在金属切削过程中，一旦钻头断裂，机床便被迫停机直至更换完成——这是所有金属加工企业必须竭力避免的情况。每次停机不仅消耗时间与成本，在批量生产中更会严重影响订单交付周期。尤其对于汽车工业等大规模制造行业，切削加工所生产的零件往往是整车供应链中不可或缺的一环。因此，保障机床持续稳定、无故障运行，已成为切削加工企业的首要任务。

实施预防性维护是提前规避风险的关键。例如，通过多种测量技术对刀具状态进行精准监控与寿命预测，可及时判断磨损程度、识别金属疲劳迹象。为实现准确预测，通常需在机床与生产设备的关键位置布置传感器。这些监测切削力与机械噪声的传感器，不仅能实时反馈加工性能，还能帮助操作人员判断：刀具是否仍处于有效切削状态、是否需要更换，甚至可提示对主轴轴承及驱动系统进行保养维护。当测量值始终处于设定阈值范围内时，生产便可稳定进行，潜在故障也得以提前干预。

图1 为了使刀具监控系统能够准确可靠地反馈刀具磨损状态，首先需确定其监测参数的包络曲线极限值

确定测量技术的允许公差范围

在对检测到的测量值进行比较前，首先需明确相关的“参考值”。在纯机器学习阶段，监控系统通过自主学习，逐步掌握加工机床与刀具在真实工况下的行为模式。在此阶段，建议使用新刀具或新工具进行训练。基于机器学习所得的参考值，系统能够预估出刀具使用寿命的极限阈值，从而在测量数据曲线与设备停机边界之间形成一条明确的公差区间。若进一步引入用户经验值进行综合计算，则可以更清晰地界定所设定的刀具寿命极限，精准判断刀具的实际工作状态，有效预防刀具损伤，避免零件报废。

采集刀具工况数据的切削过程传感器

此外，钻头的性能表现也能反映其使用时长。若钻床使用新刃磨的钻头，其实际工况数据将与初始参考值基本一致。随着使用时间增加，因钻头磨损导致的功率消耗逐渐上升，测量值偏差也随之扩大。只要偏差处于允许的公差范围内，钻床仍可保持高效稳定运行。一旦测量值达到预设的偏差极限，刀具监控系统将自动提示更换钻头。

大多数由滚动轴承支撑的主轴及进给机构，其工作状态会从钻床启动、进给机构进刀直至钻头接触工件的过程中，通过主轴与进给机构的驱动功率变化反映出来，并可被实时检测。加工设备的数控程序无需单独编写测试模块。滚动轴承的状态监测同样由刀具监控系统承担，尽管该系统的主要监测对象是刀具本身。

目前，有效监控主轴滚动轴承性能的方法主要有两种：一是从机床控制系统内部直接读取主轴驱动功率数据；二是基于霍尔效应的电流传感器，测量驱动主轴电动机的三相电流。结合已知的三相电压，可计算出主轴实际输出功率——该方式能捕捉到数百赫兹频率范围内的负载动态变化。根据具体切削条件、工件材料及钻头转速，传感器可同时对两个主轴驱动机构的工作状态进行监控。

图2  适用于所有切削加工设备的过程控制器

多轴自动车床的切削力传感器

除了通过霍尔传感器采集主轴箱与进给箱的有效驱动功率外，还可利用传感器直接测量切削过程中的实际切削力。这类传感器通过检测机床动力传递系统中具有弹性形变特性的部件（如刀杆、进给丝杠等）在受力时的微形变量，实现对切削力的高精度测量。随着刀具磨损加剧，所需进给力会逐渐上升，直至刀具断裂或损坏时，该力值骤降至最低。

然而，这两种传感系统的应用场景有所不同：进给力的测量通常用于在无法直接获取有效功率数据的场合下进行状态监测与记录，例如在多轴自动车床进行大批量生产时。在该类机床上，单个主驱动电机可能同时驱动多达8根主轴及进给箱，仅凭总驱动功率无法准确反推每把刀具的实时工况。此时，最直接的方案是将传感器直接安装于待测部件上，使其仅检测目标部位的负载变化——例如在刀具夹持器处监测刀具受力。这种布置方式可有效避免其他刀具或工件负载对测量的干扰。

此类传感器通常通过粘贴或螺钉固定的方式安装于机床部件表面，其存在不会对部件结构强度与功能造成影响。与有效功率检测类似，基于弹性形变的应变测量方法也可用于评估主轴轴承或进给箱轴承的工作状态。

冷却过程中固体噪声的测量

在切削加工过程中，冷却液对工件与刀具进行润滑冷却时，还可采用固体噪声测量法进行状态监测。每次切削时，工件或刀具均会产生固体噪声。当冷却液喷射至工件或刀具表面时，液体会成为噪声传导介质。该噪声可通过直接安装在冷却液喷嘴处的水听器进行探测。

适用于各类加工工艺的测量方案

3种不同的测量方法，有助于监控系统深入了解加工设备的实际运行状态：通过监测主轴与进给箱的有效驱动功率、追踪刀具磨损情况，系统能够在设备部件因磨损或轴承过热而损坏前，及时触发维护预警。

企业选择采用有效功率传感器、测力传感器还是噪声传感器实施预防性维护，主要取决于其具体生产工艺与机床类型。这些检测方法与监控系统具有良好的兼容性，可灵活升级现有监控体系，或增配至长期在役的老旧设备中，无需对产线进行大规模改造。