在數(shù)控加工中，刀具狀態(tài)的檢測(cè)具有非常重要的意義，因?yàn)榈毒叩膿p壞不僅影響加工的質(zhì)量和效率，而且還可能導(dǎo)致嚴(yán)重的機(jī)床和人身事故。刀具的損壞有磨損和破損兩種情況，磨損是刀具在加工過(guò)程中與工件發(fā)生接觸和摩擦而產(chǎn)生的表面材料的消耗的現(xiàn)象；而破損是刀具發(fā)生崩刃、斷裂、塑變等而導(dǎo)致刀具失去切削能力的現(xiàn)象，它又包括脆性破損和塑性破損，脆性破損是刀具在機(jī)械和沖擊作用下，在尚未發(fā)生明顯的磨損而出現(xiàn)的崩刃、碎裂、剝落等。而塑性破損是刀具在切削時(shí)，由于高溫、高壓等作用，在與工件相接觸的表面層上發(fā)生塑性流動(dòng)而失去切削能力的現(xiàn)象［1］。目前，對(duì)刀具的檢測(cè)主要采用人工檢測(cè)、離線(xiàn)檢測(cè)和在線(xiàn)檢測(cè)三種策略。人工檢測(cè)即是由工人在加工時(shí)憑經(jīng)驗(yàn)對(duì)刀具的狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)；離線(xiàn)檢測(cè)就是在加工之前對(duì)刀具進(jìn)行專(zhuān)門(mén)檢測(cè)，并預(yù)測(cè)其壽命看是否勝任當(dāng)前的加工；在線(xiàn)檢測(cè)也稱(chēng)實(shí)時(shí)檢測(cè)，就是在加工的過(guò)程中實(shí)時(shí)對(duì)刀具進(jìn)行檢測(cè)，并依據(jù)檢測(cè)的結(jié)果做相應(yīng)的處理。目前，對(duì)刀具檢測(cè)的算法也不少，有的采用從理論上計(jì)算刀具所受應(yīng)力的變化來(lái)判斷刀具的損壞情況［2］［3］，有的采用時(shí)序分析的方法對(duì)刀具進(jìn)行檢測(cè)［4］［5］，有的采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)刀具進(jìn)行檢測(cè)［6］［7］，還有的綜合采用小波變換理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)刀具進(jìn)行檢測(cè)［8］，但它們主要從理論上進(jìn)行探討�？紤]到刀具在數(shù)控加工中塑性破損比較少見(jiàn)，而磨損對(duì)數(shù)控的安全性關(guān)系不是很大且其可通過(guò)離線(xiàn)檢測(cè)進(jìn)行處理，本文以數(shù)控加工中常用的球頭刀具為研究對(duì)象，對(duì)脆性破損中的脆性斷裂的實(shí)時(shí)檢測(cè)進(jìn)行研究，該類(lèi)斷裂的發(fā)生，將對(duì)加工的質(zhì)量和機(jī)床本身產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。我們認(rèn)為刀具本身存在著微小的裂紋，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立球頭刀具的負(fù)載模型，通過(guò)在線(xiàn)檢測(cè)判斷該微裂紋在此時(shí)的負(fù)載條件下是否會(huì)擴(kuò)展，若可能擴(kuò)展，我們就認(rèn)為該負(fù)載是危險(xiǎn)的并通過(guò)減小刀具的進(jìn)給量來(lái)減小刀具所受的負(fù)載，以保證刀具的安全。 VvT7v]
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1刀具的實(shí)時(shí)檢測(cè) l|iOdKr h
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（1）球頭刀具負(fù)載模型的建立 lR9uD9D r
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如前所述，數(shù)控加工時(shí)，刀具所受的負(fù)載與很多因素有關(guān)，但考慮到球頭刀具的特點(diǎn)和實(shí)時(shí)加工的需要，本文只考慮影響較大的幾個(gè)因素，即主軸的轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、切削的深度、加工材料的切削性能四個(gè)因素，則球頭負(fù)載的模型為 TP~1-(M)}
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其中：F——負(fù)載向量；h——切削的深度； =+I-9=
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s——主軸的轉(zhuǎn)速；m——材料的切削性能。 71ab&V il
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v——進(jìn)給量； 3N|6?'m
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很顯然，式（1）只是給出了負(fù)載與各個(gè)影響因素間的籠統(tǒng)的關(guān)系，為了求負(fù)載與各個(gè)影響因素之間的關(guān)系的具體表達(dá)式，必須求出各個(gè)因素對(duì)負(fù)載影響的具體大小，為此，或者采用微分幾何等數(shù)學(xué)方法進(jìn)行復(fù)雜的推導(dǎo)，或者采用實(shí)驗(yàn)的方法得出各個(gè)因素的影響系數(shù)，但這樣建立的模型難以適應(yīng)變化的環(huán)境，用于數(shù)控加工中的實(shí)時(shí)檢測(cè)效果不是很理想。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)處理該模型并將之用于刀具的實(shí)時(shí)檢測(cè)中。 @1<VvW=
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（2）刀具實(shí)時(shí)檢測(cè)原理 cMoJHC,!
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本刀具實(shí)時(shí)檢測(cè)的原理是先實(shí)時(shí)測(cè)出刀具的切削深度和進(jìn)給量并和主軸的轉(zhuǎn)速及加工零件的材料類(lèi)型輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行負(fù)載計(jì)算，得出的負(fù)載輸入檢測(cè)器進(jìn)行計(jì)算、比較，若該負(fù)載超過(guò)刀具的疲勞條件下的裂紋擴(kuò)展負(fù)載，則減小刀具的進(jìn)給速度，并將進(jìn)給速度的減小量反饋到CNC控制器的輸入信息，使CNC控制器作出相應(yīng)的控制，以使得負(fù)載的大小改變到安全的水平。 #0\* 8 6
該刀具實(shí)時(shí)檢測(cè)原理如圖所示。 JfK4|{ @
（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) ]ms+ Va_/
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對(duì)整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特性具有決定性的影響。本負(fù)載自適應(yīng)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)采用三層的BP結(jié)構(gòu)。根據(jù)上面的分析，顯然輸入層有四個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有三個(gè)節(jié)點(diǎn)，即負(fù)載在xyz三個(gè)方向的大小。現(xiàn)在的問(wèn)題就是確定中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇對(duì)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和計(jì)算特性具有非常重要的影響，是該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成敗的關(guān)鍵，若中間隱層的節(jié)點(diǎn)過(guò)少，則網(wǎng)絡(luò)難以處理復(fù)雜的問(wèn)題，但若中間隱層的節(jié)點(diǎn)過(guò)多，則將使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間急劇增加，而且還可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)度，使網(wǎng)絡(luò)抗干擾能力下降。目前，還沒(méi)有完善的理論來(lái)指導(dǎo)中間隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇而只是結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行試探性選擇再逐步優(yōu)化�？紤]到本負(fù)載自適應(yīng)控制系統(tǒng)的特性，我們認(rèn)為負(fù)載是進(jìn)給速度的連續(xù)函數(shù)，根據(jù)Kolmogorov定理（連續(xù)函數(shù)表示定理），為了理論上能精確模擬該連續(xù)的函數(shù)，若三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層為M個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層為N個(gè)節(jié)點(diǎn)，則中間層應(yīng)為2M+1個(gè)節(jié)點(diǎn)。為此我們選擇中間的隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)為2M+1=2×4+1=9個(gè)節(jié)點(diǎn)［9］。因此，本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為輸入層四個(gè)節(jié)點(diǎn)，中間層九個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層三個(gè)節(jié)點(diǎn)。 "WO0 rh`
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（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線(xiàn)學(xué)習(xí) "dE[X`
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要的特性就是具有學(xué)習(xí)的功能，即能夠根據(jù)一定量樣本的輸入輸出關(guān)系，自動(dòng)調(diào)整連接各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值的大小以滿(mǎn)足既定的目標(biāo)。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，樣本數(shù)的選擇是非常重要的，若樣本太少，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)的性能不好，若樣本數(shù)增加，勢(shì)必增加采集樣本數(shù)據(jù)的工作量及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間。同時(shí)，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的內(nèi)插性能而外插性能較差，故樣本數(shù)據(jù)必須包括全部模式和考慮可能的隨機(jī)噪聲的影響。對(duì)于本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載自適應(yīng)控制系統(tǒng)，其具有四個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，根據(jù)上面的分析，我們采取每個(gè)節(jié)點(diǎn)給定四個(gè)值，以它們不同的組合作為樣本輸入數(shù)據(jù)，這樣可得256個(gè)樣本。具體做法是將各個(gè)輸入量在可能的變化范圍內(nèi)大體分成四等份，并用實(shí)驗(yàn)的方法測(cè)出在每種輸入情況下的負(fù)載值。在得到256個(gè)樣本之后，我們采用離線(xiàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，得出每個(gè)連接節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值，這樣經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就建立了相應(yīng)的刀具負(fù)載模型，為刀具的實(shí)時(shí)檢測(cè)提供條件。 ^]~!:Ej0
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（5）檢測(cè)器的設(shè)計(jì) jA[")RVG
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該檢測(cè)器的功能是檢測(cè)刀具所受負(fù)載是否超過(guò)應(yīng)力疲勞條件下的裂紋擴(kuò)展負(fù)載。若可能擴(kuò)展，我們就認(rèn)為該負(fù)載是危險(xiǎn)的，并通過(guò)減小刀具的進(jìn)給量來(lái)減小刀具所受的負(fù)載，以保證刀具的安全。為此，我們首先建立刀具的力學(xué)模型，我們將加工中的刀具簡(jiǎn)化為端點(diǎn)受力的懸臂梁，且端點(diǎn)所受的力即為用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求出的負(fù)載，這樣，根據(jù)材料力學(xué)的相關(guān)理論可以得出刀具中應(yīng)力最大的部分為刀具與機(jī)床的結(jié)合處，并可求出此處的應(yīng)力。之后，根據(jù)斷裂力學(xué)的相關(guān)理論有公式da/dn=f(σ,a,c)，其中，a為裂紋的長(zhǎng)度，N為應(yīng)力的頻率，σ為正應(yīng)力，c為與材料有關(guān)的常數(shù)［10］。上式中，σ、N、c為已知量或通過(guò)資料可查得，有待確定的為函數(shù)f和裂紋的長(zhǎng)度a。對(duì)于f，我們采取的措施是：假定刀具在與機(jī)床結(jié)合處的微裂紋為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類(lèi)裂紋的復(fù)合裂紋，并根據(jù)此處正應(yīng)力和剪應(yīng)力的大小確定該三類(lèi)裂紋的比例，這樣，即可根據(jù)各類(lèi)具體的裂紋類(lèi)型建立公式。至于a，我們根據(jù)該類(lèi)刀具在使用壽命中的平均裂紋長(zhǎng)度，該平均長(zhǎng)度可通過(guò)無(wú)損探傷的方法對(duì)不同使用期的刀具進(jìn)行檢測(cè)得到。 >,I'S2_Zl
2結(jié)論[Page] lC ,~_Yb
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本文提出了通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了對(duì)數(shù)控加工中的球頭刀具實(shí)時(shí)檢測(cè)的方法，該方法能實(shí)時(shí)的對(duì)加工中球頭刀具所受負(fù)載的大小進(jìn)行計(jì)算，并通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)判斷該負(fù)載是否超過(guò)刀具在應(yīng)力疲勞條件下裂紋擴(kuò)展的負(fù)載水平并作出相應(yīng)的處理。該方法對(duì)影響負(fù)載的因素進(jìn)行了合理的簡(jiǎn)化，使得該控制模型的算法效率很高，因此特別適合實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要。本文雖然以數(shù)控中的球頭刀具為研究對(duì)象，其實(shí)，該方法的原理也可用到其它加工和其它刀具中，比如，電加工等。
