智能切削刀具磨损视觉在线监测系统

数控机床刀具磨损监测与保护系统软件设计孙巍伟; 黄民; 李康【期刊名称】《《河南理工大学学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2020(039)001【总页数】10页(P91-100)【关键词】数控机床; 刀具磨损; 监测系统; 刀具保护系统; 软件设计【作者】孙巍伟; 黄民; 李康【作者单位】北京信息科技大学机电工程学院北京 100192【正文语种】中文【中图分类】TP206; TH1170 引言在机械加工过程中，当刀具出现过度磨损、剧烈磨损，或直接影响到机床加工精度时，便会出现磨损失效，导致加工质量严重降低，工件精度大幅下降，产品就可能报废，更严重的会导致机床损坏[1]。

据统计，机床总停机的时间中，有20%是由刀具故障所造成的[2]，加工过程中由刀具失效引起的加工故障占所有故障的75%[3]。

目前，对于刀具的状态，大都依靠工人的经验判断，而且查验刀具磨损状态时需要停止加工，这样就浪费了大量的时间。

因此，开发刀具状态在线监测系统尤为重要。

在线监测系统不仅可以提高生产效率，而且还能提高生产自动化程度。

目前，国内外对于刀具磨损状态监测的研究主要有直接监测和间接监测两种方法[4-5]。

使用直接监测法的时候，需要停机断电，拆除刀具后再进行监测，这种方式不仅浪费时间，而且也使加工不能够持续。

因此，目前大部分的研究都集中在间接监测方面，AI C S等[6]，HUNG Chienwei等[7]通过采集声发射信号监测刀具磨损状态，取得了一定的效果；ZHU Kunpeng等[8]选用力传感器，采集加工过程中切削力信号，并进行建模与分析，搭建了一套相应的监测系统；John T.Roth 等[9]利用加速度信号进行监测，建立了该信号与刀具状态的回归模型，并通过试验验证了方法的可行性；路勇等[10]采集力信号与加速度信号，并对它们进行分析，并用基于数据模糊分析的神经网络模型进行处理，识别精度有了很大提高；唐军等[11]基于电流信号搭建了一套在线监测系统，并将遗传算法和BP神经网络模型应用到监测系统中，具有一定的工程应用价值；张昌娟等[12]把灰色-马尔可夫理论应用于激光超声复合超精密车削过程中刀具状态的监测及预测中，并通过试验验证了该方法的可行性。

刀具磨损的在线监测
贾晓呜
【期刊名称】《唐山工程技术学院学报》
【年(卷),期】1989(000)001
【摘要】在自动化加工中,为了保证加工系统工作的可靠性和产品质量,必须实现刀具磨损的在线监测。

本文综述了现有的监测刀具磨损的方法,并对利用切削力、噪声发射、振动和电机功率的变化信号监测刀具磨损的方法作了较详细的介绍。

【总页数】6页(P33-38)
【作者】贾晓呜
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TG710.1
【相关文献】
1.基于机床信息的加工过程刀具磨损状态在线监测 [J], 卢志远;马鹏飞;肖江林;王美清;唐晓青
2.基于卷积神经网络的刀具磨损在线监测 [J], 曹大理; 孙惠斌; 张纪铎; 莫蓉
3.基于切削功率木工刀具磨损在线监测的研究现状 [J], 董伟航;胡勇;田广军;郭晓磊
4.基于长短时记忆卷积神经网络的刀具磨损在线监测模型 [J], 何彦;凌俊杰;王禹林;李育锋;吴鹏程;肖圳
5.数字孪生驱动的数控铣削刀具磨损在线监测方法 [J], 李聪波;孙鑫;侯晓博;赵希坤;吴少卿
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数控机床刀具磨损在线监测与预警技术引言数控机床是现代制造业的关键设备之一，而刀具是数控机床中不可或缺的部件。

随着生产效率的提高和刀具工艺的发展，刀具的磨损问题日益突出。

因此，实现刀具磨损的在线监测与预警技术对于提高生产效率和保证产品质量具有重要意义。

本文将介绍数控机床刀具磨损在线监测与预警技术的原理、方法以及应用前景。

一、刀具磨损的影响及其在线监测的重要性刀具磨损是指在加工过程中，由于切削力和摩擦力的作用，刀具表面逐渐磨损，导致刀具性能下降。

刀具磨损不仅会影响加工精度和产品质量，还会增加生产成本和设备维护成本。

因此，及时监测并预测刀具磨损的发生，对于延长刀具寿命、提高生产效率具有重要作用。

二、刀具磨损在线监测技术的原理与方法1. 传统方法传统的刀具磨损监测方法主要基于经验判断和定期人工巡检。

这种方法虽然简单易行，但存在人为主观因素较大、误判率高等问题。

且无法实现对刀具磨损进行实时监测，难以满足现代生产的需求。

2. 传感器技术传感器技术是刀具磨损在线监测的关键技术之一。

通过在刀具上安装传感器，可以实时感知刀具状态并采集数据。

常用的刀具磨损监测传感器包括力传感器、位移传感器和振动传感器。

传感器采集到的数据经过处理分析，可以判断刀具磨损程度，并提供预警信息。

3. 数据分析与算法刀具磨损在线监测技术的核心是数据分析与算法。

通过对传感器采集的数据进行处理和分析，在线监测刀具磨损状态并预测其寿命。

常用的数据分析方法包括统计学分析、模式识别和机器学习算法等。

这些方法能够实现对刀具磨损的准确分析，并根据历史数据推测未来磨损趋势，提前预警。

三、刀具磨损在线监测与预警技术的应用前景刀具磨损在线监测与预警技术在现代制造业中具有广阔的应用前景。

首先，它能够帮助企业实现对刀具使用寿命的精确管理，减少因刀具磨损导致的停机和更换成本。

其次，通过对刀具磨损情况的实时监测，可以提前预测刀具寿命，从而避免因刀具失效而引发的质量问题。

Vol.61，2019,No.6Chinese Journal of Turbomachinery 刀具磨损状态识别与智能监测方法综述*董江磊1代月帮1雍建华2李宏坤3（1.大连理工大学机械工程学院；2.沈阳鼓风机集团股份有限公司；3.大连理工大学机械工程学院）摘要：刀具作为机械生产中机床加工所使用的关键执行件，其磨损状态识别和智能监测技术对于提高生产效益具有重要意义。

传统的刀具磨损信号分析都是利用经验方法分解提取出信号特征来对信号特征进行解析，无法实现智能化监测。

随着大数据时代的到来和深度学习算法的不断优化和改进，诸如卷积神经网络、深度置信网络、稀疏自动编码器等算法的应用越来越广泛，因此可以利用大数据平台，将深度学习算法与现代传感器技术、计算机技术、信号采集存储技术相结合，实现刀具磨损状态识别和智能监测。

大数据技术和人工智能技术在机械工业生产中的结合应用是当今时代的必然发展趋势。

关键词：刀具；状态识别；智能监测；信号分析；深度学习；大数据平台中图分类号：TG7；TP2文章编号：1006-8155-(2019)06-0067-07文献标志码：A DOI：10.16492/j.fjjs.2019.06.0012Overview of Tool Wear Status Recognition and IntelligentMonitoringJiang-lei Dong1Yue-bang Dai1Jian-hua Yong2Hong-kun Li3（1.School of Mechanical Engineering,Dalian University of Technology,2.Shenyang Blower Works Group Corporation,3.School of Mechanical Engineering,Dalian University of Technology）Abstract：Tool is the key actuator used in machine tool processing in mechanical production.Its wear condition identification and intelligent monitoring technology are of great significance to improve production efficiency.Traditional tool wear signal analysis uses empirical method to decompose and extract signal features to analyze signal features,which can not realize intelligent monitoring.With the arrival of the era of big data and the continuous optimization and improvement of deep learning algorithms,such as CNN,DBN,SAE and other algorithms are more and more widely used.Therefore,the deep learning algorithm can be combined with modern sensor technology,computer technology,signal acquisition and storage technology to realize tool wear status recognition using large data platform.And intelligent monitoring.The combination of big data technology and artificial intelligence technology in the production of machinery industry is the inevitable trend of the times.Keywords：Tool，State Recognition，Intelligent Monitoring，Signal Analysis，Deep Learning，Big Data Platform*基金项目:国家自然科学基金515750750引言现如今制造业已经成为国家经济发展的中流砥柱，而制造业与目前信息时代的发展相融合的重要前提就是利用先进的制造技术来提高生产效率。

刀具磨损破损监控技术锁小红【摘要】刀具磨损和破损给自动化加工带来诸多坏处.为保证加工系统的正常运行,需实时监控刀具磨损状态.回顾国内外刀具监控技术发展过程,分析刀具监控方法,阐述刀具监控中的关键技术及其发展趋势,最后指出刀具监测系统存在的问题,并提出相应对策.【期刊名称】《现代制造技术与装备》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】3页(P115-117)【关键词】刀具监控;磨损破损;智能传感;信号处理【作者】锁小红【作者单位】中国劳动关系学院,北京 100048【正文语种】中文刀具磨损破损状态监控（以下简称刀具监控）与产品质量密切相关。

现代制造装备精度高、可靠性好，机床、夹具等对工件质量的影响较少，刀具状态对加工质量和生产效率至关重要。

切削过程中，刀具磨损破损不可避免。

刀具磨损影响加工精度和表面粗糙度；刀具破损不仅降低表面质量，严重时还会影响机床的正常运行和安全。

因此，需要实时监控刀具磨损状态，在磨损已达到磨钝标准或意外破损时，控制机床采取措施，保证安全，降低废品率。

研究表明，机床配置刀具磨损破损监测仪后故障停机时间减少75%，生产率提高10%～60%，机床利用率提高50%以上。

在刀具监控技术上，日、美、德及瑞典等国家处于领先水平，方法分为直接法和间接法两种。

直接法是检测与刀具材料的体积变化相关的参量来反映刀具状态，有光学图象法、接触法、放射法和电阻法等。

在实际切削中，信号不易采集，需要停机检测，占用工时，同时无法预警刀具的突然损坏，因此直接法应用受限。

间接法是通过测量影响刀具磨损、破损的参量，间接判断刀具状态。

间接法检测不影响加工过程，能够实现在线监测，及时发现刀具磨损并预报破损。

此外，剔除检测中的各种干扰，提取特征信号是其关键技术。

早期刀具监控技术主要集中在传感方式、信号处理、特征提取等方面，且监控模型简单。

1968年，Micheletti等对加工过程中刀具磨损时切削力的变化进行了研究。

数控机床刀具磨损的自动化监测与更换方法随着数控技术的发展，数控机床已经广泛应用于各个行业的生产加工中。

而数控机床的刀具作为加工的关键工具，其磨损情况的监测和及时更换对于保证加工质量和提高生产效率至关重要。

因此，研究数控机床刀具磨损的自动化监测与更换方法成为了一个热门的研究课题。

数控机床刀具磨损的自动化监测方法主要包括传感器监测和数据处理两个关键环节。

其中传感器监测是实时采集刀具磨损情况的重要手段，常用的传感器有振动传感器、声学传感器、力传感器等。

这些传感器可以通过监测刀具的振动、声音和切削力等参数，准确判断刀具的磨损程度。

而数据处理则是将传感器采集到的原始数据进行处理和分析，通过算法和模型建立磨损预测模型，及时准确地判断刀具是否需要更换。

在传感器监测方面，振动传感器是一种常用的监测手段。

通过监测刀具振动的频率、振幅和相位，可以较为准确地判断刀具的磨损情况。

同时，振动传感器的响应速度快，可以实时监测刀具状态，及时发现问题并采取相应的措施。

此外，声学传感器也可以用于监测刀具的磨损情况。

刀具在磨削过程中会产生不同的声音特征，通过对刀具声音信号的分析可以判断刀具是否需要更换。

力传感器则是通过测量切削力的大小和变化情况来判断刀具磨损程度，这种传感器的优点是测量精度高，但需要考虑刀具刚性对测量结果的影响。

数据处理是数控机床刀具磨损自动化监测的另一个重要环节。

通过对传感器采集到的数据进行处理和分析，可以建立数学模型来预测刀具磨损情况，从而实现对刀具的自动检测和更换。

常用的数据处理方法有统计分析、模式识别和机器学习等。

统计分析方法主要基于大量刀具磨损数据的统计规律，通过计算刀具寿命曲线和磨损速率来预测刀具寿命。

模式识别方法则是通过对刀具磨损特征的提取和模式匹配来判断刀具的磨损情况。

机器学习方法则是通过训练样本的学习和模型的建立，自动地进行判断和分类。

除了监测刀具的磨损情况，及时更换刀具也是保证加工质量和提高生产效率的关键。

机械加工刀具磨损在线监测方案一、机械加工刀具磨损在线监测的重要性随着工业自动化和智能制造的快速发展，机械加工过程中的效率和精度要求越来越高。

刀具作为机械加工中不可或缺的工具，其磨损状态直接影响加工质量、生产成本和设备安全。

因此，对刀具磨损进行实时监测，并及时采取相应措施，对于提高生产效率、降低成本、保证产品质量具有重要意义。

1.1 刀具磨损对加工质量的影响刀具磨损会导致加工表面粗糙度增加，尺寸精度下降，甚至出现加工缺陷，影响产品的整体质量。

通过在线监测刀具磨损，可以及时发现并更换磨损刀具，保证加工过程的连续性和稳定性。

1.2 刀具磨损对生产成本的影响刀具磨损过快会增加刀具更换的频率，从而增加生产成本。

通过在线监测，可以合理规划刀具的更换周期，减少不必要的浪费，降低生产成本。

1.3 刀具磨损对设备安全的影响刀具磨损严重时可能会导致刀具断裂，甚至损坏机床，造成设备事故。

在线监测可以预防此类事故的发生，保障设备和操作人员的安全。

二、机械加工刀具磨损在线监测技术为了实现刀具磨损的在线监测，目前已经发展出多种监测技术，包括声学监测、振动监测、力矩监测、温度监测等。

这些技术各有优缺点，适用于不同的加工环境和需求。

2.1 声学监测技术声学监测技术通过分析刀具在加工过程中产生的声波信号，来判断刀具的磨损状态。

该技术具有安装简便、成本低廉的优点，但容易受到环境噪声的干扰。

2.2 振动监测技术振动监测技术通过测量刀具或机床的振动信号，来评估刀具的磨损程度。

该技术对刀具磨损的敏感性较高，但对信号处理和分析的要求较高。

2.3 力矩监测技术力矩监测技术通过测量刀具在加工过程中的切削力矩，来判断刀具的磨损状态。

该技术对切削力的测量精度要求较高，适用于大批量、高精度的加工需求。

2.4 温度监测技术温度监测技术通过测量刀具在加工过程中的温度变化，来评估刀具的磨损程度。

该技术对温度的测量精度要求较高，适用于高温环境下的加工过程。

数控机床刀具磨损的在线监测与刀具寿命预估方法数控机床是现代制造业中非常关键的设备，而刀具作为数控机床的重要组成部分，其磨损情况直接影响加工质量和效率。

因此，如何有效地监测刀具的磨损状态并准确预估刀具寿命，对于提高生产效率、降低生产成本具有重要意义。

本文将介绍数控机床刀具磨损的在线监测与刀具寿命预估方法。

为了实现数控机床刀具磨损的在线监测，一种常用的方法是利用传感器技术。

通过在数控机床上安装合适的传感器，可以实时监测刀具的磨损情况。

这些传感器可以测量刀具的振动、温度、功耗、噪音等参数，从而判断刀具的磨损程度。

通过分析传感器数据，可以实时监测刀具的磨损情况，并及时采取措施进行刀具更换或刀具修复，避免因刀具磨损导致的生产故障和质量问题。

除了传感器技术，还可以利用机器学习算法来预测刀具的寿命。

机器学习算法可以通过分析历史刀具数据和工作条件数据，建立预测模型，从而准确预估刀具的剩余寿命。

常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。

这些算法可以根据不同刀具的工作状态和磨损情况，学习并建立相应的预测模型，通过输入当前刀具的状态数据，预测出刀具的剩余寿命。

这种方法可以帮助企业制定更合理的刀具更换计划，延长刀具的使用寿命，提高生产效率和降低成本。

此外，数字孪生技术也是一种有效的刀具磨损在线监测与预估方法。

数字孪生是将实体系统和其相应的虚拟模型相连接的技术，通过数字孪生技术，可以实时监测刀具的工作状态、磨损情况和运行参数，并利用虚拟模型对刀具的寿命进行预测。

在这个过程中，实体系统的传感器数据被采集到虚拟模型中，并与实际刀具的状态进行比对和更新。

通过对比模型和实际状态的偏差，可以预测刀具剩余寿命，并提前进行刀具更换或维修，从而提高生产效率和降低生产成本。

总结而言，数控机床刀具磨损的在线监测与刀具寿命预估方法有传感器技术、机器学习算法和数字孪生技术等。

这些方法可以帮助企业实时监测刀具的磨损状态，并准确预估刀具的寿命，从而提高加工质量、降低生产成本。

超精密车削切削力的在线检测与控制技术研究随着工业技术的不断进步，越来越多的机械制造工艺需要承受更高的精度和质量要求。

车削机床作为机械加工中的重要工具之一，其精度和质量的保障也变得越发重要。

然而，传统车削机床的检测手段往往只停留在对加工件的后检测，而对于机床切削过程的在线监测，缺乏有效手段。

因此，超精密车削切削力的在线检测与控制技术研究就显得尤为重要。

一、超精密车削切削力检测技术的发展超精密车削切削力的在线检测以及随之而来的控制技术的诞生，是在1990年代得以实现的。

早期的检测方式主要采用驱动电机的电流来间接检测切削力，但其检测精度不够高，而且易受到机床本身的振动等因素的影响。

随着机床控制系统的不断更新，目前主流的超精密车削切削力检测技术采用的是负载力传感器和故障诊断技术相结合的方式。

负载力传感器主要分为电阻式和电容式两种。

电容式负载力传感器利用机械结构的变形量或磁场的变化量来检测切削力的大小和方向。

其优点是精度高、响应速度快、抗干扰性强，但是价格较高、易受到环境条件的影响。

电阻式负载力传感器则是通过直接测量弹簧或弹性体的变形量来检测切削力的大小和方向，其优点是价格相对低廉、结构简单、稳定性好。

但相比于电容式传感器，其精度有所降低。

故障诊断技术主要是通过加入智能特征提取和故障诊断算法，帮助诊断刀具磨损、转子振动等情况，避免因设备故障导致生产线停滞的情况出现。

这项技术的问世，能在检查切削力时增强其准确性，并且为维护机床的长期稳定性提供了便利。

二、超精密车削切削力的在线监测与控制技术超精密车削切削力的在线监测与控制技术的主要目的是：一是保证车削质量，尽可能减少因为设备普通磨损或机床刚度的变化而导致的误差，二是提高生产效率，减少不必要的下线时间。

整个检测与控制系统由数据采集器、传感器、信号处理器、控制器、计算机等组成，具有快速响应、高灵敏度、智能化等特点。

在实际生产过程中，超精密车削切削力的在线监测与控制技术可以有效地进行数据记录和分析，通过对切削力与工件形变、工件表面质量以及加工温度等因素间关系的研究，找出影响加工质量的因素和最佳的加工参数，控制整个加工过程并随时进行快速反应，从而达到提高车削加工质量和效率的目的。

ARTIS刀具监控及机床状况监控系统ARTIS刀具监控及机床状况监控系统1、系统介绍1.1 系统概述ARTIS刀具监控及机床状况监控系统是一种用于监测和控制刀具及机床状态的先进系统。

它通过使用传感器和数据分析算法，实时监控刀具的磨损、断刀、故障和机床的运行状况，提高生产过程的可靠性、安全性和效率。

本文档将详细介绍该系统的各个方面。

1.2 系统优势ARTIS系统具有以下优势：- 实时监测刀具磨损和断刀情况，及时预警并减少停机时间。

- 监控机床的运行状况，提高生产过程的稳定性和质量。

- 分析和处理数据，提供准确的刀具和机床状态报告。

- 提供远程监控和控制功能，实现远程故障排除和参数调整。

2、刀具监控模块2.1 传感器安装与数据采集- 安装刀具传感器，并确保传感器与系统连接正常。

- 系统通过传感器实时采集刀具的振动、温度、功率等数据。

2.2 刀具磨损监测- 利用采集的数据，系统分析刀具的磨损情况。

- 根据设定的磨损阈值，发出磨损预警，以便及时更换刀具。

2.3 刀具断刀监测- 分析刀具采集的振动数据，检测刀具断刀情况。

- 在刀具断刀时，系统会立即发出警报，并停止机床运行。

3、机床状况监控模块3.1 机床传感器安装与数据采集- 安装机床传感器，确保传感器的连接正常。

- 机床传感器采集机床的运行状态数据，如温度、电流、转速等。

3.2 机床运行状态监测- 通过分析机床传感器采集的数据，系统监测机床的运行状态。

- 当机床存在异常情况时，系统将及时发出警报。

4、数据分析与报告4.1 数据处理与分析- 系统根据采集的数据进行处理和分析，识别出异常情况和趋势。

- 运用数据模型和算法，预测刀具寿命和机床故障风险。

4.2 刀具和机床状态报告- 系统准确的刀具和机床状态报告，包括磨损情况、断刀次数、机床运行时间等。

- 报告可供运维人员及时了解刀具和机床状况，做出相应的维护和调整。

5、远程监控与控制5.1 远程访问与监控- 系统提供远程访问功能，可以通过互联网连接到系统并监控刀具和机床状态。

ARTIS tools and machine conditioning monitoringARTIS刀具监控及机床状况监控系统1ARTIS介绍ARTIS公司成立于1983年，总部位于德国Lower Saxony，2008年被意大利MARPOSS公司收购。

ARTIS刀具监控及机床状况监控系统是实时在线监控系统，用于在加工过程中监控断刀、钝刀及掉刀状况。

另外选配ARTIS的各种传感器，可对加工及机床状况进行监控。

2ARTIS的检测原理与应用ARTIS 刀具监控基于直接从驱动总线中读取的对铣刀轴功率的评估。

刀具切削刃越钝，加工时主轴扭矩越大。

刀具首次使用时，加工中得出的最大扭矩将作为参考值存储（学习），系统将采集两个数值：第一个为参考值的125%，用于预警第二个为参考值的150%，用于报警在其后的加工中采集主轴驱动当前电流值与预警和报警值比较（监控）。

此外，可选择通过振动传感器对铣削主轴进行的振动监控。

图1 ARTIS 刀具监控原理图2 ARTIS 断刀，磨损及过载监控3ARTIS 系统构成与安装ARTIS 系统构成图3 ARTIS 系统构成图4 ARTIS应用图5 ARTIS CTM-数据采集卡安装方式图6 操作选项4 不同刀具监控方式的比较刀具监控上常用三种方式：刀具折断监控：BK-Mikro 或ZP 轴图7 BK-Mikro 刀具折断监控0 ：无扭矩监控1：学习参考值+激活 >1：主轴扭矩监控激活▪ BLUM Laser 刀具测量系统图8 BLUM Laser 激光测量系统▪ ARTIS 刀具监控系统表2 不同刀具监控方式的比较。

数控机床刀具寿命的在线监测一、引言数控机床在现代制造业中扮演着重要的角色。

而作为数控机床的关键元素之一，刀具的寿命对加工质量和效率有着重要影响。

然而，传统的刀具寿命监测方法往往存在许多局限性。

为了解决这一问题，在线监测技术被引入到数控机床中，实现刀具寿命的准确监测。

本文将探讨数控机床刀具寿命的在线监测技术及其应用。

二、在线监测技术的原理1. 传感器技术传感器技术是实现数控机床刀具寿命在线监测的基础。

通过在数控机床中安装各种传感器，如振动传感器、加速度传感器和温度传感器等，可以对刀具的状态进行实时监测。

传感器采集的数据可以与预设的阈值进行比较，从而判断刀具的损坏程度和寿命。

2. 特征提取与分析传感器采集到的原始数据需要经过特征提取与分析的过程，以获得更加有效的监测结果。

常用的特征包括振动频率、幅值、温度变化率等。

通过分析这些特征，可以对刀具的磨损状况和寿命进行准确评估。

3. 数据处理与模型建立在线监测系统需要进行大量的数据处理和模型建立工作。

首先，需要对采集到的数据进行滤波、降噪等预处理操作，以去除干扰。

然后，可以利用机器学习算法和统计分析方法建立刀具磨损模型，实现对刀具寿命的预测。

三、应用案例1. 数控车床刀具寿命监测以数控车床为例，通过在线监测技术可以实现对刀具寿命的监测。

传感器安装在主轴和刀具支撑部分，可以实时监测切削力和振动情况。

通过对采集到的数据进行特征提取和分析，可以准确判断刀具的磨损程度，并及时更换刀具，以保证加工质量和效率。

2. 数控铣床刀具寿命监测在数控铣床中，刀具的寿命同样是一个重要的监测指标。

采用在线监测技术可以实时监测刀具的振动、温度和切削力等参数。

通过分析这些参数的变化，可以判断刀具的寿命，提前做好刀具更换的准备工作，从而避免因刀具损坏造成的生产停机和资源浪费。

四、在线监测技术的优势1. 实时性强传统的刀具寿命监测方法一般需要停机后进行，无法获得实时的监测结果。

而在线监测技术可以实时采集刀具的状态参数，可以及时预警和处理刀具的异常情况。

CPS系统中刀具加工状态实时监测的新方法陈标;林子超;郭国强;沈彬【摘要】机床是信息物理系统(CPS系统)中主要的执行单元和感知单元,对其加工状态的动态监测和实时感知可以提高产品质量.为了实现加工现场信号采集和刀具加工状态在线监测,设计了主轴功率信号采集系统,同时引入力信号作为对比分析,应用希尔伯特-黄变换和小波变换根据特征频率段的信号特征构造了刀具磨损系数,将刀具磨损状态和磨损系数对应起来,在加工现场实现了刀具状态的在线监测.通过和小波变换的对比,证明了希尔伯特-黄变换在处理功率信号方面可以有效抑制噪声信号,提高监测的准确性.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)0z2【总页数】4页(P62-64,68)【关键词】信息物理系统;功率信号;希尔伯特-黄变换;磨损系数;小波变换【作者】陈标;林子超;郭国强;沈彬【作者单位】上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;上海航天精密机械研究所,上海 201600;上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言“工业4.0”旨在通过信息物理系统（CPS）集成计算、通信和控制，对工业中的各类物理资源、信息大数据进行整合利用，实现高效率智能化加工。

机床作为CPS系统中主要的执行单元和感知单元，加工状态必须受到动态监测和实时感知。

加工状态的动态监测一般通过采集加工过程中的主轴功率信号、力信号、振动信号等来实现。

主轴功率信号不仅可以反应加工过程信息，而且可以准确反应机床停机、待机以及空载状态[1]，利于在产品全生命周期管理中保证信息完整。

此外，主轴功率信息采集仅需要对电气柜安装相应传感器，不会受到切削液等不同工况的影响，具有良好的适用性。

因此，主轴功率信号在拥有大量机床的无人化智能工厂中具有广阔的应用前景。

主轴功率信号的应用前景也使得科研工作者们对其开展了深入的研究，并将不同的算法应用到主轴功率数据的处理之中，将信号特征和刀具磨损状态对应起来。