基于LABVIEW與經驗公式的切削力監測及預測系統的設計與實現

摘 要：【目的】本研究基于LABVIEW與經驗公式，提出對切削力監測及預測的方法，可對切削力進行快速預測?！痉椒ā渴褂肔ABVIEW中的開發數據采集模塊、數據處理模塊及切削力經驗公式的試驗模塊，使用經驗公式構來建機床車削力的數學模型，對當前切削力的預測值進行實時計算?！窘Y果】為了驗證該系統的準確性和可行性，對車削力正交試驗和經驗公式進行對比分析。結果表明：經驗公式擬合計算出的切削力與實際值接近，誤差不超過1.5%?！窘Y論】基于LABVIEW與經驗公式搭建的切削力監測及預測系統能有效提高機床的加工質量。

關鍵詞：LABVIEW；經驗公式；切削力；預測

中圖分類號：U414? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1003-5168（2023）08-0005-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.08.001

Design and Implementation of Cutting Force Monitoring and Prediction System Based on LABVIEW and Empirical Formula

YANG Xue

（Chongqing Electronic Engineering Vocational College， Chongqing 401331， China）

Abstract： [Purposes] Based on LABVIEW and empirical formula， this study proposes a method for monitoring and predicting cutting force， which can quickly predict cutting force. [Methods] Using the development data acquisition module， data processing module and cutting force empirical formula test module in LABVIEW， the mathematical model of turning force of machine tool is constructed by empirical formula， and the predicted value of current cutting force is calculated in real time. [Findings] In order to verify the accuracy and feasibility of the system， the orthogonal test and empirical formula of turning force were compared and analyzed. The results show that the cutting force calculated by the empirical formula is close to the actual value， and the error does not exceed 1.5 %. [Conclusions] The cutting force monitoring and prediction system based on LABVIEW and empirical formula can effectively improve the machining quality of machine tools.

Keywords： LABVIEW; empirical formula; cutting force; forecast

0 引言

數控機床是由程序控制機械加工。在實際切削加工過程中，切削力大小對機床刀具及被加工工件的形變程度、切削功率、刀具磨損、殘余應力大小及分布等產生影響［1］。切削力控制失當會導致被加工工件質量變差、機床設備加工能力變差、刀具壽命降低。通過建立切削力監測和預測平臺，對切削力進行有效管理。本研究基于LABVIEW對數控機床切削力監測及預測系統進行開發，使用切削力經驗公式對切削力計算進行實時監測。

1 影響切削力因素研究

研究表明，切削力對機床切削過程中的刀具狀態變化影響十分顯著，切削力的大小和切削參數息息相關，而切削參數設置是否合理會影響到數控機床加工效率和產品加工質量。在機床加工過程中，選用切削力作為機床加工性能的表征指標，實時監測及預測切削力，對提高機床加工效率、改善刀具磨損情況、保證被加工工件質量等具有重要作用［2］。

在切削過程中，很多因素會對切削力產生影響，如工件材料、切削用量、刀具幾何參數等［3］。在機床切削過程中，隨著切削深度和進給量增加，切削力也會隨之增大。此外，刀具的前角、刃傾角、主偏角和刀尖圓弧半徑會對機床切削力產生影響［4］。研究表明，切削深度、切削速度、進給量對切削力的影響最為顯著，所以選擇切削深度、切削速度、進給量作為影響切削力的因素進行研究［5］。

2 切削力經驗公式

在實際應用中，切削力可分解為主切削力、進給力、切深抗力。為了便于計算機床切削力，選擇切削深度、切削速度、進給量作為切削力經驗公式計算的主要變量，將其他對機床切削過程產生作用的因素作為修正系數進行輔助計算［6］。切削力的經驗公式見式（1）至式（3）。

FTan = C[FTan][ ][αxFTanp][ ][fyFTan][ ][VnFTanc][ ]K[FTan] （1）

FRad = C[FRad][ ][αxFRadp][ ][fyFRad][ ][VnFRadc][ ]K[FRad] （2）

FAxi = C[FAxi][ ][αxFAxip][ ][fyFAxi][ ][VnFAxic][ ]K[FAxi] （3）

式中：FTan、FRad、FAxi分別為機床切削過程中切削合力的三個互相垂直的分力，即主切削力、切深抗力、進給力；[CFTan]、[CFRad]、[CFAxi]分別為工件材料、切削條件等對機床切削力三個互相垂直分力的影響系數；[αxFTanp]、[αxFRadp]、[αxFAxip]分別為切削深度[αp]對機床切削力的三個互相垂直分力的影響系數；[fyFTan]、[fyFRad]、[fyFAxi]分別為進給量f對機床切削力三個互相垂直分力的影響系數；[VnFTanc]、[VnFRadc]、[VnFAxic]分別為切削速度[Vc]對機床切削力三個互相垂直分力的影響系數；K[FTan]、K[FRad]、K[FAxi]分別為加工過程各個切削用量對機床切削力三個互相垂直分力的綜合影響系數。

3 基于LABVIEW的切削力系統建立

3.1 數據采集模塊

為了采集到機床加工時切削力數據，使用數據采集卡來采集機床切削力壓電傳感器信號。在采集信號過程中，受到機床振動的影響，采集到的信號會有雜波，可采用差分法來消除誤差，得到合理的切削力參數。采集卡精度約為0.153 μV，將采集卡量程設置為±5 V，采用多通道采集觸發方式，能有效滿足試驗數據的采集要求。在采集信號過程中，按照通道順序進行掃描，從而獲取數據。

3.2 數據處理模塊

為了研究機床切削力的特征數據，對采集到的數據進行截斷、濾波等處理。因此，數據處理模塊要具有數據查詢與讀取、統計分析、濾波處理、數據存儲等功能。構建機床切削力監測數據庫，包含刀片材料、機床型號、切削深度、進給量、切削速度、波形等數據。

3.3 切削力經驗公式模塊

在機床切削過程中，影響切削精度的因素有很多，且多數切削力理論計算公式不能完全反映實際切削過程中切削力變化過程。針對上述問題，本研究基于機床切削加工過程中采集到的數據來建立機床切削力經驗公式，使用多元線性回歸方法，得到切削深度、進給量、切削速度對切削力的影響系數及其他切削力影響因素的修正系數。為了研究切削時切削深度、進給量、切削速度對機床切削力的影響程度，開發出基于多因素試驗法的切削力經驗公式試驗模塊，如圖1所示。

4 切削力預測試驗

4.1 正交試驗設計

在切削力正交試驗中，主要切削因素為切削深度[αp]、進給量f及切削速度[Vc]。對各切削因素均選擇三個水平，[αp1]=0.5 mm、[αp2]=1.5 mm、[αp3]=2.5 mm；f1=0.12 mm/r、 f1=0.18 mm/r、 f3=0.24 mm/r；Vc1=150 m/min、Vc2=200 m/min、Vc3=250 m/min。切削力正交試驗為三因素三水平試驗，選擇L9（34）正交試驗表來設計數控切削力試驗，切削力正交試驗見表1。

在模塊上進行設置，第一組切削力試驗數據為切削深度[αp]=0.5 mm、進給量f=0.12 mm/r、切削速度Vc=150 m/min，主切削力、切深抗力、進給力的擬合切削分別為76.306 4 N、52.625 7 N、58.469 7 N。

4.2 切削力經驗公式

利用SVD-TLS來擬合機床切削力經驗公式，對切削力正交試驗數據進行對數處理，并在模塊上展示，結果如圖2所示。

為了驗證切削力經驗公式擬合的準確性，將切削力正交試驗數據的實際切削力與經過切削力經驗公式擬合計算出的切削力進行對比分析，結果如圖3所示。

由圖3可知，X軸和Z軸方向上（即主切削力和進給力）的誤差很小，基本在1.2%以內，Y軸方向上的誤差稍大一點，大約在1.6%?？偳邢髁Φ臄M合數值基本與實際值切合，雖出現上下波動現象，但平均誤差基本在1.5%以內，所以擬合的切削力經驗公式具有較高的準確性。

5 結語

本研究基于LABVIEW與經驗公式來搭建切削力監測及預測系統，使操作者能直觀地查看切削力大小和參數，以及機床加工過程中各項數據的實時走勢和數據大小，便于操作者及時更改設備參數，提高加工質量。目前，該系統只針對車削加工，還可推廣到鉆削、磨削等領域。

參考文獻：

［1］羅家元，趙昌杰.金屬切削過程中微觀應力及宏觀切削力演變規律研究［J］.工具技術，2022（11）：70-75.

［2］常建濤，劉堯，孔憲光，等.融合工件幾何特征的變工況切削力預測方法［J］.西安電子科技大學學報，2022（5）：154-165.

［3］周超，姜增輝，張瑩，等.切削參數對34CrNi3Mo高強度鋼插銑加工切削力的影響［J］.工具技術，2022（8）：111-114.

［4］尹航，姜增輝，張聞捷.刀具角度對316H不銹鋼切削溫度影響的仿真研究［J］.工具技術，2022（11）：119-122.

［5］周超，姜增輝，張瑩，等.切削參數對34CrNi3Mo高強度鋼插銑加工切削力的影響［J］.工具技術，2022（8）：111-114.

［6］吳艷英，鄒中妃，吳錦行.微槽車刀切削304不銹鋼切削力及切削能分析［J］.組合機床與自動化加工技術，2022（11）：131-134.

收稿日期：2022-12-06

基金項目：重慶電子工程職業學院科研項目“基于多參量信息融合的切削參數監測及預測技術研究”（22XJZXYB08）；重慶電子工程職業學院科研項目“物流系統規劃與仿真研究”（22XJDXWT01）。

作者簡介：楊雪（1990—），女，碩士，助教，研究方向：仿真分析。