数控加工刀具磨损在线监测与自适应调整

数控技术加工因为精度很高、灵活性很强以及效率高，所以在现代制造业里处于核心的位置。刀具作为数控加工过程里的关键部分，它们的磨损情况会直接关系到加工的成品质量、生产的效率和产生的成本。如果刀具过度磨损，就会让加工出来的工件尺寸偏差，表面的粗糙程度变大，甚至会导致刀具直接断裂，这样会让加工件报废或者机器出问题。根据统计数据可知，在制造业的成本当中，因为刀具磨损带来的生产损失占很大比例。所以能够在线监测刀具的磨损情况并进行自动调整，及时了解刀具状态然后调整加工参数，这对提升数控加工稳定性、可靠性还有节省成本来说特别重要。

一、刀具磨损在线监测技术

1.1 基于振动信号的监测

数控加工时，刀具和工件的切削力会导致机床振动，刀具磨损情况不同就让振动情况不一样。在机床主轴、刀架等地方装上加速度传感器，就能收集到振动信号。对振动信号做时间维度的分析，可以得到平均值、方差、峰值等数据，等数据和刀具磨损有关系。比如当刀具磨损更严重时，振动信号的方差和峰值一般会升高。频率分析用的是傅里叶变换方法，把振动信号从时间数据转化成频率数据，可以看到各个频率对应的能量情况。刀具磨损经常会使某些频率区间的能量出现变化。如小波变换这种混合分析方法，能同时看到时间和频率上的细节特征，更容易发现刀具磨损带来的微小振动变化，让监测结果变得更准确。

1.2 基于电流信号的监测

机床电动机电流和切削力量之间有关系密切，而切削力量会被刀具磨损所受到影响。当刀具发生磨损，切削力就会变大，这时候马达需要产生更大的扭力，从而电流就跟着改变了。通过在机床的电机电路里面装电流传感器收集电流的数据，然后分析它的有效数值、最高值和频率谱等参数。研究显示，电动机电流的有效值会随着刀具磨损程度的增加而升高，同时某些频率部分的电流变化也能够反应刀具的磨损情况。因为用电流信号来做监测具备成本较低、安装方便等好处，所以在实际生产中用得比较多。

二、刀具磨损状态识别方法

2.1 基于机器学习的方法

2.1.1 支持向量机

支持向量机（SVM）属于常用机器学习分类方法，在刀具磨损识别里面使用广泛。它通过寻找一个最好的分界平面，这样就可以把不同磨损状态的数据样本分开。如果遇到数据没法线性分开的情况，可以先用核函数把低维数据转到高维空间，实现线性可分。具体到刀具磨损识别问题上，通常是先把振动信号、电流信号等特征数据拿过来作为输入，然后训练支持向量机，这样就可以建立一个判断刀具磨损程度的分类模型。

2.1.2 人工神经网络

人工神经网络（ANN）具有比较强大的非线性映射能力，并且还有自我学习的功能。对于刀具磨损状态的识别中，比较常用的两种是 MLP 多层感知器还有 RBFNN 径向基神经网络。MLP 结构包含输入层、中间隐藏层还有输出层三个部分，通过改变神经元之间连接的权重参数，就能学习到刀具磨损特征跟状态之间的关系。RBFNN 网络的话，它是用径向基函数作为隐藏层神经元的激励函数，具有学习速度快、逼近能力强的特点。把采集到的刀具磨损相关信号特征数据输入到 ANN 网络里，经过训练之后的模型就可以比较准确地判断出刀具的磨损状态。

2.2 基于深度学习的方法

2.2.1 卷积神经网络

卷积神经网络也就是 CNN 用在刀具磨损识别上有特别的好处。整个网络里有那种卷积层、池化层还有全连接层等，它能自适应从数据里找出那些复杂的特征。比如那些振动或者声音的信号，可以先把它们转成图片的样子，再放进CNN 模型里。卷积核在卷积层里面负责找出图像的特征，池化层的作用是把等特征压缩一下，这样计算机就不用算那么多。这样一层层下来，特征就更明显，最后全连接层就靠等特征来判断磨损情况。实验结果显示，用 CNN 的方法比以前的那些机器学习算法准确率更高。

2.2.2 循环神经网络

循环神经网络 RNN 还有它的改进版像是 LSTM 和 GRU 等，适合用来处理有时间顺序的刀具磨损监控的数据。刀具磨损它会随着时间变化，所以用 RNN 可以比较好的抓到数据里时间上的联系。LSTM 和GRU 这两种因为加了门控的结构，这样 RNN 在搞长数据的时候梯度消失或者爆炸的问题被处理，这样就能记住更久的信息。把有时间顺序的刀具磨损信号输到 RNN、LSTM 或者 GRU 的模型里，这个模型就能学会刀具磨损随着时间是怎么变的，然后就可以动态地准确判断刀具磨损的情况。

三、刀具磨损自适应调整策略

3.1 基于监测结果的切削参数调整

通过在线监测刀具磨损情况和识别它的状态，然后及时调节切削参数，就能保证加工的质量还能让刀具用得更久。当刀具刚开始磨损的时候，可以稍微加点切削速度和进给量，这样加工起来更快。等刀具磨到正常阶段了，这时候参数就不用调保持稳定就行。要是检测到刀具磨损变得特别厉害，那就得把速度和进给量都降下来，省得刀具磨坏得太快。比如监测系统发现刀具后面磨损量快到极限了，那就把进给速度调慢点，这样切削力变小磨损速度也跟着慢下来。另外，还能根据刀具现在磨损的情况调整切多深，这样切削过程就能变得更好。

3.2 刀具路径的自适应优化

刀具出现磨损的话会影响加工出来的精度，用自适应优化刀路方法可以对这种误差进行补偿。在数控加工的时候，根据监测到刀具磨损的情况，可以调整它的路径。比方说当刀具磨损让加工尺寸出问题的时候，通过改变刀具半径补偿的参数，就能重新调节刀路轨迹来保证尺寸准确。要是加工那些形状复杂的曲面零件的话，能按照刀具磨损程度的变化，随时调整刀具的位置和走的路线，让刀具总能用最好的角度去切削材料，这样做出来的零件表面质量更好。

结论

数控加工刀具磨损在线监测与自适应调整技术，对提升数控加工水平、降低生产成本、提高生产效率具有重要意义。通过振动、检测、电流、声发射等多种信号监测方法，能够比较好的获取刀具磨损情况；用机器学习和深度学习等智能算法可以准确判断刀具的磨损情况；根据监测结果进行切削参数改变和优化刀具轨迹等自适应办法，可以让刀具用的更久还能提升加工质量还有传统机器学习方法。

参考文献：

[1] 柳大虎 , 汪永超 , 何欢 . 基于特征融合与域自适应的刀具磨损在线监测 [J]. 组合机床与自动化加工技术 , 2024(8):121-126.

[2] 钟勇. 汽车零部件数控加工中刀具磨损监测及补偿技术[J]. 汽车知识,2025(3):71-73.