一）汽車制造行業(yè)在汽車發(fā)動(dòng)機(jī)缸體、缸蓋等零部件的加工中，采用刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)刀具的磨損情況，及時(shí)更換刀具，保證加工質(zhì)量和生產(chǎn)效率。例如，某汽車制造企業(yè)通過安裝切削力傳感器和振動(dòng)傳感器，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)缸體加工過程中的刀具狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，刀具更換次數(shù)減少了30%，生產(chǎn)效率提高了15%。（二）航空航天制造行業(yè)航空航天零部件的加工精度要求極高，刀具的狀態(tài)對(duì)加工質(zhì)量影響巨大。通過刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)，可以有效地保證零件的加工精度和可靠性。例如，在飛機(jī)機(jī)翼的加工中，利用聲發(fā)射傳感器和溫度傳感器對(duì)刀具狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，成功避免了因刀具破損而導(dǎo)致的零件報(bào)廢。（三）模具制造行業(yè)模具制造中經(jīng)常使用復(fù)雜形狀的刀具，刀具的磨損和破損難以直觀判斷。采用刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)刀具的異常，提高模具的加工質(zhì)量和使用壽命。例如，某模具制造企業(yè)通過安裝圖像傳感器對(duì)刀具的刃口進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，模具的加工精度提高了20%，模具的使用壽命延長(zhǎng)了30%。刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)會(huì)測(cè)量機(jī)床主軸電機(jī)的電流或功率。隨著刀具磨損，電機(jī)的負(fù)載會(huì)發(fā)生變化。寧波新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)廠家

針對(duì)刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測(cè)這一問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法。通過采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)際加工情景緊密結(jié)合，能直接反映當(dāng)前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識(shí)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(yù)測(cè)模型，模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)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(cè)得的，而實(shí)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(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn)，考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響，并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景，建立不同的模型庫。變換加工場(chǎng)景，通過獲取當(dāng)前場(chǎng)景，及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可。②本研究中的模型是一個(gè)固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài)，對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果。盈蓓德科技-刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)。溫州基于振動(dòng)分析的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)靈敏度高的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能對(duì)刀具微小磨損或早期故障跡象的檢測(cè)能力，能夠在刀具磨損初期就發(fā)現(xiàn)問題。

刀具磨損狀態(tài)在實(shí)際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測(cè)這個(gè)問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對(duì)當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別的方法。通過采集機(jī)床內(nèi)部實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并將其與實(shí)際加工情景緊密結(jié)合，能直接反映當(dāng)前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型，直接將采集到數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測(cè)模型，模型在訓(xùn)練集和在線驗(yàn)證試驗(yàn)中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識(shí)別的方法在投入使用時(shí)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(cè)得的，而實(shí)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(jìn)行變參數(shù)試驗(yàn)，考慮加工參數(shù)對(duì)于刀具磨損的影響，并針對(duì)常用的一些加工場(chǎng)景，建立不同的模型庫。變換加工場(chǎng)景時(shí)，通過獲取當(dāng)前場(chǎng)景，及時(shí)匹配相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型即可。②本研究中模型是一個(gè)固定的模型。今后需要根據(jù)實(shí)時(shí)的信號(hào)以及已知的磨損狀態(tài)，對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過程中實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測(cè)效果。

深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。在刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，可以利用CNN對(duì)刀具的圖像進(jìn)行分析，識(shí)別刀具的磨損區(qū)域和程度。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），則適用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如切削過程中的連續(xù)振動(dòng)信號(hào)，能夠捕捉信號(hào)中的動(dòng)態(tài)特征，預(yù)測(cè)刀具的剩余使用壽命。此外，利用人工智能技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性和智能化。通過在線學(xué)習(xí)和模型更新，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同的加工工況和刀具類型，自動(dòng)調(diào)整監(jiān)測(cè)參數(shù)和判斷標(biāo)準(zhǔn)。刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的人工智能技術(shù)，是通過對(duì)大量的使用數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷。

三、監(jiān)測(cè)方法1. 直接法直接法是測(cè)量與刀具材料損失直接相關(guān)的變量，如刀具徑向尺寸變動(dòng)量、工件尺寸變化、后刀面磨損帶寬度等。直接法主要有光學(xué)圖像法、射線法、電阻法、接觸法等。其中，光學(xué)法直觀性強(qiáng)且精度高，但比較大的不足是不能實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)檢測(cè)，加工過程中的刀具狀態(tài)變化不能及時(shí)被反映出來，具有一定局限性。2. 間接法間接法是測(cè)量切削加工過程中產(chǎn)生的與刀具狀態(tài)相關(guān)的信號(hào)，如力、聲發(fā)射、溫度、聲音、功率、振動(dòng)等，從而間接分析得出刀具狀態(tài)。間接法的關(guān)鍵在于找到合適的方法有效地從采集到的信號(hào)中提取出信號(hào)特征并加以分析以反映刀具狀態(tài)。目前，研究較多的主要有切削力法、功率法、振動(dòng)法和聲發(fā)射法。刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以分析刀具切削時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)。通常，刀具磨損加劇會(huì)使振動(dòng)幅度和頻率發(fā)生變化。紹興加工中心刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商

在能源領(lǐng)域，如石油和天然氣開采、風(fēng)力發(fā)電等，刀具的狀態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)生產(chǎn)效率和設(shè)備可靠性有重要影響。寧波新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)廠家

刀具監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)是我們基于精密加工行業(yè)特征，結(jié)合加工中心、車床等機(jī)械加工過程，打造的一款刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)，通過采集主軸電流（負(fù)載）信號(hào)、位置信號(hào)、速度信號(hào)等30維度+數(shù)據(jù)信號(hào)，結(jié)合大數(shù)據(jù)流式處理、自然語言處理等自學(xué)習(xí)處理算法和行業(yè)多年經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)沉淀，構(gòu)建一套完整的刀具壽命預(yù)測(cè)和狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)100%斷刀和崩刃監(jiān)控，磨損監(jiān)控識(shí)別率達(dá)到99%以上，提供基于刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)的異常停機(jī)控制模塊，避免因刀具異常導(dǎo)致的產(chǎn)品質(zhì)量損失和異常撞機(jī)事故，幫助用戶節(jié)約刀具成本30%以上，100%避免刀具異常帶來的產(chǎn)品質(zhì)量損失，為用戶提供無憂機(jī)加工過程管理。盈蓓德科技-刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。寧波新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)廠家