刀具狀態(tài)監(jiān)測與刀具健康是機械加工領域中至關重要的環(huán)節(jié)，它們直接關系到加工質(zhì)量、生產(chǎn)效率和安全性。以下是對這兩個方面的詳細闡述：一、刀具狀態(tài)監(jiān)測刀具狀態(tài)監(jiān)測是指通過一系列技術手段，實時或定期地對刀具的工作狀態(tài)進行檢測和評估，以發(fā)現(xiàn)刀具的異常情況并及時采取措施。其主要目的包括提高加工質(zhì)量、保證生產(chǎn)效率、延長刀具使用壽命和降低生產(chǎn)成本。監(jiān)測方法振動監(jiān)測法：原理：通過監(jiān)測刀具的振動信號來分析刀具的狀態(tài)。當?shù)毒叱霈F(xiàn)磨損、破損等異常情況時，其振動信號會發(fā)生變化。優(yōu)點：簡單易行，廣泛應用于各種機械加工場景。缺點：準確性可能受到環(huán)境振動、機床剛性等因素的影響。聲發(fā)射監(jiān)測法：原理：通過監(jiān)測刀具在加工過程中發(fā)出的聲音信號來分析刀具的狀態(tài)。聲音信號的變化可以反映刀具的裂紋、磨損等情況。優(yōu)點：準確性較高，能夠捕捉到刀具的細微變化。缺點：容易受到環(huán)境噪聲的干擾，需要較好的噪聲隔離措施。刀具狀態(tài)監(jiān)測是確保機械加工過程高效、高質(zhì)量和安全運行的重要環(huán)節(jié)。無錫機床刀具狀態(tài)監(jiān)測介紹
針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題，提出一種通過通信技術獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當前的刀具磨損狀態(tài)進行識別的方法。通過采集機床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于構建刀具磨損狀態(tài)識別模型，直接將采集到的數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預期。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數(shù)試驗，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。盈蓓德科技-刀具狀態(tài)監(jiān)測。上海刀具狀態(tài)監(jiān)測介紹刀具狀態(tài)監(jiān)測一些先進的人工智能模型結構復雜，訓練和運行需要大量的計算資源。
基于人工智能的監(jiān)測方法隨著人工智能技術的發(fā)展，基于機器學習、深度學習等方法的刀具狀態(tài)監(jiān)測逐漸成為研究熱點。這些方法通過對大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立刀具狀態(tài)與監(jiān)測信號之間的復雜關系模型，從而實現(xiàn)對刀具狀態(tài)的準確預測和診斷。例如，利用支持向量機（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）等機器學習算法，對切削力、振動、聲發(fā)射等多源監(jiān)測信號進行融合和分析，能夠提高刀具狀態(tài)監(jiān)測的準確性和可靠性。深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等，在處理時間序列數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢，可以更好地挖掘監(jiān)測信號中的潛在特征，為刀具狀態(tài)監(jiān)測提供了新的思路和方法。
在現(xiàn)代機械加工和制造領域，刀具狀態(tài)監(jiān)測具有至關重要的意義。首先，它有助于提高加工質(zhì)量。刀具在長時間使用后會出現(xiàn)磨損、破損等情況，如果不及時監(jiān)測，可能導致加工出來的零件尺寸偏差、表面粗糙度不符合要求，影響產(chǎn)品的精度和質(zhì)量。例如，在精密儀器制造中，刀具的微小磨損可能會使零件無法達到所需的精度標準。其次，能夠有效提高生產(chǎn)效率。通過實時監(jiān)測刀具狀態(tài)，可以提前預知刀具需要更換或維護的時間，避免因刀具突然損壞而造成的生產(chǎn)中斷。以汽車生產(chǎn)線為例，如果在加工關鍵部件時刀具出現(xiàn)故障，會導致整個生產(chǎn)線的停滯，造成巨大的時間和經(jīng)濟損失。再者，降低生產(chǎn)成本。及時更換磨損嚴重的刀具可以避免過度使用造成的能源浪費，同時減少廢品的產(chǎn)生。此外，保障生產(chǎn)安全。破損的刀具可能會飛出，對操作人員造成傷害。總之，刀具狀態(tài)監(jiān)測對于提高加工質(zhì)量、生產(chǎn)效率，降低成本和保障安全都具有不可忽視的必要性。航空航天零部件的加工通常需要高精度和高可靠性的刀具。通過人工智能技術對刀具狀態(tài)進行監(jiān)測。
四、實現(xiàn)步驟信號采集：通過傳感器采集刀具的振動、聲音、溫度等參數(shù)。信號處理：對采集到的信號進行預處理，如濾波、降噪等，以提高信號質(zhì)量。特征提?。簭奶幚砗蟮男盘栔刑崛〕瞿軌虮碚鞯毒郀顟B(tài)的特征參數(shù)，如均值、均方根、峰值等。模式識別：將提取的特征參數(shù)輸入到模式識別算法中，建立刀具狀態(tài)與特征參數(shù)之間的映射關系，實現(xiàn)刀具狀態(tài)的在線監(jiān)測。決策與控制：根據(jù)監(jiān)測結果，控制系統(tǒng)自動調(diào)整切削參數(shù)或更換刀具，以保證加工過程的穩(wěn)定性和高效性。刀具狀態(tài)監(jiān)測對于提高加工質(zhì)量、生產(chǎn)效率，降低成本和保障安全都具有不可忽視的必要性。無錫機床刀具狀態(tài)監(jiān)測介紹
刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)結合多種不同類型的傳感器，綜合分析刀具的狀態(tài)，提高監(jiān)測的準確性和可靠性。無錫機床刀具狀態(tài)監(jiān)測介紹
刀具損壞的形式主要是磨損和破損。在現(xiàn)代化的生產(chǎn)系統(tǒng)(如FMS、CIMS等)中，當?shù)毒甙l(fā)生非正常的磨損或破損時，如不能及時發(fā)現(xiàn)并采取措施，將導致工件報廢，甚至機床損壞，造成很大的損失。因此，對刀具狀態(tài)進行監(jiān)控非常重要。刀具破損監(jiān)測可分為直接監(jiān)測和間接監(jiān)測兩種。所謂直接監(jiān)測，即直接觀察刀具狀態(tài)，確認刀具是否破損。其中很典型的方法是ITV(IndustrialTelevision，工業(yè)電視)攝像法。間接監(jiān)測法即利用與刀具破損相關的其它物理量或物理現(xiàn)象，間接判斷刀具是否已經(jīng)破損或是否有即將破損的先兆。這樣的方法有測力法、測溫法、測振法、測主電機電流法和測聲發(fā)射法等。盈蓓德科技-刀具狀態(tài)監(jiān)測。無錫機床刀具狀態(tài)監(jiān)測介紹
