一种三合一传感器夹具及多模态刀具磨损状态监测系统_CN109623494A
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专利名称:刀具磨损监测方法、装置、电子设备及存储介质专利类型:发明专利
发明人:王民,杨斌,田立新,昝涛,高相胜,高鹏,张彦琳
申请号:CN202011530432.5
申请日:20201222
公开号:CN112720069A
公开日:
20210430
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供一种刀具磨损监测方法、装置、电子设备及存储介质。
该方法包括:获取切削过程中的刀具的振动数据;计算所述振动数据的双谱;计算双谱对角切片;计算所述双谱对角切片的耦合特征频率峰值指数;基于耦合特征频率峰值指数来计算刀具磨损阈值;以及通过所述刀具磨损阈值来监测所述刀具的磨损状态。
本发明通过切削振动信号的双谱对角切片特征研究刀具磨损过程,有效提高了监测准确性和可靠性,保障了加工质量和机床的正常运行。
申请人:北京工业大学,北京航天新立科技有限公司
地址:100022 北京市朝阳区平乐园100号
国籍:CN
代理机构:北京路浩知识产权代理有限公司
代理人:赵赫
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专利名称:一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法
专利类型:发明专利
发明人:单春雷,聂鹏,李正强,杨新岩
申请号:CN201811220952.9
申请日:20181019
公开号:CN109318056A
公开日:
20190212
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明涉及一种基于多种类传感器复合信号的刀具磨损监控方法。
本发明采用声发射传感器和功率传感器采集机床刀具磨损相关的信号信息,通过两种信号采集的方法可以避免单一信号本身自有的缺陷。
采用云模型算法科学的耦合两种信息,并能够提取信号中反映刀具磨损量的特征因素,使用稀疏贝叶斯方法建立模型进而预测刀具磨损量,采用基于SBL的识别方法对数据进行建模,采用贝叶斯匹配追踪算法对SBL模型核函数的宽度参数进行优化,实现刀具磨损量的准确预测,提高刀具磨损监控的效率和准确性。
申请人:沈阳百祥机械加工有限公司
地址:110000 辽宁省沈阳市皇姑区陵东乡观音村
国籍:CN
代理机构:沈阳杰克知识产权代理有限公司
代理人:郑贤明
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基于多传感数据融合的刀具磨损状态预测研究谢骏遥;王凯;张来斌;吴飞;曾路【摘要】为提高制造系统可靠性,提出了一种基于人工智能的多传感器数据融合方法用于预测刀具磨损状态。
通过人工智能算法对于监测过程中的多传感器数据进行特征融合,进而使用支持向量机进行回归分析,从而对刀具磨损状态进行预测。
主要选取经典特征选择技术包括核主成分分析,局部线性嵌入和最小冗余最大相关方法进行特征融合,通过数控铣床上的刀具磨损损伤实验验证该方法的有效性。
结果表明,刀具磨损预测模型可以以更加经济有效的方式精确估计刀具磨损宽度,精度等同于离线的显微镜仪器测量,此外核主成分分析方法预测精度最高。
【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2016(038)007【总页数】4页(P1-4)【关键词】刀具磨损估计;特征融合;状态预测【作者】谢骏遥;王凯;张来斌;吴飞;曾路【作者单位】中国石油大学北京机械与储运工程学院,北京 102249;中国石油大学北京机械与储运工程学院,北京 102249;中国石油大学北京机械与储运工程学院,北京 102249;中国石油塔里木油田分公司,库尔勒 841000;中国石油塔里木油田分公司,库尔勒 841000【正文语种】中文【中图分类】TH165加工工具是制造系统中的主要元件之一,其失效如刀具磨损等在设备停机故障原因中占20%[1]。
为了提高系统的可靠性,国内外对制造刀具的状态监测进行了大量研究,主要采用遥感数据采集、信号降噪处理、特征提取和选择、故障诊断预测以及养护决策[2]。
对系统可靠性的需求增加促进了传感器数据集与制造系统的融合以便及时采集数据。
根据传感参数和工具条件间的相关性,传感技术可分为直接检测和间接检测[3]。
直接检测通过实际测量直接预测工具状态如刀具磨损宽度等。
刀具的磨损可在实验室条件下使用制造商的显微镜进行测定,也可利用CCD摄像机等在现场直接检测。
直接检测技术通常为离线执行、成本较高且测量过程中易因工作台形状和切削液连接线等受到限制。
专利名称:机理-数据融合驱动的变工况刀具磨损状态监测方法
专利类型:发明专利
发明人:张俊,白乐乐,潘天航,李超,唐宇阳,赵万华
申请号:CN202111403696.9
申请日:20211122
公开号:CN114102260A
公开日:
20220301
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了机理‑数据融合驱动的变工况刀具磨损状态监测方法,属于机床状态监控领域。
利用主轴加速度信号、主轴电机电流信号来重构切削力替代测力仪获取切削力,利用重构铣削力代替理论铣削力,将重构铣削力与工况信息作为模型输入到瞬时铣削力机理模型中,通过刀具名称、切削参数等低维数据将高维传感器数据进行裁剪、分割,实现变工况条件下刀具磨损状态的监测与剩余使用寿命预测,解决了现有刀具磨损状态监测系统只能适用于固定切削工况的问题。
本发明充分发挥机理模型与数据驱动方法的优势监测铣刀的磨损退化状态,提出的刀具磨损状态监测能适应不同加工工况的要求,具有较强的工程应用价值。
申请人:西安交通大学
地址:710049 陕西省西安市咸宁西路28号
国籍:CN
代理机构:西安通大专利代理有限责任公司
代理人:张宇鸽
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刀具磨损状态综合识别系统
王令其;屈波
【期刊名称】《仪表技术与传感器》
【年(卷),期】2001(000)002
【摘要】介绍一种以PC机为后台,以双单片机为前台的刀具磨损状态识别系统。
并阐述了系统设计中的关键技术与硬软件工作原理。
【总页数】3页(P30-32)
【作者】王令其;屈波
【作者单位】南京工程学院工业自动化系南京市 2l0013;南京工程学院工业自动化系南京市 2l0013
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.信息融合的刀具磨损状态智能识别系统设计与研究 [J], 熊光华;曹锦江
2.基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测 [J], 董伟航;胡勇;田广军;邱学海;郭晓磊
3.基于刀具温度测量的刀具磨损状态监控研究 [J], 董慧婷;陈佳鑫;李莹;刘晓峰
4.基于刀具温度测量的刀具磨损状态监控研究 [J], 董慧婷;陈佳鑫;李莹;刘晓峰
5.基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化 [J], 田颖;王文豪;杨利明;邵文婷因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。