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单台机床加工，对刀具磨损破损监测，凭工人经验，尚能进行正常生产，而对FMS、CIMS、无人化工厂，必须解决刀具磨损与破损线实时监测及控制问题。因为及时确定刀具磨损破损程度并进行线实时控制，提高生产过程自动化程度及保证产品质量，避免损坏机床、刀具、工件关键要素之一。

　　监测参量选取

　　监测刀具磨损破损方法很多，可分为直接测量法间接测量法两大类。直接测量法主要有：光学法、接触电阻法、放射性法等。间接测量法主要有：切削力或功率测量法，刀具工件测量法，温度测量法，振动分析法，AE法，电机电流或功率测量法等。

　　比较现有刀具磨损破损监测方法，各有优缺点，我们选取声发射(AE)电机电流信号作为监测参量。这因为AE信号能避开机加工噪声影响最严重低频区，受振动声频噪声影响小，感兴趣区信噪比较高，便于对信号进行处理。响应速度快，灵敏度高;但重负荷时，易受干扰。而电机电流信号易于提取，能适应所有机加工过程，对正常切削加工没有影响，但易受干扰，时间响应慢，轻负荷时，灵敏度低。这样，同时选AE电机电流为监测信号，就能利用这2个监测量各自长处，互补不足，拓宽监测范围，提高监测精度判别成功率。

　　切削过程，当刀具发生磨损破损时，切削力相应发生变化，切削力变化引起电机输出转矩发生变化，进而导致电机电流发生相应变化，电流法正通过监测电机电流变化，实现间接线实时判断刀具磨损破损。

　　AE材料或结构受外力或内力作用产生变形或断裂时，以弹性波形形式释放出应变能现象。它具有幅值低，频率范围宽特点。试验及频谱分析发现：正常切削产生AE信号主要工件材料塑性变形，其功率谱分布，100kHz以下数值很大，100kHz以上较小。当刀具磨损破损时，100kHz以上频率成分AE信号要比正常切削时大得多，特别100-300kHz之间频率成分更大些。为此，应通过带通滤波器，监测100-300kHz频率成分AE信号变化，对刀具磨损破损进行监测。

　　利用AE、电机电流信号综合对刀具磨损破损进行判别原理：轻负荷区，依靠AE包络信号，用阈值方法进行判别;负荷区，这时电机电流AE信号都起作用，用两者结合方法进行判别，提高判别成功率，具体方法：如果AE信号超过AE阈值，则置延时常数为ds(d数值依赖于系统构成)，如果ds时间内，电流信号也超过电流信号阈值，则判刀具极限磨损或破损。如果ds时间内，电流信号未超过电流信号阈值，则不报警，由延时常数继续监测。这种以AE为先导，AE信号电机电流信号进行“与”判别模式，既利用了AE信号具有实时、灵敏特点，又考虑了电机电流信号具有滞后性质，具有较强抗干扰能力，提高了判别成功率。大负荷区，则以电机电流信号为主，AE信号为辅进行判别。

　　电流信号实际判别公式如下：

　　I=(Ia-Ib)-F(Va-Vb)

　　式：I为判别电流值;F为电压变化引起电流变化比率，主要为消除电流、电压硬件线路放大倍数不一致;Va、Va分别为监测过程采样电流电压值;Ib、Vb则为开始切削时电流电压值。

　　实验过程结果

　　刀具磨损破损线实时监测自动化机加工生产线一个困难而又重要问题，虽然监测刀具磨损破损方法很多，但由于实际切削过程环境恶劣、刀具工件多样性、采集数据离散性大等因素，使得实际监测很困难。若采用单一监测方法，无论直接法，还间接法，由于受到诸如切屑、切削液振动影响，时间响应差测试灵敏度影响，材料物理性质变化影响，切削条件影响等，监测有效性判别成功率受到质疑。为此，可总结现有监测法优缺点基础上，采用多参量综合监测法，充分利用每个监测量优点，互补不足，拓宽了监测范围，提高了判别成功率。我们采用AE电机电流信号2个参量进行监测，进行了实验，证明刀具破损监测效果良好。

　　CA6410车床上钻孔及车削外圆实验

　　为模拟加工心上钻孔，钻头装夹车床主轴卡盘上，工件夹刀架上，钻孔实验时，钻头旋转，工件自动进给，AE传感器安装小刀架上。实验钻削参数为：钻头转速n=900-1120r/min，进给量s=0.028-0.039mm/r、s=0.1mm/r。用直径f2.5mm以上钻头钻削23次，用直径f25mm以下钻头钻削80次，总计钻削23+80=103次，结果误报1次，漏报2次，判断成功率为97%。

　　车削外圆实验时，40Cr钢45钢圆棒(f800mm×600mm)试件上轴向每隔20-30mm埋入直径f1.5mm钻头，为正常外圆车削实验过程加速刀具破损。实验车削参数为：主轴转速n=800r/min，刀具进给量s=0.2mm/r，切削深度ap=1-2mm。60次破损纪录判断成功率为96.7%。

　　Z512-D台钻上钻孔实验

　　工件材料为45钢，钻孔直径f0.8-2.5mm。，钻头转速n=480r/min，手动进给，钻孔30次，误判2次，判断成功率为93.3%。