数控刀具智能制造及技术应用新探

周超 刘腾飞

摘要：随着现代加工技术的发展，刀具作为加工生产的主要资源，其材料、形状和加工条件等各种要求也越来越多。为了提高加工效率及质量，总结目前刀具制造领域常用的智能制造技术，分析数控刀具制造智能管理，以将工艺要求、先进技术及生产管理方式有机结合，实现数控刀具的自动化、智能化生产。

关键词：数控刀具；智能化制造；应用

引言

智能制造技术在航空航天、机械工程等领域及有关制造业中应用广泛，可实现工业产品生产全生命周期的智能化控制，带来更高的生产效率和更有力的质量保障。数控刀具作为一种基础机械加工工具，其质量、性能与机械产品生产质量和效率直接相关，机械生产对生产精度的苛求给刀具制造行业带来新的发展契机，及时了解市场变化，引入智能化制造工艺流程，对于刀具制造企业发展升级具备重要意义。

1刀具管理功能

（1）刀具信息管理。每把刀具都包括两种信息，一种是刀具描述信息，即静态信息，如刀具名称、几何参数（刀具长度和刀具半径等），手动输入并且不再变化；另一种为刀具状态信息，即动态信息，如刀具所在位置、刀具寿命（使用次数、使用时间和磨损量等），在输入后，随着刀具的使用，数据会不断更新，系统实时记录并统计。（2）刀具位置调度管理。刀具的位置调度管理就是根据刀具的信息，按照一定的选刀策略，及时而准确地将所需的新刀具装到主轴上，并将旧刀具归还刀库备用，具有备刀功能的机床，还可将后续所需的刀具提前放至备刀区域，以节省下把刀的换刀时间。（3）刀具特殊属性管理。随着刀具种类的增多，有些刀具有特殊的属性需要设置，且对使用有特殊要求，需要单独处理，例如需要对使用时主轴的最高速度进行限制、内冷却功能刀具在使用时需要打开内冷却等。

2数控刀具制造工艺要求

（1）切削效率高。切削为数控刀具的核心功能，数控加工技术水平提升使得目前主流数控机床设备的运行速度、强度及功率明显提升，为适应严苛的生产工况，数控刀具必须具备足够的强度和刚度，以在切削加工过程中承担更大荷载，确保数控加工活动高效开展。（2）位置精度大。对于数控可转位刀具，因其适用工况相对特殊，其刀片制造的精度等级通常设计为M级，与之配合的压紧机构应严格确保刀尖位置精度达标。（3）可靠性较强。数据刀具需具备足够的强度、硬度及耐磨性，提升使用可靠性可延长刀具有效使用寿命，避免数控加工过程频繁更换刀具，帮助客户企业控制停机时长，提高其生产经济效益。

3数控刀具的特征

3.1刀具或刀片容易切削控制

在机械制造生产过程中，刀具是主要的切削用具。一般情况下，在数控机床的加工中会运用到各种不同种类的刀具，以方便完成刀削任务。因此务必要保证刀具没有任何被刀削的痕迹，在实际刀削过程中，相关的工件设备等应该尽可能防止出现喷溅问题，有效确保安全。

3.2刀具或刀片经济寿命长、耐久度强

在数控加工工艺操作过程中，通常情况下都会考虑刀具是否具有持久耐用性。由于存在一些客观因素，生产刀削工具过程中，不同种类的刀具材料会有不同程度的差异，如存在刀刃质量的问题。此外，即使是在同样的生产条件和环境下，生产的切削刀具在质量上也会有一定差异，如存在耐久性方面的问题。

4数控刀具智能制造技术

4.1磨损检测技术的应用

传统工艺阶段呢，刀具磨损检测主要依靠人工完成，现场人员观察生产状态，收集切削声音、形状等信号，结合以往生产管理经验粗略判断刀具是否发生磨损。或者依照数控刀具的理论使用寿命进行判断，若刀具使用时长达到其最大寿命值，则需要更换新刀具，避免影响刀具性能发挥。人工判断检测带有较高的不确定性和检测人员的主观臆断，很难再满足当前数控刀具精加工的要求，磨损检测技术应运而生。按照测量方式不同，磨损检测技术可分为直接检测和间接检测两种。直接检测又可被分为图像检测、射线检测等，其特点为可直接采集刀具有关参数信息，检测精度较高，但该技术为一种离线检测方式，需停机操作，会给生产效率造成一定影响。间接检测的检测对象为数控刀具磨损相关参数变化情况，通过刀具振动情况、切削力大小等判断刀具是否发生磨损。间接检测为在线检测，不影响正常的生产活动，因此该技术在数控刀具智能制造领域被广泛关注。具体检测过程中，需利用传感设备完成刀具加工信息的采集和转换，然后通过特征分析获取刀具磨损变化的特征向量，最终通过磨损识别来量化刀具磨损情况。磨损量识别多采用机器学习算法，该算法的智能化程度较高，在使用时需反复进行切削试验以获取更准确的信息。

4.2智能制造技术应用途径

（1）刀具机械加工。刀具加工制造是智能制造技术最核心的应用途径，可实现数控刀具制造的远程化、自动化管控，帮助提升现场生产效率。刀具制造领域未来发展过程中，需要不断优化内部资源配置，降低单位产品的生产成本，以获取更稳定的经济效益。将智能制造技术引入到数控刀具生产过程，有利于制造工艺流程的进一步简化，减少生产现场对人工的需求，除帮助控制人工成本，不确定性因素干扰的消除及生产安全水平提升对于刀具制造企业的健康发展来说也至关重要。目前最常用的智能制造控制技术为模糊控制和神经网络控制，随着有关技术升级，数控刀具制造的智能化水平还将进一步提升。（2）刀具加工设计。刀具设计是确保数控刀具各项性能指标充分达到客户方机械生产需求的关键，近年来我国机械制造领域发展迅速，但因起步较晚，与西方发达国家的技术水平还存在一定差距。将智能制造技术融入到刀具加工设计当中，可从根源上提高刀具产品的规范性和可靠性。例如，利用人工神经网络进行加工参数优化设计，确保参与方案与加工需求充分适应，提高刀具产品质量，为刀具制造企业争取更大的市场份额。

4.3采取有效措施提高进刀速度和质量

数控机床的切削在整个数控机床中占很大的比例，合理选择高性能刀具对优化生产效率具有重要的价值。首先，必须使用简化的刀具来控制机器停机时间。一般来说，NC机床生产少量产品时，机床的切削时间只是生产时间的一部分，而剩余时间通常为等待时间。高效刀具通过在生产过程中保持较高的切削速度和进给速度来提高切削效率。合理选择数控机床应用工具，确保刀具在加工操作中的强大功能利用率。

结束语

综上，数控刀具制造工艺具备切削效率高、位置精度好、可靠性强等特点，现阶段最常用的智能制造技术包括磨损检测技术等。基于数控刀具制造特点及工艺要求，整合技术及管理资源构建刀具制造智能管理，以此实现刀具制造全生命周期的自动化、智能化管理，全面提高刀具制造技术水准。

参考文献

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