在高速、高精、强适应性的智能制造生产模式下,刀具状态监测既要有效适应多种工况,也要兼顾监测方法的便捷性,才能满足灵活生产的需求.在刀具状态的各种在线表征信号中,功率信号以其获取方便、信号处理简洁并便于成本评价等优势逐渐受到关注.针对以机床主轴功率作为单一刀具状态评价指标的可行性和有效性问题,首先分析多种信号特征与刀具磨损的相关性.分析表明:在多种工况下,主轴功率与刀具磨损的相关系数平均为0.961,相对其他信号(振动与声发射信号)提升20％以上.同时,依据与刀具磨损的相关性,筛选出其他信号的最优特征,并以主成分分析(principal component analysis,PCA)提取主成分,其与刀具磨损的相关性平均低于主轴功率的10％以上.主轴功率与刀具磨损具有强相关性,故选其作为刀具磨损状态的单一评价指标.在此基础上,关注刀具磨损后期,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化模型系数以建立能耗模型,获取多种工况下主轴功率与刀具磨损的映射,以主轴功率在线监测刀具状态.实验表明此方法基于主轴功率可有效实现刀具状态监测.
刀具状态监测 主轴功率 刀具磨损 相关性分析 能耗模型