本发明专利技术涉及机床设备监测技术领域，具体涉及一种机床刀具的破损监控方法、装置及加工中心，方法包括：实时获取加工过程中主轴的负载特征值，将该当前负载特征值与负载正常特征值进行对比，得到两者对比的负载差异数据，若该负载差异数据超过预设的负载差异阈值，则认为此时主轴的负载存在异常，输出负载异常信号。基于主轴的负载异常信号可对刀具作出相应处理。本发明专利技术可实时的对加工过程中的刀具状态进行监测，提升了对刀具状态监测的实时性，并且根据主轴实际受到的负载力得出刀具的状态，通过使用负载力的判断使得对刀具状态的判断更为直接及准确。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机床设备监测，具体而言，涉及一种机床刀具的破损监控方法、装置及加工中心。
技术介绍
1、在数控切削过程中，刀具的破损或失效是造成机床设备损坏、工件损坏及切削加工安全事故的主要起因之一。根据实际情况的大致统计，目前加工现场中，由刀具破损和失效引起的停机时间占总的故障停机时间的约30％，这使得数控机床的利用率大大下降。因此，在加工过程中，快速且准确地实现对刀具破损及断刀的在线监测，并在发现刀具断刀或破损时，能及时地作出相应处理(如保存加工信息后报警或者换一把刀)，不仅能有效保护工件、机床设备及保证加工的安全，同时也能保证产品的加工质量、节省时间及提高生产效率。
2、而目前均是通过振动频率来对刀具的状态进行监测，如中国专利一种超声刀具检测方法(申请号cn201611110894.5)，其初检包括频率振幅检测及电位降法检测，复检包括自由模态检测及压力模态检测，综合了频率振幅检测、电位降法检测、自由模态检测、压力模态检测方法对刀具质量进行检测。但该方法主要是对出厂前的刀具进行检测，并无法在加工过程中，对刀具进行实时的监测。
3、因此，现有技术还存在不足，有待改进。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种机床刀具的破损监控方法、装置及加工中心，以在加工过程中，实时的对主轴的负载状态进行监测，通过对主轴状态的负载检测，得出刀具的状态。
2、为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种机床刀具的破损监控方法，包括：
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p>3、建立负载数据模型，负载数据模型包括有当前加工工件加工时主轴的负载正常特征曲线，负载正常特征曲线表征工件在不同加工位置的负载正常特征值；4、基于负载监控命令实时获取加工时主轴的当前负载特征值；
5、将当前负载特征值与负载正常特征值实时进行对比，输出负载差异数据；
6、若负载差异数据超过预设的负载差异阈值，则输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号。
7、在一实施方式中，负载数据模型还包括有当前加工工件加工时主轴的负载异常特征值；
8、在基于负载监控命令实时获取加工时主轴的当前负载特征值之后还包括：
9、将当前负载特征值与负载异常特征值实时进行对比，输出负载相似度数据；
10、若负载相似度数据超过预设的负载异常阈值，则输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号。
11、在一实施方式中，在输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号之后还包括：
12、基于负载异常信号发出刀具异常警报。
13、在一实施方式中，在基于负载监控命令实时获取加工时主轴的当前负载特征值之前还包括：
14、基于工件检测命令检测预设的加工工位是否装夹有加工工件；
15、若检测到加工工件，则接收负载监测命令，否则进入负载监测命令接收等待状态。
16、在一实施方式中，建立负载数据模型具体包括：
17、收集当前加工工件加工过程中主轴的历史负载特征值，以生成历史负载数据库；其中，历史负载数据库实时补入新的负载特征值为历史负载特征值，历史负载特征值为记录的每一次对当前加工工件加工时生成的负载特征值，及记录的通过对当前加工工件进行模拟或实验生成的负载特征值；
18、将历史负载数据库中的历史负载特征值进行负载分类，负载分类包括的类型有负载异常特征值及负载正常特征值。
19、在一实施方式中，在输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号之后还包括：
20、基于负载异常信号，主轴停止转动。
21、获取主轴上刀具的特征图像；
22、将特征图像输入至预先建立的图像异常分析模型，图像异常分析模型包括有刀具异常图像及刀具合格的图像；
23、将特征图像与刀具异常图像进行对比，输出图像比例相似度；
24、若图像比例相似度超过预设的异常阈值，则输出刀具异常信号。
25、在一实施方式中，在将特征图像输入至预先建立的图像异常分析模型，图像异常分析模型包括有刀具异常图像及刀具合格的图像之后还包括：
26、将特征图像与刀具合格图像进行对比，输出图像比例相似度；
27、若图像比例相似度低于预设的比例，则输出刀具异常信号。
28、在一实施方式中，负载数据模型包括有加工时用于装夹当前加工工件的夹具的负载特征值，夹具的负载特征值包括夹具负载正常特征值及夹具负载异常特征值；
29、基于负载监控命令实时获取加工时夹具的当前负载特征值；
30、将夹具的当前负载特征值与夹具负载正常特征值实时进行对比，输出夹具负载差异数据；
31、若夹具负载差异数据超过预设的夹具负载差异阈值，则输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号；或，
32、基于负载监控命令实时获取加工时夹具的当前负载特征值：
33、将夹具的当前负载特征值与夹具负载异常特征值实时进行对比，输出夹具负载相似度数据；
34、若夹具负载相似度数据超过预设的夹具负载异常阈值，则输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号。
35、一种机床刀具的破损监控装置，包括：
36、模型建立模块，用于建立负载数据模型，负载数据模型包括有当前加工工件加工时主轴的负载正常特征曲线，负载正常特征曲线表征工件在不同加工位置的负载正常特征值；
37、特征获取模块，用于基于负载监控命令实时获取加工时主轴的当前负载特征值；
38、对比模块，用于将当前负载特征值与负载正常特征值实时进行对比，输出负载差异数据；
39、异常输出模块，用于若负载差异数据超过预设的负载差异阈值，则输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号。
40、一种加工中心，包括：处理器、存储器及通信总线；存储器上存储有可被处理器执行的计算机可读程序；
41、通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；处理器执行计算机可读程序时实现如上述任意一项的基于机床刀具的破损监控方法中的步骤。
42、本专利技术的有益效果在于：实时获取加工过程中主轴的当前负载特征值，将该当前负载特征值与负载正常特征值进行对比，得到两者对比的负载差异数据，若该负载差异数据超过预设的负载差异阈值，则认为此时主轴的负载存在异常，输出负载异常信号。由于刀具装配在主轴上，因此可用该负载异常信号表示加工刀具的负载异常，根据负载异常信号可度刀具作出相应处理。本专利技术可实时的对加工过程中的刀具状态进行监测，提升了对刀具状态监测的实时性，并且根据主轴实际受到的负载力，进而得出刀具的状态，通过使用负载力的判断使得对刀具状态的判断更为直接及准确。
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【技术保护点】
1.一种机床刀具的破损监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，所述负载数据模型还包括有当前加工工件加工时主轴的负载异常特征值；
3.根据权利要求1或2所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，在所述输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号之后还包括：
4.根据权利要求1所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，在所述基于负载监控命令实时获取加工时主轴的当前负载特征值之前还包括：
5.根据权利要求2所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，所述建立负载数据模型具体包括：
6.根据权利要求1或2所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，在所述输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号之后还包括：
7.根据权利要求6所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，在将所述特征图像输入至预先建立的图像异常分析模型，所述图像异常分析模型包括有刀具异常图像及刀具合格的图像之后还包括：
8.根据权利要求1所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，所述负载数据模型包括有加工时用于装夹当前加工工件的夹具的负载特征值，所述夹具的负载特征值包括夹具负载正常特征值及夹具负载异常特征值；
9.一种机床刀具的破损监控装置，其特征在于，包括：
10.一种加工中心，其特征在于，包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
...
【技术特征摘要】
1.一种机床刀具的破损监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，所述负载数据模型还包括有当前加工工件加工时主轴的负载异常特征值；
3.根据权利要求1或2所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，在所述输出用于表示加工刀具负载异常的负载异常信号之后还包括：
4.根据权利要求1所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，在所述基于负载监控命令实时获取加工时主轴的当前负载特征值之前还包括：
5.根据权利要求2所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于，所述建立负载数据模型具体包括：
6.根据权利要求1或2所述的机床刀具的破损监控方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾建华，谭利广，钟兴华，朱国文，
申请(专利权)人：创世纪工业装备广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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