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基于主轴电流信号的铣削力监测方法研究
摘要
铣削过程中的切削力状态是其加工品质、稳定性和效率的重要保证。本文提出了一种基于主轴电流信号的铣削力监测方法，通过对主轴电流信号的采集与处理得到铣削过程中的切削力数据，从而实现对铣削过程状态的实时监测。实验结果表明，该方法能够有效地监测铣削过程中的切削力状态，并为其优化提供了支持。
关键词：铣削；切削力；主轴电流；监测
Abstract
Thecuttingforcestateduringmillingprocessisanimportantguaranteeforitsprocessingquality,stabilityandefficiency.Inthispaper,acuttingforcemonitoringmethodbasedonspindlecurrentsignalisproposed.Bycollectingandprocessingthespindlecurrentsignal,thecuttingforcedatainthemillingprocesscanbeobtained,soastorealizereal-timemonitoringofthemillingprocessstate.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelymonitorthecuttingforcestateinthemillingprocessandprovidesupportforitsoptimization.
Keywords:milling;cuttingforce;spindlecurrent;monitoring
论文正文
引言
铣削作为一种重要的精密加工方法，在汽车、航空、航天和模具等领域广泛应用。在铣削过程中，切削力状态是其加工品质、稳定性和效率的重要保证。因此，实时监测铣削过程中的切削力状态，对其工艺优化和质量保证具有重要意义。
传统的切削力监测方法主要基于切削力传感器的测量，但其应用范围受到限制，如其无法测量非法兰铣削时的切削力状态，且成本较高。近年来，基于信号处理、机器学习等技术的切削力监测方法逐渐引起了研究者的关注。本文提出了一种基于主轴电流信号的铣削力监测方法，通过对主轴电流信号的采集与处理，实现对铣削过程状态的实时监测。
1.主轴电流信号的采集
主轴电流信号的变化可以反映切削力的状态，因此对其采集是实现铣削力监测的重要步骤。采集主轴电流信号的装置一般可以放置在机床控制系统与主轴电机之间，其示意图如图1所示。
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图1采集主轴电流信号示意图
在实际采集时，应注意传感器的放置位置以及信号的采集频率。传感器应尽可能地靠近铣削刀具，以准确地监测切削力的状态，同时应选择合适的采样频率，使采集的信号具有一定的分辨率。
2.主轴电流信号的处理
主轴电流信号一般为模拟信号，需要进行处理以提取其中的切削力信息。针对不同的信号特点，可选用不同的信号处理方法。本文将主要介绍基于小波变换的主轴电流信号处理方法。
小波变换是一种多分辨率分析方法，可以将信号分解为不同频率的小波系数。铣削过程中的切削力变化具有明显的非稳态性和非线性特征，因此选择小波分析可以更好地提取其特征信息。小波分析的基本流程如图2所示。
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图2小波分析的基本流程
将采集到的主轴电流信号进行小波分解，得到其D1-D4的小波系数，其中D1表示高频细节系数，D4表示低频近似系数。以D1的小波系数为例，其可以反映切削过程中的高频振荡情况，即切削力的瞬时变化。通过对D1小波系数进行小波包分解，可以得到其不同频率下的细节系数，而不同频率的细节系数即为不同的切削力状态。因此，通过对不同频率细节系数的分析，可以实现铣削过程中的切削力监测。
3.实验结果与分析
本文使用了T智能硬铣床进行实验，采集了锻模钢的铣削电流信号。实验中选择了主轴转速为5000rpm，铣削深度为0.5mm，进给速度为0.1mm/r的工况。采集到的电流信号如图3所示。
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图3采集到的电流信号
将采集到的电流信号进行小波分解，得到其D1-D4小波系数，如图4所示。
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图4电流信号的小波分解结果
从图4可以看出，在D1-D3的细节系数中都存在明显的峰值，即表明切削力的状态存在变化。将不同频率下的细节系数分别分析，可以得到切削过程中不同频率下的切削力状态。以最高频率下的细节系数为例，将其T-S图绘制如图5所示。
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图5最高频率下的细节系数T-S图
从图5中可以看出，随着切削深度的增加，最高频率下的细节系数也呈现出增加的趋势。这表明切削力的变化在高频段表现出更为明显的状态，而且随着切削深度的增加，切削力状态的变化也更加剧烈。
结论
本文提出了一