数控铣加工中切削力监测与控制技术的研究与创新

赵磊 赵伦健 张俊鹏 赵圆 张建中

内蒙古自治区包头市014030

摘要:在数控铣加工中，切削力监测与控制技术的应用十分广泛。合理设计和构建切削力监测系统，选择适当的传感器，并通过数据采集与存储实现实时监测与记录，能够提供有关切削过程的重要信息。切削力测量与分析方法，如直接测量法、功率谱分析法和统计分析法等，可用于深入分析切削过程的效率和质量，并为优化加工参数提供依据。切削力控制策略与算法，如反馈控制、预测控制和优化控制，可以实现对切削力的精确控制，提高加工效率和质量。

关键词：数控铣加工；切削力监测；控制技术

引言

数控铣加工是一种高效、精确的金属加工方法，在汽车、航空航天等行业中得到广泛应用。切削力是指切削过程中刀具对工件的力量，它直接影响着加工的效率、质量和工具的寿命。因此，切削力监测与控制技术在数控铣加工中具有重要意义。

1.数控铣床工作原理

数控铣床是一种采用计算机技术控制的自动化机床，它能够根据事先编写好的程序精确地切割和加工金属、木材等材料。数控铣床通过夹具或工作台将待加工的工件定位在适当的位置上。这需要遵循设计图纸或CAD模型，并确保工件的固定牢固。根据加工要求，选择合适的刀具类型和规格。数控铣床可以同时安装多个刀具，通过刀库自动更换不同的刀具。安装好刀具后，需要进行刀具的长度和半径补偿的设置。数控铣床的操作人员需要编写加工程序，即G代码。G代码中包含了刀具路径、切削速度、进给速度等加工参数，并以机床控制系统所识别的格式输入到数控铣床中。通过机床的控制系统，解释并执行编写好的程序。机床控制系统会根据程序内容判断刀具如何移动，确定坐标轴的运动方式和速度，并控制切削、进给和冷却等动作。数控铣床配备有各种传感器，如切削力传感器、温度传感器等，可以实时监测加工过程中的工件状态和刀具状况，从而实现自动化的质量控制和故障检测。PLC控制系统通常由PLC主机、输入输出模块、电源模块和其他外围设备组成。其中PLC主机是系统的核心，负责处理和执行程序，输入输出模块则负责收集和发送信号实现对设备的控制。

2.切削力监测技术

2.1传统的切削力监测方法

传统的切削力监测方法主要包括力计法和测力法。力计法是一种直接测量切削力的方法，通过将工件固定在力计上并记录力计读数来获得切削力的大小和方向。这种方法相对简单，只需在切削过程中停机进行测量即可得到结果。然而，由于需要停机测量，无法实时监测切削力的变化情况，限制了其应用范围。测力法则通过在切削过程中安装压电式或应变片式传感器来间接测量切削力。压电传感器可以将切削力转化为电信号，应变片传感器则通过测量局部应变信号来推算切削力。这些传感器可以安装在刀具、夹具或工件上，具有实时监测切削力的能力。

2.2基于传感器的切削力监测技术

基于传感器的切削力监测技术可以实时、准确地监测切削力，并为切削过程提供重要的反馈信息。负荷传感器是一种常用的传感器，安装在切削系统中，直接测量切削力。通过监测工具或主轴上的负荷变化，可以准确估计切削力的大小和方向。力传感器常常安装在刀柄上，利用压力传感器或应变片传感器，通过测量与切削力相关的物理量来计算切削力。这种方法不仅能够实时监测切削力，而且不会对加工过程产生显著的干扰。

2.3基于数字信号处理的切削力监测技术

基于数字信号处理的切削力监测技术是最新的研究方向之一。它通过利用计算机和专用软件对传感器采集到的切削力信号进行处理和分析。这种方法可以实现实时监测、存储和分析切削力数据，并提取切削力的特征参数。数字信号处理算法可以应用于去除噪声、滤波和频谱分析等方面，从而更精确地反映切削过程中的力变化。此外，基于数字信号处理的切削力监测技术还可以结合机器学习算法，利用历史数据分析和预测切削过程中的异常情况。

3.切削力监测技术在数控铣加工中的应用

3.1切削力监测系统的设计与构建

切削力监测系统是用于实时监测和记录切削过程中切削力的系统。在数控铣加工中，切削力监测系统的设计与构建十分重要。根据具体的应用需求，选择适合的切削力传感器。可以考虑力传感器、负荷传感器、应变传感器等。确保传感器能够满足测量范围、灵敏度和频率响应等方面的要求。合理选择传感器的安装位置对切削力监测的准确性至关重要。安装在合适的位置可以最大限度地接近实际切削区域，并避免干扰因素对测量结果的影响。设计适当的信号采集与处理系统。这包括选择合适的数据采集设备、模数转换器以及数字信号处理模块。确保信号的稳定采集和可靠处理。通过合适的软件开发实现实时显示和记录切削力数据。这样操作者可以直观地了解切削力的变化，并记录下来以供后续分析和优化使用。

3.2切削力测量与分析方法

切削力测量与分析是切削力监测技术中的核心环节。直接测量法利用传感器直接测量切削力。切削力传感器（例如力传感器、负荷传感器等）将切削力转化为电信号，然后通过信号采集与处理系统获得切削力数值。该方法适用于实时监测切削力大小和方向。功率谱分析法通过对切削力信号进行频谱分析，提取出频谱特征参数。功率谱分析可以帮助分析切削过程中不同频率成分所占的比例，从而了解切削过程中的振动和共振情况。统计分析法基于切削力的统计特性进行分析。包括平均值、标准差、峰值和波动性等统计指标。这些指标可以帮助评估切削过程的稳定性和一致性。机器学习方法可以应用于切削力的分析和预测。通过对大量切削力数据的学习和模型训练，可以建立切削力与切削条件、材料特性等之间的关联。进而实现对切削过程的智能监测与控制。切削力测量与分析方法的选择取决于具体的研究目标和应用需求。同时，结合其他相关参数如切削速度、进给速度和刀具状态等，可以深入分析切削过程的效率和质量，并为优化加工参数提供依据。

3.3实时监测与数据采集

实时监测与数据采集是切削力监测技术中的关键环节。通过实时监测切削力的变化，并进行数据采集和记录，可以提供有关切削过程的重要信息，从而为切削过程的优化和控制提供支持。设计与构建一个可靠的实时监测系统，确保对切削力的连续、准确的监测。该系统应该能够接收传感器传输的切削力信号，并在工作过程中实时显示切削力值和波动情况。选择合适的数据采集设备和软件，实现对切削力数据的实时采集与记录。数据采集设备可以根据需求选择模拟信号采集卡、数据转换器或其他专用设备。同时，确保数据的稳定性和可靠性，以及合适的数据存储介质和容量。设计界面友好的监测系统，实时显示切削力的数值和曲线变化。通过设置合适的报警阈值，可以在切削力超过安全范围时发出警报。操作者可以根据实时监测信息及时调整加工参数，避免潜在的问题。

3.4切削力控制策略与算法

切削力控制是利用切削力监测技术实现对切削过程的自动控制。基于切削力的实时监测结果，采取相应的反馈控制策略来调整刀具的进给速度、切削速度等参数。例如，当切削力超过预设阈值时，降低刀具进给速度，以保持切削力在安全范围内。基于历史切削力数据和其他相关参数，通过建立切削力预测模型来预测未来切削力的变化趋势。然后根据预测结果调整刀具进给速度、切削速度等参数，实现对切削力的控制。结合优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对切削力进行优化控制。通过迭代搜索最优解，调整切削参数以优化切削力的大小和分布。切削力控制策略与算法的选择取决于具体的加工要求和目标。通过合理选取和应用这些策略与算法，可以实现对切削力的精确控制，提高加工效率和产品质量，并延长切削工具的使用寿命。

结束语

切削力监测与控制技术在数控铣加工中具有重要意义，对于提高加工效率、保证加工质量、延长工具寿命具有重要作用。本文对切削力监测与控制技术在数控铣加工中的研究与创新进行了综述。通过合理选择传感器、设计监测系统、实时监测与数据采集，以及采用切削力控制策略与算法等手段，可以实现切削力的精确监测与控制。

参考文献

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