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基于ZigBee无线传感网络的数控机床刀具监测系统的设计 被引量：3
1
作者 李大胜 周春晖 +1 位作者 贺广纯 梁启松 《长春师范大学学报》 2016年第4期38-42,共5页
本文介绍了将无线传感网络技术和Internet技术相结合的基于ZigBee技术的无线远程刀具在线监测系统的总体架构,设计了以SPCE061A微控制器、CC2520射频芯片为核心器件,对数控机床的刀具参数进行采集、传输、识别的监测系统。运用Matlab神... 本文介绍了将无线传感网络技术和Internet技术相结合的基于ZigBee技术的无线远程刀具在线监测系统的总体架构,设计了以SPCE061A微控制器、CC2520射频芯片为核心器件,对数控机床的刀具参数进行采集、传输、识别的监测系统。运用Matlab神经网络工具箱设计出训练刀具磨损监测神经网络模型,实现刀具磨损状态的识别及异常情况的判断与报警。实验表明,系统识别结果较为准确,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 ZIGBEE SPCE061A 刀具监测 数控机床
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数控机床柔性制造系统刀具监测法
2
作者 宋美春 宋吉江 于春战 《机床电器》 2000年第6期16-16,共1页
关键词 柔性制造系统 刀具监测 数控机床 噪音监控法
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基于功率信号的钻锪刀具监测及其系统开发 被引量：5
3
作者 万文波 李江雄 毕运波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2140-2148,共9页
刀具切削状态直接影响了加工质量与效率,在柔性制造和计算机集成制造生产线中,监测设备常以功率阈值的方式判断刀具加工状态。而在实际加工中,如切削参数发生改变,则需要对各工序重新设定阈值参数,且无法适用于变切削加工过程。为解决... 刀具切削状态直接影响了加工质量与效率,在柔性制造和计算机集成制造生产线中,监测设备常以功率阈值的方式判断刀具加工状态。而在实际加工中,如切削参数发生改变,则需要对各工序重新设定阈值参数,且无法适用于变切削加工过程。为解决这一问题,提出在功率监测法的基础上,利用自适应神经模糊系统与支持向量回归建立功率与加工参数之间的模型,计算标准切削功率,并与实际切削功率进行实时对比分析,从而判断刀具加工状态并执行换刀策略。最后,在西门子840Dsl数控系统中进行二次开发,完成了刀具状态监测系统的开发并应用于实际生产加工中,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 刀具状态监测 功率信号 钻锪刀具 自适应神经模糊系统 支持向量回归
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实时刀具监测
4
作者 Jorge PeSa-Mena 《现代制造》 2016年第39期44-45,共2页
由于机床设计和刀具性能非常先进，过去十年，在滚齿加工生产效率方面已经看到了巨大的提高。尽管机床和刀具的生产效率已经翻了两番，但它们的成本明显比它们所代替的机床和刀具的成本高。
关键词 刀具监测 实时 机床设计 生产效率 刀具性能 滚齿加工 成本
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复合加工机床的刀具监测
5
作者 Mark Albert 《现代制造》 2015年第10期106-106,108,共2页
在设计某些机床时，将铣削、车削和其他金属加工丁序集成起来，这种机床在效率和生产率方面拥有惊人的提升潜力。当采用一台复合加工机床以一道工序完成多个部件的加工时，既可取消多次央装工序，又可避免部件重新央装时出现误差，还能... 在设计某些机床时，将铣削、车削和其他金属加工丁序集成起来，这种机床在效率和生产率方面拥有惊人的提升潜力。当采用一台复合加工机床以一道工序完成多个部件的加工时，既可取消多次央装工序，又可避免部件重新央装时出现误差，还能同时执行多项加工作业，实现了生产的精简化。 展开更多
关键词 复合加工机床 刀具监测 一道工序 金属加工 生产率 部件 铣削 车削
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基于OpenStack的刀具监测与寿命预测智能管理边缘计算平台
6
《自动化博览》 2018年第6期54-56,共3页
市场上目前有刀具加工计数预测法、加装传感器物理监测法等刀具监测解决方案，均存在成本高、部署慢、准确率低等弊端。边缘侧环境部署复杂、灵活性低，不利于大规模统一管理，整体维护、监控和升级成本高。传统刀具粗放式管理的痛点如下.
关键词 刀具监测 智能管理 计算平台 寿命预测 刀具加工 统一管理 预测法 监测法
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基于功率信息的航空发动机叶片铣削刀具监测试验研究 被引量：3
7
作者 乔石 刘阔 +2 位作者 都书博 王鹏飞 王永青 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2021年第16期87-92,110,共7页
针对航空发动机叶片铣削加工过程中刀具加工状态不易实时监控、更换刀具依赖加工经验等问题,利用基于功率信息的刀具状态监测方法,开发了刀具状态监测系统。通过三相功率传感器实时采集加工过程中机床主轴的功率信号,并对信号数据进行... 针对航空发动机叶片铣削加工过程中刀具加工状态不易实时监控、更换刀具依赖加工经验等问题,利用基于功率信息的刀具状态监测方法,开发了刀具状态监测系统。通过三相功率传感器实时采集加工过程中机床主轴的功率信号,并对信号数据进行数据筛选、数据分析、离线学习,计算出功率阈值区间,以功率阈值区间为监测标准,实现了对刀具加工过程的监测以及对刀具寿命的预测。以航空发动机压气机叶片的铣削加工过程为研究对象,进行了刀具状态监测试验。结果表明,基于功率信息的刀具状态监测方法可以实现对航空发动机叶片铣刀加工状态的实时监测及对刀具剩余寿命的预测。 展开更多
关键词 航空发动机叶片 主轴功率 离线学习 刀具状态监测 刀具寿命预测
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基于改进信息熵的直接刀具状态监测设备部署
8
作者 由智超 高宏力 +2 位作者 郭亮 陈昱呈 刘岳开 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期160-167,共8页
在不拆刀情况下,基于机器视觉的在线刀具状态监测系统可完成刀具磨损测量和状态评估,但与在线捕获刀具图像质量息息相关的系统部署参数选择却鲜有研究.为解决上述问题,本文构建基于改进信息熵的多项式回归模型以实现刀具状态监测系统的... 在不拆刀情况下,基于机器视觉的在线刀具状态监测系统可完成刀具磨损测量和状态评估,但与在线捕获刀具图像质量息息相关的系统部署参数选择却鲜有研究.为解决上述问题,本文构建基于改进信息熵的多项式回归模型以实现刀具状态监测系统的最优部署.首先,使用自适应阈值方法去除捕获刀具图像中背景要素干扰,并通过信息熵指标评估图像中刀具磨损区域的成像质量;然后,构建相机工作距离、曝光时间与所提出评价指标之间的多项式回归模型以描述部署参数与提出评价指标的映射关系;最后,应用最小二乘法求取多项式模型系数获得最优部署参数.在确保自变量的因子水平涵盖最优部署参数情况下设计正交实验,实验结果表明:提出的评价指标与工作距离、曝光时间等部署参数之间均存在主效应关系,符合光学成像系统的变化规律;与支持向量机、决策树和K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法等非线性回归预测模型相比,三次多项式回归模型预测误差最小,其平均绝对误差、均方误差、均方根误差分别为0.022631,0.00068,0.026069;在多项式回归模型求解的最优部署参数下,所捕获的刀具图像的测量精度达到96.76%,提高0.74%,满足刀具状态监测的精度要求. 展开更多
关键词 信息熵 方差分析 多项式回归 机器视觉 刀具状态监测
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基于特征融合与域自适应的刀具磨损在线监测
9
作者 柳大虎 汪永超 何欢 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期121-126,133,共7页
机床状态监测对于机床健康管理以及保证工件加工质量具有重要意义。针对现有刀具磨损预测模型存在训练时间长、收敛速度慢以及泛化能力弱等问题,提出了一种分布式一维卷积神经网络对刀具磨损进行预测。采用残差连接与通道注意力模块顺... 机床状态监测对于机床健康管理以及保证工件加工质量具有重要意义。针对现有刀具磨损预测模型存在训练时间长、收敛速度慢以及泛化能力弱等问题,提出了一种分布式一维卷积神经网络对刀具磨损进行预测。采用残差连接与通道注意力模块顺序堆叠的方式作为特征提取模块,并通过交叉验证以选择合适的网络层数。由于不同传感器所提取到的特征信息可能存在冗余,使用权重差异策略以提高特征提取的有效性以及全面性。此外,考虑到训练集与测试集分布可能存在差异从而影响模型的泛化性能,引入了域自适应方法提高模型在未知数据集中的表现。为验证模型效果,使用PHM 2010铣刀磨损数据集进行实验。实验结果表明,该模型在C1、C4、C6三把刀具上的平均RMSE和平均MAE分别为6.97和6.29,与TCN、TDConvLSTM等模型相比有12%以上的提升。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 多传感器特征融合 权重差异策略 域自适应
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数据驱动的刀具状态智能监测技术研究
10
作者 关睿 陈强 杨海峰 《哈尔滨职业技术学院学报》 2024年第3期93-95,共3页
随着人工智能技术的兴起,无论是基于直接法获取的数字图像抑或间接法通过传感器获得的物理信号,都可作为有价值“数据”。利用人工智能方法提取并识别“数据”中的有效特征,挖掘与刀具磨破损之间的关系是刀具状态智能监测的关键技术和... 随着人工智能技术的兴起,无论是基于直接法获取的数字图像抑或间接法通过传感器获得的物理信号,都可作为有价值“数据”。利用人工智能方法提取并识别“数据”中的有效特征,挖掘与刀具磨破损之间的关系是刀具状态智能监测的关键技术和难点。通过将表征刀具磨破损特征的数据形式划分为图像数据和信号数据,探讨通过图像采集技术、多传感器融合技术获取高质量“数据”的方式,对刀具状态监测中特征提取、决策控制等关键技术进行阐述和分析,结合刀具状态监测的应用情况提出对未来的研究方向。 展开更多
关键词 刀具状态监测 数据驱动 人工智能 数据获取与处理
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基于CEEMDAN和改进轻量化时空网络的刀具状态监测
11
作者 周鹏博 刘德平 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第3期177-181,186,共6页
针对刀具退化特征提取困难和传统时空网络模型参数多等问题,提出了基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和改进轻量化时空网络(BiLSTM-SN-ECA)的刀具磨损监测模型。首先,将刀具振动信号经CEEMADAN分解得到若干模态分量,将模态分量... 针对刀具退化特征提取困难和传统时空网络模型参数多等问题,提出了基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和改进轻量化时空网络(BiLSTM-SN-ECA)的刀具磨损监测模型。首先,将刀具振动信号经CEEMADAN分解得到若干模态分量,将模态分量与振动信号结合,构造特征矩阵;其次,利用ECA改进ShuffleNetv2基本单元,并优化ShuffleNetv2整体结构,构造BiLSTM-SN-ECA网络模型;最后,将特征矩阵输入模型进行特征学习与磨损预测。所提方法预测值的平均绝对误差和均方根误差分别为1.246μm和2.065μm,结果表明该方法在减少传统时空网络模型参数量与训练时间的同时,提高了预测准确度。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 自适应噪声完备经验模态分解 轻量化时空网络 注意力机制
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基于半监督并行门控CNN-LSTM的微铣削刀具磨损状态监测
12
作者 吕鑫峰 郑刚 张旭 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期100-104,共5页
微铣削过程中主轴高转速和刀具小尺寸的特点,导致刀具磨损异常严重。为实现高精度和高效率的刀具磨损状态监测,提出了一种将小波去噪的半监督网络与改进并行门控网络相结合的监测方法。首先,采用小波软阈值函数去除噪声,降低半监督网络... 微铣削过程中主轴高转速和刀具小尺寸的特点,导致刀具磨损异常严重。为实现高精度和高效率的刀具磨损状态监测,提出了一种将小波去噪的半监督网络与改进并行门控网络相结合的监测方法。首先,采用小波软阈值函数去除噪声,降低半监督网络对无标签数据分类的误导程度;其次,采用有标签数据训练半监督网络提取特征,对无标签数据进行分类;最后,改进并行门控卷积神经网络-长短时记忆网络(CNN-LSTM)模型提取全局特征并额外增加模型表达能力。结果表明,通过小波去噪后的半监督网络能有效增加无标签数据的利用率;提出的改进并行门控CNN-LSTM模型,刀具磨损分类准确率到了93.61%,有效提高了刀具磨损状态监测的准确性和高效性。 展开更多
关键词 刀具磨损状态监测 小波去噪 半监督网络 并行门控
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基于深度迁移混合模型的刀具磨损状态监测方法
13
作者 唐祎晖 王宇钢 +2 位作者 杨历夏 张阴硕 穆俊珍 《机床与液压》 北大核心 2024年第20期63-71,共9页
为提高刀具磨损的监测精度和效率,针对加工过程中刀具磨损状态监测出现的数据不均衡问题,提出一种基于深度迁移混合模型的刀具磨损状态监测方法。通过混合类平衡正则化、数据增强与批量归一化技术对经过图像编码的数据集进行图像预处理... 为提高刀具磨损的监测精度和效率,针对加工过程中刀具磨损状态监测出现的数据不均衡问题,提出一种基于深度迁移混合模型的刀具磨损状态监测方法。通过混合类平衡正则化、数据增强与批量归一化技术对经过图像编码的数据集进行图像预处理,再利用ResNet32残差神经网络从图像中自适应地提取相关重要特征,然后采用ResNet32残差神经网络作为分类器进行两阶段训练,采用标签感知平滑优化损失函数,通过参数迁移获得最优分类模型。结果表明:所提方法有效改善了刀具磨损监测数据不均衡的问题,与目前的基于深度学习的刀具磨损监测方法相比,在准确率和计算效率方面均有较大提高。 展开更多
关键词 刀具磨损状态监测 深度迁移混合模型 数据增强 参数迁移
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微铣削刀具磨损监测系统中麦克风阵列的消噪性能研究
14
作者 邵思程 方坤礼 《自动化应用》 2024年第6期118-122,共5页
在切削加工过程中,基于切削加工声音信号的刀具状态监测系统容易受背景噪声的干扰,为确保监测系统的稳定性,提出使用麦克风阵列和维纳滤波来干扰噪声的方法。在实验过程中,采用直径为700μm的微细铣刀对SK4高碳钢工件进行切削加工,并在... 在切削加工过程中,基于切削加工声音信号的刀具状态监测系统容易受背景噪声的干扰,为确保监测系统的稳定性,提出使用麦克风阵列和维纳滤波来干扰噪声的方法。在实验过程中,采用直径为700μm的微细铣刀对SK4高碳钢工件进行切削加工,并在切削过程提供人工噪声源,然后利用麦克风阵列获取切削时的声音信号。针对获取的声音信号,结合麦克风阵列与维纳滤波器进行滤波处理。结果表明,麦克风阵列结合维纳滤波能有效改善噪声对微刀具磨损监测系统的影响。此外,分析麦克风阵列排列方式对刀具磨损识别的性能影响,结果显示,环形阵列比直线阵列麦克风阵列系统能更有效地去除噪声,在一定频带宽度下选择适当的特征值,刀具磨损识别率可达到100%。 展开更多
关键词 麦克风阵列 刀具磨损监测 微铣削 消噪
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航空涡轮盘拉削刀具健康监测系统设计
15
作者 汪进超 林毅 +2 位作者 宋平 林斌 张顺琦 《工业控制计算机》 2024年第1期66-68,共3页
针对航空涡轮盘拉削刀具生产周期长、造价昂贵、监测困难以及易出现损伤等问题,设计并构建了拉削刀具健康监测系统。根据拉床行业的特点、痛点及实际需求等,提出了系统的总体框架。基于加速度传感器及振动监控器,设计了拉床在线、在位... 针对航空涡轮盘拉削刀具生产周期长、造价昂贵、监测困难以及易出现损伤等问题,设计并构建了拉削刀具健康监测系统。根据拉床行业的特点、痛点及实际需求等,提出了系统的总体框架。基于加速度传感器及振动监控器,设计了拉床在线、在位的振动信号采集系统,实现了拉削过程中刀具振动信号的连续、实时采集。基于C++语言与Qt开发平台,开发了刀具健康监测系统,实现了对振动信号的实时分析处理及刀具健康监测。 展开更多
关键词 航空涡轮盘 卧式侧拉床 刀具健康监测 信号采集
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基于振动监测与深度学习的数控车床刀具磨损实时监测与寿命预测技术研究
16
作者 李红波 何宏伟 《中国科技期刊数据库 工业A》 2024年第3期0021-0024,共4页
数控车床刀具磨损监测与寿命预测技术对于提高加工效率和降低成本至关重要。本研究概述了该技术的重要性及发展现状,探讨了磨损监测方法和寿命预测方法,包括直接观察法、振动监测法、温度监测法、声发射监测法以及基于切削参数、机器学... 数控车床刀具磨损监测与寿命预测技术对于提高加工效率和降低成本至关重要。本研究概述了该技术的重要性及发展现状,探讨了磨损监测方法和寿命预测方法,包括直接观察法、振动监测法、温度监测法、声发射监测法以及基于切削参数、机器学习和深度学习的寿命预测方法。此外,还提出了数据采集与处理策略、算法选择与优化策略、实时监测与预测系统的构建策略以及系统集成与工业应用策略。 展开更多
关键词 数控车床 刀具磨损监测 寿命预测
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刀具磨损状态的多步向前智能预测 被引量：1
17
作者 朱锟鹏 黄称意 李俊 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3038-3049,共12页
刀具状态的准确监测对于提高切削加工质量和加工效率至关重要。在当前广泛用于刀具磨损状态监测的间接法中,多以单步或短期预测为主,没有实现多步预测,且累积误差较大。高斯过程是间接法中应用较多的一种机器学习方法,然而传统的高斯过... 刀具状态的准确监测对于提高切削加工质量和加工效率至关重要。在当前广泛用于刀具磨损状态监测的间接法中,多以单步或短期预测为主,没有实现多步预测,且累积误差较大。高斯过程是间接法中应用较多的一种机器学习方法,然而传统的高斯过程回归由于模型结构和算法的限制,对刀具磨损预测的精度不高。针对上述不足,提出了改进的自回归递归高斯过程模型对刀具磨损进行多步预测。为了减小预测累积误差,在模型训练中应用了改进的模型更新方式、组合核函数,对样本设置了遗忘因子,在预测中加入了偏差校正方法。研究了各个改进因素对模型的影响并综合所有有利因素,实现了较准确的刀具磨损状态多步预测,在3个测试集上预测误差分别降低了85.68%,20.67%和63.32%。 展开更多
关键词 刀具状态监测 多步预测 高斯过程 递归
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ET-GD与K近邻相结合的刀具磨损监测方法 被引量：3
18
作者 秦怡源 刘献礼 +2 位作者 岳彩旭 郭斌 丁明娜 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第1期1-10,共10页
针对铣削过程中刀具磨损量监测问题,提出一种基于极端随机树和高斯分布,与K近邻相结合的刀具磨损监测方法。该方法选用截断法和hampel滤波法剔除力、振动和声发射信号中的异常值和奇异点。其次通过极端随机树和高斯分布的偏离情况对特... 针对铣削过程中刀具磨损量监测问题,提出一种基于极端随机树和高斯分布,与K近邻相结合的刀具磨损监测方法。该方法选用截断法和hampel滤波法剔除力、振动和声发射信号中的异常值和奇异点。其次通过极端随机树和高斯分布的偏离情况对特征集进行优选,降低数据矩阵的复杂性。分别对比分析了两次优选前后三种K近邻模型的拟合度和评估度量。利用优选后的特征对逻辑回归、极端随机树、支持向量回归和K近邻算法模型进行训练,并利用十折交叉验证法和测试集进行验证。最终得出,基于极端随机树和高斯分布与K近邻的刀具磨损监测模型的拟合度达到99.17%,均方误差和平均绝对误差分别为13.0688、1.8241。结果表明该方法能够实现对铣刀磨损的有效监测,从而提高工件加工质量。 展开更多
关键词 极端随机树 高斯分布 特征选择 K近邻 刀具磨损监测
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基于自步学习的刀具加工过程监测数据异常检测方法 被引量：3
19
作者 张建 胡小锋 张亚辉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1346-1354,共9页
针对零件加工过程的监控数据异常导致刀具剩余寿命预测准确性下降的问题,提出一种基于自步学习的数据异常检测方法.首先建立多层感知机模型关联刀具加工过程监测数据和所对应的刀具剩余寿命;其次在模型权重更新过程中,先固定模型权重参... 针对零件加工过程的监控数据异常导致刀具剩余寿命预测准确性下降的问题,提出一种基于自步学习的数据异常检测方法.首先建立多层感知机模型关联刀具加工过程监测数据和所对应的刀具剩余寿命;其次在模型权重更新过程中,先固定模型权重参数,预测损失拟合高斯分布得到异常样本的损失阈值,然后构建基于自步学习方法的损失函数,迭代更新模型参数.在模型训练结束后,根据损失阈值划分出异常样本.最后利用汽轮机转子轮槽的实际加工监测数据进行验证,并与局部异常因子算法、基于密度的聚类算法、K均值算法、孤立森林算法、一分类支持向量机等方法进行对比分析,验证本方法的有效性. 展开更多
关键词 刀具加工监测 数据质量 异常检测 自步学习
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基于振动信号功率谱能量的钛合金铣削过程刀具磨损监测研究 被引量：2
20
作者 史靠军 胡维鑫 +3 位作者 贾保国 田辉 白乐乐 张俊 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第9期66-73,共8页
针对复杂切削工况下钛合金结构件加工过程中刀具磨损监测的难题,提出基于主轴振动信号功率谱能量的刀具磨损监测方法。首先,在剔除振动信号原始数据异常点的基础上,通过功率谱分布提取反映刀具磨损退化过程的0~7f_(0)频带能量指标、过... 针对复杂切削工况下钛合金结构件加工过程中刀具磨损监测的难题,提出基于主轴振动信号功率谱能量的刀具磨损监测方法。首先,在剔除振动信号原始数据异常点的基础上,通过功率谱分布提取反映刀具磨损退化过程的0~7f_(0)频带能量指标、过齿频率基频f_(0)和倍频3f_(0)幅值等3个指标作为监测刀具退化过程的敏感指标。其次,提出基于结构件加工质量约束的刀具磨损失效阈值确定方法。最后,在钛合金槽腔结构件上验证了本方法的可行性。结果表明:相比于基于FFT谱、时域统计指标与小波包频带能量的刀具磨损监测方法,文章提出的复杂切削工况下的刀具磨损监测方法效果更加显著,可准确识别刀具的早期磨损。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 频谱能量 监测阈值 功率谱
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