增加，平均主切削力不斷增大。當KT=0 時，平均主切削力為20.839N；當KT=20μm 時，平均主切削力為36.151N。圖8（b）為不同背吃刀量下的平均主切削力變化曲線，從圖中可以看出，隨著背吃刀量的增加，平均主切削力也開始增大。當αp=5μm 時，平均主切削力為15.122N；當αp=25μm 時，平均主切削力為45.544N。圖8（c）為不同速度下的平均主切削力變化曲線，從圖中可以看出，隨著速度的增加，平均主切削力也隨之增大。當V=100mm/s 時，平均主切削力為32.251N；當V=500mm/s 時，平均主切削力為33.392N。

5 結語

本文通過有限元分析軟件建立不同刀具磨損量的硬質合金刀具車削316 不銹鋼切削模型，分別研究不同切削參數下的刀具溫度和切削力變化情況，得到仿真數據，并根據仿真結果得到以下結論：

Fig.8 Average main cutting force and average tool tip temperature under different parameters圖8 不同參數下的平均主切削力與刀尖平均溫度

（1）在切削過程中，切削熱主要集中于切屑與前刀面接觸的區域及刀尖區域。切削溫度隨著前刀面磨損量的增加而升高，刀具劇烈磨損之后，刀尖溫度上升了11.32%，刀尖溫度隨著速度和背吃刀量的增加而升高。

（2）在切削過程中，切削力分布不均勻。切削力隨著前刀面磨損量的增加而增大，也隨著速度和背吃刀量的增加而增大，切削力與切削溫度表現出一致性。

（3）在切削參數中，背吃刀量對切削力和切削溫度的影響最為顯著，前刀面磨損量次之。因此，在切削過程中要合理選擇切削參數，及時監測刀具磨損情況。

本文采用控制變量的方法進行研究，研究數據范圍較為局限。因此，未來可擴大參數研究范圍，以更加精確地對刀具磨損與溫度之間的關系進行研究。