影響切削加工質量和效率的主要因素有：刀磨損、刀具失效和顫振等，它們都會直接反映切力大小的變化，故數控機床加工過程中切削負荷的實時測量與分析是實現機床智能控制的一個重要環節。切削力測量最直接的方法就是利用測力儀，如Kistler9253823型測力臺可以直接輸出3個方向的力和力矩，但該裝置價格昂貴，難以適用工程應用，并且測力儀安裝會降低機床剛度，在大加工負荷下易引起機床顫振和軌跡誤差。而基于刀具幾何參數和切削工藝參數的切削力建模的方法，為切削負荷監測提供了一個有效的手段。但由此得到的切削力模型在實際工廠應用時，限于具體刀具參數設置，其適用性還不能滿足現實的機床智能控制應用。

　　通過測量電機電流則是一個簡單經濟的方法，因為在數控銑削加工中，當銑削力發生變化時，進給電機電流會有相應的變化。ALTINTAS等通過對數控機床進給伺服系統的分析，驗證了基于電樞電流測量切削力的可行性。CHANG和HABERn’71則分別給出了利用神經網絡和模糊技術由主軸電流信號提取切削力的方法。但BUKKAPATNAM¨3通過試驗發現：現有神經網絡算法，由于其結構太復雜，運算負擔過重，很難實時完成電流對切削力的轉換。因為切削力與電機電流之間的關系非常復雜，測量的信號包含不期望的高頻噪聲、電流控制信號、滾珠絲杠效應，很難用一個通用方法從中提取出力信號。作者基于伺服進給電流的時頻分析，研究實時監測進給伺服驅動單元的電流信號，并給出相應力信號的表征成分，提取的實時切削力表征成分可進一步處理用做無測力儀的切削力智能自適應數控銑削加工系統。

1 伺服電機電流分析

　　為分析伺服電流信號中所包含的機床加工狀態信息，進行切削加工。試驗伺服系統為華中數控HSV一16D-020，伺服進給電機為永磁交流同步電機。加工參數為：主軸轉速600 r／rain，進給速度60 mm／min，切削深度2.0 mm。電流測量由霍爾元件在銑削加工狀態下在伺服電機輸入端檢測。加工過程中x軸為進給運動軸，y軸不動，故只對x軸運動電機電流采樣分析，采樣頻率1 kHz。單相電流如圖1所示，可以看出：電流信號不是一個標準的正弦信號，而是由基頻信號和一些高頻信號組成。圖中的單相電流的波峰為控制脈沖的積分狀態。由伺服進給速度60 mm/min和絲杠導程6 mm，可以得到伺服電機的轉速為10 r/min，而伺服電機極對數為3，故其脈沖頻率為10×3/60=0.5 Hz，即脈沖周期為2 s，如圖1所示，控制脈沖的周期為2 s。

圖1 加工狀態下伺服進給電機的單相電流時域信號

　　為從伺服電機電流信號中提取出與切削力相關的伺服電機電流特征量，采用在工業應用中把交流電流轉換成直流電流的方法，即利用三相電流的均方根得到的信號作為等效直流電流，可以看成一組正弦函數加上一個常量，該常量可表示為切削力幅值的大小。而疊加在其上的波動量，為銑削過程斷續切削中切削力變化引起電流的變化波動。故將三相電流去除常量的均方根信號用來確定切削力變化與電流波動之間的關系，其信號如圖2所示。

圖2  伺服進給電機的三相電流均方根去除常量的時域信號

　　對該三相電流均方根進行頻譜分析，找出其主要頻率成分，然后通過與切削力變化相關聯的頻帶，建立切削力改變與相對應的進給電流信號之間的聯系。因為伺服電流信號包含有切削力信號、絲杠傳動噪聲、控制噪聲等，很難直接由圖2所示的信號中提取切削力相關的特征量，故首先采用測力儀測得的切削力信號進行輔助分析，從而確定切削力與之對應的電流信號變化關系。

2 銑削過程切削力信號分析

　　試驗中主軸轉速為600 r/min，螺旋立銑刀3刃，加工采用端銑方式，切削力測量采用Kistler9253B23型測力儀，由電荷放大器5070A輸出采樣得到3個方向的力，采樣頻率1 kHz。加工過程中采用x軸進給端銑全切方式，由對稱性可知x軸與y軸方向切削力信號頻率成分相同，而兩方向的信號幅值不同。由ALTINTAS的端銑切削力的模型分析可知:力信號也可以看成一個被截斷的正弦函數加上一個常數量，大的進給速度以及大的切深對應較大的信號偏移量。為分析切削刃力波動，去除偏移常量，圖3所示為x向切削力的波動信號圖，對應的切削力波峰與周期與主軸轉速和切入齒數有關。

圖3 去除偏移常量的切削力波動信號時域表示

　　對圖3所示信號進行功率譜分析，結果如圖4所示。

圖4 去除偏移常量的切削力波動信號功率譜密度

　可以看出，切削力信號低頻段包含有主頻為0.5、10、20、30 Hz等頻率信號。其中頻率為0.5 Hz左右的信號由第1節對伺服電機電流分析可知該項為伺服電機引入。考慮主軸轉速轉n_y=600 r/min，其基頻為f_T=n_y*z/360=10 Hz，其中z量綱一常數量，表示切入齒數，該試驗中z=1。考慮銑刀有3個刀齒，則切削力信號中還將含有2×f_T=20 Hz以及3×f_T=30Hz的信號。

　　但圖4中這些主頻分量幅值相對較小，對圖3所示的切削力分量進行低頻濾波，圖5為濾波后時域信號。可知：在加工試驗過程中，由于刀具的裝夾存在偏心以及刀具磨損等原因，3個刀齒切削量不相同，其中一個刀齒切削量較大。故圖3所示的切削力信號中的幅值最大的主頻為10 Hz，而從圖5濾波后切削力的時域信號中可看出，還有兩個幅值較小的切削力波峰，其周期為1/30 s。

圖5去除偏移常量的切削力波動信號經過濾波后的時域信號

3 切削力信號與電流信號分析

　　由圖5可知在切削力信號頻率范圍可由主軸轉速、刀具齒數確定，而附加的伺服進給低頻段噪聲可由伺服進給速度、伺服電機極對數確定，故由上述確定的頻率范圍利用帶通濾波器實時對三相電流進行均方根濾波。圖6為濾波后的電流時域信號與切削力的比較。由兩者的時域比較可知：由與切削刀具的安裝偏心，所以各齒的切削力幅值不同，而電流對每齒切削力跟蹤準確，反映出了每齒切削力的幅值變化。故如果利用帶通濾波后的伺服電機電流信號可進一步對刀具磨損和刀具破損進行研究，運用于數控機床的智能加工控制。

圖6基于加工參數提取的電流信號中的力表征成分與實測切削力信號比較

4 結論
　　通過對伺服電流和切削力信號的分析，確定兩者之間的頻帶對應，并基于可變的加工參數確定對信號頻帶分析內容。故實際加工過程中可直接讀取相關的加工參數，計算所需分析的信號頻帶，從計算的電流信號中提取切削刃的力波動表征信號成分。該信號進一步處理可用于加工智能控制過程中的刀具破損實時檢測。