一、 背景与痛点：昂贵的“盲切”

客户画像：重庆某汽车发动机缸体加工厂，拥有 50 台 Fanuc 和 Siemens 数控加工中心。

面临困境：

1. 废品惨案：在加工深孔时，直径 5mm 的合金钻头突然折断在缸体内部。由于机器不知道，继续走刀，导致价值 5 万元的精加工缸体报废，且断刀卡死导致主轴精度受损，维修费又花了 3 万。

2. 过度换刀：为了防断刀，工艺部规定每加工 50 个件必须强制换刀。实际上很多刀具寿命还剩 40%，一年浪费的刀具成本高达 100 万元。

3. 方案太贵：咨询过国外的 Montronix 和 Artis 刀具监控系统，单台设备改造报价 3 万人民币，全厂改造投不起。

我们的任务：用不超过 ¥3,000/台 的预算，实现“断刀 100ms 内急停”和“刀具磨损预警”。

二、 解决方案架构：高频电流 + 自适应阈值

我们采用了 “外挂高频电流互感器 + CNC 协议互锁” 的非侵入式架构。

• 感知层：在主轴变频器的输出端（U/V/W 相）卡入 高频霍尔电流传感器。采样率高达 10kHz（普通电表只有 1Hz，根本抓不到断刀瞬间的电流突变）。

• 计算层：边缘网关实时采集电流波形，与 CNC 系统（Fanuc Focas / Siemens S7）通讯获取当前“刀号”和“工序”。

• 控制层：一旦算法检测到电流异常跌落（断刀）或持续过高（磨损），网关立即通过 I/O 触发 CNC 的 Feed Hold (进给保持) 信号。

主轴电机线 -> [高频霍尔传感器] -> [高速采集卡 (USB)] -> [边缘网关 (运行算法)] <--(Focas协议)--> CNC 控制器

三、 核心杀手锏：全透明 BOM 表与成本分析

这个方案的难点不在硬件，而在算法。硬件成本其实非常低。

我们整理了 Fanuc 0i / 31i 系列的 Focas 2 API 调用说明书 和 Python 封装库。

四、 实施难点与避坑复盘 (The Reality)

1. “空切”导致的误报

• 现象：主轴启动但没切到铁（空行程）时，电流很小。系统以为是断刀了，触发急停。

• 解决：“切削状态同步”。通过 Focas 读取 CNC 的 主轴负载表 (Load Meter) 或 G代码行号。

• 逻辑优化：只有当 CNC状态 = 切削中 (G1/G2/G3) 且 主轴转速 > 0 时，才激活断刀检测算法。

2. 变频器的“高频噪声”

• 现象：采集到的电流波形全是毛刺，根本看不出趋势。

• 原因：变频器输出的是 PWM 波，载波频率（Carrier Frequency）通常在 2kHz - 15kHz，干扰极大。

• 解决：

• 硬件滤波：在采集卡前加装 RC 低通滤波器（截止频率设为 500Hz）。

• 软件滤波：在 Python 里使用 scipy.signal.butter 做数字滤波，提取 50Hz 基波的有效值。

3. “换刀”后的阈值漂移

• 现象：换了一把新刀后，电流变小了（因为刀锋利，阻力小），系统误判为“断刀”。

• 解决：引入 “自适应学习模式”。每次换刀（监控 T 代码变化）后的前 5 个工件，系统处于“学习期”，自动录入新的基准电流曲线，并在该曲线基础上设置 ±15% 的动态包络线。

五、 最终成果 (Quantifiable Results)

• 止损：系统上线首周，成功拦截了一次 M6 丝锥断裂 事故，设备在 0.2 秒内急停，工件被救回，仅需通过电火花取出断刀即可重修。

• 刀具寿命延长：取消了强制换刀制度，改为“按磨损度换刀”。刀具平均使用寿命延长了 35%，年节省刀具费 30 余万元。

• 质量追溯：每个工件的切削电流波形都被存入数据库。一旦客户投诉质量问题，可调出当时的波形图，判断是否因刀具震动（Chatter）导致。

六、 一键复用此方案

您的客户也有大量 CNC 机床在“盲人摸象”式加工？

这套 “主轴电流指纹监控套件” 适配 Fanuc、Siemens、Brother 等主流系统。

我们在引擎中预置了“刀具磨损算法模型”，输入主轴功率和刀具直径，自动生成推荐的监控阈值。

涉及核心产品：

• 闭环霍尔电流传感器 (高频版)

• USB 高速数据采集卡 (20kS/s)

• Fanuc Focas 协议转换网关