刀具磨损状态在线监测装置设计,大学生创业基金项目

基于图像处理的数控车床刀具检测系统的设计

基于图像处理的数控车床刀具检测系统的设计□寇星源王晨升李磊陈亮武花荣【内容摘要】本文设计并初步实现了一套基于图像处理技术的数控车床刀具磨损状态在线、实时检测系统。

系统以无锡易嘉通公司数控车床CKZ20为平台，完成了检测方案硬件系统的设计与制造，同时完成了软件系统的开发。

在软件系统的控制下，通过硬件设备在线实时采集刀具图像，并由软件处理刀具图像后计算确定磨损状态，最后进行相应补偿。

经过测试，显示该方案在功能上具有可行性，能实现自动化的刀具在线检测。

【关键词】刀具磨损；刀具检测；图像处理【作者简介】寇星源、李磊、武花荣，北京邮电大学自动化学院；陈亮，腾讯科技有限公司王晨升（1964．5 ），北京邮电大学自动化学院副教授，博士；研究方向：图形图像处理及机器人视觉一、引言近年来，随着信息化和工业化融合的不断深入，计算机信息技术在数控机床上的渗透也不断深化。

装备制造业在信息技术的推动下，正在逐步改造升级，国际上数控机床正在朝高精度、复合化、智能化、网络化等方向快速发展。

而国内机床业仍存在自动化水平低、加工精度低等问题。

在这一大背景下，本文针对数控车床加工中刀具检测的技术难题进行了研究，研究旨在实现加工过程中刀具磨损的自动化检测，进而提高车床加工整体自动化水平。

刀具磨损不仅是影响工件加工精度、表面质量的直接原因，同时其检测技术也制约着整个加工过程的自动化水平。

传统的刀具磨损检测手段，如卡尺、量规、轮廓仪等，均需要人为的离线操作，已不能满足现代数控机床加工自动化的要求。

本文提出的基于图像处理的刀具检测方案具有在线、实时的显著特征，方案可使刀具进行在线非接触式检测，并在检测后实时地将检测结果反馈给数控车床从而调整加工参数，形成车床加工的闭环控制，这种检测和反馈的功能可有效提高加工效率和精度，从刀具磨损检测的角度提升数控加工自动化水平。

二、刀具磨损检测总体方案概述本文所提出的刀具检测方案以无锡易嘉通精密机械制造有限公司所生产的单轴数控车床为平台（机床型号CKZ20），在其上设计并实现了基于图像处理的刀具磨损检测产的质量优劣，针对性地进行可靠性试验和可靠性预计分析，及时鉴别存在的固有性质量问题，把好质量验收第一关，防止进入下一环节。

毕业设计论文开题报告刀具磨损

毕业设计(论文)开题报告
学生姓名：戴冬冬学号： P1202060530 所在学院：机械与动力工程学院
专业：机械工程及自动化
设计(论文)题目：数控机床刀具磨损监测方法研究指导教师：陈捷
2010年3月29日
开题报告填写要求
1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。

此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在专业审查后生效；
2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见；
3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于15篇（不包括辞典、手册）；
4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。

如“2004年4月26日”或“2004-04-26”。

毕业设计（论文）开题报告。

沈阳航空航天大学科技成果——刀具磨损在线监测技术

沈阳航空航天大学科技成果——刀具磨损在线
监测技术
成果简介
刀具磨损在线监测技术能够通过传感器采集的信号直接分析得出此时刀具的磨损状态。

刀具磨损在线监测技术能够减少机床停车时间，提高加工质量，减少材料的浪费，显著的降低加工成本，并且操作简单，无需丰富的操作经验，对于从事机械制造方向的市场前景宽阔。

在线监测系统的使用，能够极大推动机械加工向无人化、自动化的方向发展，具有广阔的发展前景和实用价值。

技术特点
刀具磨损检测仪
上图所示为刀具磨损监控系统，将刀具切削时的信号导入系统，可以预测出此时的刀具磨损量，方便工人进行及时的换刀。

该系统适合于车床使用。

上图所示为刀具磨损监控系统计算机软件上位机界面，通过内置的程序能够分析出此时的刀具磨损量，并且能够简单明了的显示在界面上，无需过多的操作，使用简单方便。

取得成果
发明专利2项，实用新型专利2项。

合作方式
专利权许可、技术转让、技术入股、技术服务、双方协商。

采棉机刀具磨损监测系统设计——基于嵌入式图像处理系统

采棉机刀具磨损监测系统设计—基于嵌入式图像处理系统倪江楠，张丽（河南工业职业技术学院，河南南阳473000）摘要：为了提高采棉机的故障自我诊断水平，实现采棉刀具磨损量的在线监测，将嵌入式图像处理系统引入到了采棉机监测系统中，有效地提高了采棉机刀具状态智能监测水平。

采棉机刀具磨损监测的嵌入式图像处理系统以PC机作为核心处理器，采用图像分段增强技术，重点对刀具磨损感兴趣部分进行阈值分割，然后进行磨损面积计算，最后对刀具磨损严重的情况进行预警。

为了验证采棉机刀具智能监控系统的可靠性，在棉田对采棉机监控系统进行了实地测试和功能验证。

测试结果表明：利用该监测系统可以成功地测量采棉机刀具的磨损面积和磨损比率，对于大型农业智能机械装备自动化和信息化监控仪器的开发具有重要的指导意义。

关键词：采棉刀具；监测系统；嵌入式系统；图像处理中图分类号：S225．9+1；TP273文献标识码：A文章编号：1003－188X（2019）12－0224－050引言近年来，随着智能监控技术的不断发展，在线监控和图像实时处理技术被应用到了农机装备的开发设计过程中，使得大型智能农业机械装备不仅可以实现自动监控，完成工程参数的采集和状态报警，而且可以实现系统的闭环控制和智能维护，实现了农机的多信息融合和故障诊断。

为了准确对采棉刀具作业状态进行实时监测，需要在监测系统中引入一套可以通过图像处理计算出磨损面积的计算系统。

笔者拟将嵌入式图像处理系统引入到采棉机工作状态监测系统中，以期对采棉机的磨损量进行实时监测，对于采棉机智能监控的在线监控研究具有重要的参考价值。

1采棉机刀具磨损监测方法和系统框架目前，刀具磨损的监测方法有很多种，主要包括噪声监测方法、功率监测方法、作业声发射监测方法和传感器监测方法。

1）切削噪声监测方法。

采棉机作业过程中，刀具会发出声音信号，声音信号中包含了较多的切削状态信息。

当切削刀具磨损较大时，会发出不同声级的噪声，可以根据噪声的大小来判断刀具是否在正常收稿日期：2017－12－18基金项目：河南省科技攻关项目（142102310549）；河南省科技厅重点科技攻关项目（162102310363）作者简介：倪江楠（1986－），女，河南南阳人，助教，硕士，（E－mail）nijiangnan1985@163．com。

基于EMD和ADS的刀具磨损在线监控系统开发

基于EMD和ADS的刀具磨损在线监控系统开发钱桃林;高宏力;李辅翼;王勇【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》【年(卷),期】2017(000)005【摘要】为实现刀具磨损状态准确快速的识别,开发了一套基于自动化设备规范(ADS)通信技术和经验模态分解(EMD)的刀具状态在线监控系统.运用EMD将振动信号分解成多个固有模态函数分量(IMF),综合使用相关系数法以及能量值法筛选了前6阶IMF分量的均方根值作为监测特征,然后将监测特征作为支持向量机的输入,建立监测特征与刀具磨损状态的关系模型.加工中的一定长度的振动数据经ADS技术传输到建立好的支持向量机(SVM)模型中,完成刀具状态的识别.使用TwinCAT 和Matlab实现了整套系统的功能.经试验验证,刀具监控系统运行稳定,能对刀具状态进行准确快速的判断.【总页数】4页(P108-110,129)【作者】钱桃林;高宏力;李辅翼;王勇【作者单位】西南交通大学机械工程学院,成都 610031;西南交通大学机械工程学院,成都 610031;西南交通大学机械工程学院,成都 610031;西南交通大学机械工程学院,成都 610031【正文语种】中文【中图分类】TH166;TG506【相关文献】1.基于WPD_EMD和SVM刀具磨损故障诊断模型 [J], 魏帅充;王红军;王茂;王倪珂2.基于LabVIEW的刀具磨损在线监控系统 [J], 冯艳;罗良玲;夏林3.基于LabVIEW的刀具磨损在线监控系统 [J], 冯艳;罗良玲;夏林4.基于EMD和香农熵的刀具磨损故障诊断系统开发 [J], 李贵红;赵丽丽;杜昕;于俊虎5.基于EEMD与CP SO⁃ELM的车削机床刀具磨损故障检测与识别 [J], 王新海; 高阳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

刀具磨损监控系统

刀具磨损监控系统随着时代的进展，科技的进步，企业对生产的优化，自动加工设备的广泛运用使得自动批量加工模式越来越普及。

但在切削加工过程中由于刀具磨损状态的不可控性，便简单引起不良或是批量废品的异常现象。

因此客户往往采纳固定加工次数换刀来躲避此类情形，却任需在加工过程中定时多次检查刀具状态以及工件各尺寸的要求。

刀具磨损监控系统能够实时记录刀具/砂轮加工过程中的信号变更，据此确定＊优化的换刀时间，提示操作人员进行换刀，同时也可用于评价刀具性能。

工作原理通过加工过程中的功率，振动和声音三种模式来进行实时检测磨损情况：1，功率：通过安装功率传感器在加工过程中实时测量功率信号，利用功率信号处置算法对功率进行分析和识别，判定刀具磨损情况。

2，振动：通过安装震动传感器在加工过程中实时检测振动信号，利用振动信号处置算法对振动进行分析和识别，判定刀具磨损情况。

3，声音：利用高灵敏度声学传感器实时检测刀具磨损时产生的声音信号，利用声学信号处置算法对声学进行分析和识别，判定刀具磨损情况。

特点：1，供给三种特征进行刀具磨损监控。

2，学习一把新刀和磨损刀具的功率曲线，即可生成监控界限。

3，可长期记录刀具磨损的特征曲线，可用于刀具性能的评估，为客户供给本钱决策。

产品效果和价值1，生产过程中为保证加工工件质量，通常选择保守使用刀具，无法＊大化的利用刀具。

刀具磨损监控系统通过刀具加工工件所产生的信号变更，来判定当前刀具状态，提高刀具寿命、节省本钱。

2，通过设置刀具的磨损极限，实时监测刀具的磨损状态，当刀具的磨损到达极，适时给出换刀信号，躲避由于刀具提前失效而导致的零件批量性缺陷。

3，通过刀具磨损监控系统手记到的实时加工数据进行对比分析，可以评价刀具的性能。

通过实时检测判定刀具破损的情况，适时更换磨损的刀具，躲避加工料子的损耗，时间的流失以及设备的损坏等，因刀具磨损产生的加工质量下降的问题。

产品适用范围刀具磨损监控系统适用于各种（磨削、车削、铣削、钻孔、铰孔、镗孔、攻丝等）形式的加工场景，更适用于如汽车制造，航天航空等领域的批量加工生产。

基于软测量技术的刀具磨损的在线监测

ｅｓｒｈｕｏｔｃｉｉｇＤｒｇｔｅａｔａｃｉｉｇｈｏｌｗｅｒｗｓｍｅｓｒｄｂｎｉｃｎｔｒｉｓｅｄｏｙｓｐｉｇｎｕｅｔｅａｔｍａｉｍａｈｎｎ．ｕｉｈｃｕｌｍａｈｎｎ，ｔｅｔｏａａａｕｅｙｉｄｒｔｍｏｉｎｔａｆｂｔｐｎｃｎｅｏｏｔｅｍａｈｎ．Ｂａｕｎｈｉｔｒｃｒｅｔｒａ —ｔｌ，ａｄｓｌｃｉｇｔｅｔｏａｓｔｅｍａｎｖｒｂｅａｄｔｅｍａｎｍｏｏｈｃｉｅｙｍｅｓｒｇｔｅｍａｎｍｏｏｕｒｎｅｌｉｙｎｅｅｔｈｏｌｉｍｅｎｗｅｒａｈｉａｉｌｎｈｉｔｒａｃｒｅｔｓｔｅｓｃｎａａｌ．Ａｔｏｆｎ—ｌｅｍｏｉｒａｄｉｅｔｉａｉｎｆｒｔｅｔｏｅｒｂｓｄｏｈｏｔｕｎｈｅｏｄｖｒｂｅａｉｍｅｈｄｏｏｉｎｔｎｄｎｉｃｔｏｌａａｅｎｔｅｓｆ —ｍｅｓｒｇｔｃｎｌ — ｎｏｆｏｏｈｗａｕｉｅｈｏｏｎ
损的在线监测和识别的数学模型，并用实验数据加以验证。关键词：软测量技术；刀具磨损；主电机功率；在线监测
中图分类号：Ｔ７４；Ｔ８６Ｇ１Ｇ０文献标识码：Ａ文章编号：ｉ０ — ８１（０６２— ８３０１３８２０）１０７—
系。用机床电机电流作为刀具磨损的监控参数有以下

基于卷积神经网络的刀具磨损在线监测

75
的深度学习模型逐渐被应用于刀具磨损状态监测。林杨等口门利用自编码降噪机对刀具状态进行分类$ 张存吉等「也利用经典卷积神经网络，根据加工信号频谱图对刀具磨损状态进行分类$以上模型性能已经远超传统“特征提取+机器学习模型*但是，此类模型还需进一步完善。首先，对于自编码网络来说, 由于没有对整体模型进行全局优化，网络层数过高后可能会导致模型失效，而利用卷积神经网络构建的模型依赖于卷积操作对高维特征的提取，少量的卷积操作无法对刀具磨损量进行精确预测。其次，目前此类研究多用于刀具磨损状态的分类，属于定性监测，用于磨损状态回归和定量监测较少。最后，以上模型都将信号转换到频域或时频域进行分析，可能造成一定程度上信息的损失$
bytheNationalNaturalScienceFoundation，China(No.51875475)，andthe NaturalScienceBasicResearchPlaninShaanxiProvince，China(No.2018ZDXM-GY-068).
第1期
曹大理等：基于卷积神经网络的刀具磨损在线监测
第26卷第1期 2 0 2 0年1月
计算机集成制造系统
ComputerIntegrated ManufacturingSystems
D"I!0.1 96/j. cims. 2020. 0 1 . 008
Vol. 26 No. 1 Jan.2020
基于卷积神经网络的刀具磨损在线监测
曹大理，孙惠斌,张纪铎，莫蓉
CAO Da , MO Rong (Key Laboratory of High Performance Manufacturing for Aero Engine, Ministry of Industry and

TBM滚刀刀圈磨损量在线监测系统

磨损量，可实现滚刀刀圈磨损的在线监测。
关键词：滚刀刀圈；磨损量在线监测；电涡流传感器；Ｋ６０ＭＣＵ；ＺｉｇＢｅｅ
中图分类号：ＴＰ２１６文献标识码：Ａ文章编号：１００２ — １８４１（２０１５）０２－００４６ — ０５
，
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＣｏｍｐｌｅｘＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８３，Ｃｈｉｎａ；
ＤｅｓｉｇｎｏｆＯｎ— ｌｉｎｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｆｏｒＴｕｎｎｅｌＢｏｒｉｎｇ
Ｍａｃｈｉｎｅ ’ ＳＤｉｓｃＣｕｔｔｅｒＷｅａｒ
ＺＨＥＮＧＷｅｉ，ＺＨＡＯＨａｌ — ｍｉｎｇ’ ＪＪＡＮＨａｏ一，ＴＡＮＱｉｎｇ，ＳＨＵＢｉａｏ，ＸＩＡＹｉ．ａｒｉｎ
（ＴＢＭ），ａＴＢＭｏｎ一１ｉｎｅｃｕｔｔｅｒｗｅａｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｄｄｙｃｕｒｒｅｎｔｓｅｎｓｏｒ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｖｅｎｅｄｔｈｅｃｈａｎ —

基于LabVIEW的刀具磨损在线监控系统

式中，与刀具的材料和工件材料有关的系数。是为方便计
用程序就称为虚拟仪器。虚拟仪器技术充分体现了“ 软件就是仪器 ” 的思想，使得传统仪器的一些硬件功能由软件便可以实
现。利用ＬｂｌＷ软件，ａＶＥ设计者可以像搭积木一样。松地组轻
ｂｎｈ是美国Ｎ（ａｏａＩｓｕｎ公司推出的一种基于Ｇ语ｅｃ）ＩｔｎｔｍｅＯＮｉｌｎｒ言（ｒｐｉＬｎｕｇ，Ｇａｈｃａｇａｅ图形化编程语言）ｓ的虚拟仪器软件开发
工具。使用Ｇ图形编程语言在框图中创建应用程序，种应它这
，
切削时，刀具在高温条件下，受到工件、切屑的摩擦作用，
刀具逐渐被磨耗或出现其他形式的损坏。典型的刀具磨损可分为三个阶段：期磨损阶段（、常磨损阶段（和急剧初Ｉ）正 Ⅱ）磨损阶段（。Ｉ段， Ⅲ）在阶因为新刀具的切削刃和后刀面不平
ＶｍＷ技术的基础
上，实现了机床主轴电机电流信号监控，并验证了该系统的有
给速度ｕｍ／ｉ）刀具直径ｄｍ）切削深度咖）（ｍｍｎ、（ｍ、以及工
件材料的关系：
，＝｜事｜ａｄＩｖ ‘ 堆口（）１
维普资讯
２０年第８期Ｏ６（第９总４期）
大众科技
ＤＨＡＺＯＮＫＧＥＪ
Ｎｏ．２０８，０６

一种刀具磨损状态智能评估方法及装置[发明专利]

专利名称：一种刀具磨损状态智能评估方法及装置专利类型：发明专利
发明人：齐子威,许黎明,邢诺贝,刘福军,周超
申请号：CN202011632233.5
申请日：20201231
公开号：CN112692646A
公开日：
20210423
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种刀具磨损状态智能评估方法及装置，该方法包括：采集刀具加工时的信号数据，包括：主轴的振动信号以及主轴的功率信号；对采集到的信号数据进行预处理；对预处理后的数据进行特征提取；对提取的特征进行选择；利用选择的特征与磨损数据进行模型训练，得到刀具识别模型以及刀具的特征种类；将选择的特征量输入训练得到的模型中，输出刀具的磨损状态。

该装置包括：信号采集模块、预处理模块、特征提取模块、特征选择模块以及模式识别模块。

通过本发明，监测准确，能提高刀具利用率，降低刀具维护时间，提高加工工件合格率，有效地降低生产加工成本。

申请人：上海交通大学,上海智能制造功能平台有限公司
地址：200240 上海市闵行区东川路800号
国籍：CN
代理机构：上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：徐红银
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介绍一种车床刀具磨损视觉检测装置

介绍一种车床刀具磨损视觉检测装置万仁全;冯意涛;杨震;邹宇峰;王中任【摘要】对于现代机床而言,刀具的磨损状态监测显得日益重要.在此设计并制作出了一种新颖的在机视觉检测装置,不仅可以实现视觉系统与机床的结合,而且具有良好的隔振性能.实验结果表明,采用这种机构,可以使摄像机拍摄到比较清晰的图像,为实现车刀磨损在机检测提供了条件.【期刊名称】《机械管理开发》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】2页(P9-10)【关键词】在机检测;机器视觉;车刀磨损【作者】万仁全;冯意涛;杨震;邹宇峰;王中任【作者单位】襄樊学院机械与汽车工程学院,湖北襄阳441053;襄樊学院机械与汽车工程学院,湖北襄阳441053;襄樊学院机械与汽车工程学院,湖北襄阳441053;襄樊学院机械与汽车工程学院,湖北襄阳441053;襄樊学院机械与汽车工程学院,湖北襄阳441053【正文语种】中文【中图分类】TG7020 引言采用传统的机床加工时，操作者主要是通过观察工件表面形态的变化对刀具磨损状态作出判断。

对现代机床而言,20%的停工时间归因于刀具的失效，并由此导致生产效率的降低和经济损失[1]。

传统视觉观察中的不精确以及随机性大等问题逐渐凸现出来，成为制约现代制造业发展的障碍，因此，加强对刀具磨损状态监控意义重大。

随着计算机技术的发展和现代制造业的进步，采用计算机代替人工对刀具磨损状态进行监测的一些优势（监测结果直观、准确、可靠等）逐步凸现；各种基于计算机视觉的刀具监测方法正不断完善，逐步成为具有良好实用性的刀具监测方法[2-4]。

本文提出一种车床刀具在机视觉检测装置，可以实现视觉系统与机床的结合，为最终实现对刀具磨损状态进行在机视觉监测提供条件。

1 在机视觉检测系统的总体设计图1 视觉系统示意图1-LED光源；2-摄像机夹持机构；3-光源夹持机构；4-刀具；5-导轨；6摄像机支撑架；7-溜板箱；8-机床主轴箱本视觉系统是利用安装在机床上的摄像机拍摄刀具磨损区图像，以实现对刀具磨损状态的监测。

刀具磨损在线监测技术的探讨

刀具磨损在线监测技术的探讨韦江波【摘要】主要介绍刀具磨损产生的危害,在刀具加工过程中监测刀具磨损变化情况,举例多传感器中电机电流和声发射传感器获取刀具在磨损过程中的准确数据,对刀具的磨损信号进行信息反馈,并及时做出应对处理.【期刊名称】《柳州职业技术学院学报》【年(卷),期】2011(011)003【总页数】4页(P55-58)【关键词】刀具状态;刀具磨损信号;传感器【作者】韦江波【作者单位】柳州职业技术学院,广西柳州545006【正文语种】中文【中图分类】TH161;TP277随着柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS）等自动化加工系统的发展，这就要求系统能自动地对生产过程中所出现的故障进行在线监测。

切削加工条件的不确定性、刀具磨损的随机性，使得刀具的在线监测成为整个生产过程监测的重要环节。

刀具在线监测技术汇集了传感器技术、计算机技术和制造技术，能对刀具的磨损过程进行有效监控，为制造系统现代化、自动化、柔性化奠定了基础。

刀具在整个切削过程中不可避免地存在着磨损现象，刀具切削状态的变化导致切削力增加、切削温度升高，刀具磨损会直接影响工件的加工精度和表面粗糙度，不仅降低加工质量，严重时还会影响加工系统的安全和正常运行。

判断刀具在何时磨损，需要系统能够自动判断刀具的磨损程度，以避免由于刀具磨损量过大造成的加工质量下降，保证加工过程安全高效，做到降低刀具故障引起的事故发生率，避免造成经济损失和人员伤害，避免刀具磨损振动造成的机器故障。

这对提高刀具的利用效率等方面有着重要的意义。

传统方式加工零件，刀具磨损时，完全凭经验（如切削声音异常、零件表面质量等）人为的判断很难确定刀具磨损程度，无法在第一时间发现刀具磨损情况，发现刀具磨损时刀具已经处于严重磨损状态。

刀具严重磨损状态表现情况有以下三种：1）刀具的更换在刀具发生磨损时，通常刀具还没报废就提前换刀，如果换刀不及时，影响工件加工质量，限制了切削效率，增加了生产成本，造成不必要的损失。

刀具磨损监测与预测系统的设计与实现

刀具磨损监测与预测系统的设计与实现概述刀具的磨损对生产制造过程中切削过程的质量和效率有重要影响。

为了提高切削加工的效率和生产的质量，设计和实现一个刀具磨损监测与预测系统是至关重要的。

这个系统可以实时监测刀具的磨损程度，并预测刀具的使用寿命，以便及时更换刀具，降低生产成本，提高生产效率。

设计目标设计和实现一个刀具磨损监测与预测系统需要满足以下几个目标：1. 实时监测刀具磨损程度：系统应能够通过传感器获取刀具的磨损程度信息，并能够准确地实时监测刀具的磨损状态。

这将帮助工厂及时了解刀具使用情况，有效避免因刀具磨损导致的质量问题和生产效率下降。

2. 预测刀具使用寿命：系统应能够通过收集刀具使用过程中的数据，并应用预测算法，准确预测刀具使用寿命。

这将帮助工厂制定刀具更换计划，避免因刀具提前磨损或过度使用导致的生产中断和质量问题。

3. 数据分析和可视化：系统应能够对收集到的刀具磨损数据进行分析和处理，并将结果以可视化的方式展示给操作员。

这样，操作员可以更直观地了解刀具的磨损情况，帮助决策者制定更科学合理的刀具管理策略。

系统架构与实现刀具磨损监测与预测系统的设计与实现可以分为以下几个关键步骤：1. 传感器选择和布置：系统需要选择适合的传感器来获取刀具磨损程度信息。

常用的方法是使用光学传感器、振动传感器或电容传感器等，以便实时监测刀具的磨损状态。

传感器的布置位置应考虑到刀具磨损的影响因素，选择能够准确反映刀具磨损程度的位置。

2. 数据采集和存储：系统需要设计合适的数据采集设备和存储方案。

数据采集设备需要能够实时采集传感器输出的数据，并将数据传输到中央处理单元进行处理和分析。

数据的存储可以选择使用数据库或云平台等，以便在需要时能够方便地提取和分析数据。

3. 刀具磨损预测算法：系统需要设计和实现刀具磨损预测算法，以便准确预测刀具的使用寿命。

常用的方法包括统计学方法、机器学习方法和神经网络方法等。

通过分析刀具磨损过程中的数据，建立刀具磨损与使用寿命之间的关系模型，并预测刀具的剩余使用寿命。

数字孪生驱动的数控铣削刀具磨损在线监测方法

后将切削过程中采集到的历史孪生数据进行处
资源和时间,难以实时对刀具磨损进行监测,因
理,建立刀具磨损的时变偏差量化模型和刀具磨
此,实时快速预测刀具磨损值并实现刀具磨损的
损在线预测模型;接着搭建面向刀具磨损的数控
过程中的有用信息来修正模型,降低了机床老化
对模型的影响,提高了预测模型的准确性.LIU
等 [８]提出一个改进的自适应共振理论模型,提高
了模型的增量学习能力且刀具磨损的分类精度达
[]
到９８．
６７％ .JAVED 等９提出一种能够增量学
线预测模型
２．
１数字孪生系统数据处理
采集机床加工过程中的多源数据并输入数字
孪生系统中,将振动信号数据矩阵 R１、切削力信
号数据矩阵 R２以及主轴功率信号数据矩阵 R３输
入数字孪生特征提取模块,然后将提取后的特征与
工艺参数数据矩阵 R４融合后进行特征降维处理.
刀具磨损数字孪生系统数据处理如图２所示.
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