上海基于AI技术的刀具状态监测系统

时间:2024年10月13日 来源:

在现代机械加工和制造领域,刀具状态监测具有至关重要的意义。首先,它有助于提高加工质量。刀具在长时间使用后会出现磨损、破损等情况,如果不及时监测,可能导致加工出来的零件尺寸偏差、表面粗糙度不符合要求,影响产品的精度和质量。例如,在精密仪器制造中,刀具的微小磨损可能会使零件无法达到所需的精度标准。其次,能够有效提高生产效率。通过实时监测刀具状态,可以提前预知刀具需要更换或维护的时间,避免因刀具突然损坏而造成的生产中断。以汽车生产线为例,如果在加工关键部件时刀具出现故障,会导致整个生产线的停滞,造成巨大的时间和经济损失。再者,降低生产成本。及时更换磨损严重的刀具可以避免过度使用造成的能源浪费,同时减少废品的产生。此外,保障生产安全。破损的刀具可能会飞出,对操作人员造成伤害。总之,刀具状态监测对于提高加工质量、生产效率,降低成本和保障安全都具有不可忽视的必要性。抗干扰能力强的刀具状态监测系统,能在复杂的加工环境,如温度变化、噪声干扰等情况,准确监测刀具状态。上海基于AI技术的刀具状态监测系统

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刀具监测主要采用人工检测、离线检测和在线检测三种策略。人工检查是指工人在加工过程中可以凭经验检查刀具的状态;离线检测是在加工前专门对刀具进行检测,预测其寿命,看是否能胜任当前的加工;在线检测又称实时检测,是在加工过程中对刀具进行实时检测,并根据检测结果做出相应的处理。目前刀具检测的算法有很多,有的是利用理论计算刀具上应力的变化来判断刀具的损伤.有的是利用时间序列分析来检测刀具,有的是利用神经网络技术来检测刀具。还有的是利用小波变换理论和神经网络技术来检测刀具,但都是以理论为主。考虑到刀具的塑性损伤在数控加工中很少发生,磨损对数控加工的安全性影响很小,并且可以通过离线检测进行加工,通过在线检测,可以判断微裂纹在当前载荷条件下是否会扩展。如果有可能扩大,我们认为载 荷是危险的,通过减少刀具的进给量来减少刀具上的载荷,以保证刀具的安全性。盈蓓德科技-刀具状态监测。上海国产刀具状态监测公司刀具状态监测需要实时响应,以便及时采取措施。但复杂的人工智能模型可能存在延迟,影响生产效率。

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准确性:视觉检查在发现表面明显损伤方面更为直观和准确,而触觉检查则能感知到更细微的表面变化。然而,两者都无法完全替代对方,因为有些缺陷可能只通过视觉或触觉检查中的一种才能发现。应用场景:在实际应用中,通常会将视觉检查和触觉检查结合使用,以更***地评估刀具的状态。例如,在光线充足的条件下进行视觉检查,以发现明显的裂纹、缺口等;同时,通过触觉检查来感知刀具表面的粗糙度和细微凹陷等。技术提升:随着科技的发展,机器视觉和触觉传感器等先进技术也被应用于刀具状态监测中,这些技术能够进一步提高检测的准确性和效率。综上所述,视觉检查和触觉检查在刀具状态监测中各有其优势,无法简单判断哪个更准确。在实际应用中,应根据具体情况和需求选择合适的检查方法,并结合其他技术手段进行综合评估。

针对刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这一问题,提出一种通过通信技术获取机床内部数据,对当前的刀具磨损状态进行识别的方法。通过采集机床内部实时数据并将其与实际加工情景紧密结合,能直接反映当前的加工状态。将卷积神经网络用于构建刀具磨损状态识别模型,直接将采集到数据作为输入,得到了和传统方法精度近似的预测模型,模型在训练集和在线验证试验中的表现都符合预期。刀具磨损状态识别的方法在投入使用时还有一些问题有待解决:①现有数据是在相同的加工条件下测得的,而实际加工过程中,加工参数以及加工情景是不断变化的,因此需要在下一步的研究中,进行变参数试验,考虑加工参数对于刀具磨损的影响,并针对常用的一些加工场景,建立不同的模型库。变换加工场景时,通过获取当前场景,及时匹配相应的预测模型即可。②本研究中的模型是一个固定的模型。今后需要根据实时的信号以及已知的磨损状态,对模型进行实时更新,从而在实时监测过程中实现自学习,不断提升模型的精度和预测效果。盈蓓德科技-刀具状态监测系统。基于人工智能的监测系统可以通过对刀具振动、声音、温度等多源数据分析,实现对刀具状态的准确评估和预测。

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三、监测方法1. 直接法直接法是测量与刀具材料损失直接相关的变量,如刀具径向尺寸变动量、工件尺寸变化、后刀面磨损带宽度等。直接法主要有光学图像法、射线法、电阻法、接触法等。其中,光学法直观性强且精度高,但比较大的不足是不能实现在线实时检测,加工过程中的刀具状态变化不能及时被反映出来,具有一定局限性。2. 间接法间接法是测量切削加工过程中产生的与刀具状态相关的信号,如力、声发射、温度、声音、功率、振动等,从而间接分析得出刀具状态。间接法的关键在于找到合适的方法有效地从采集到的信号中提取出信号特征并加以分析以反映刀具状态。目前,研究较多的主要有切削力法、功率法、振动法和声发射法。刀具状态监测系统可以提前预知刀具需要更换或维护的时间,避免因刀具突然损坏而造成的生产中断。上海国产刀具状态监测公司

航空航天零部件的加工通常需要高精度和高可靠性的刀具。通过人工智能技术对刀具状态进行监测。上海基于AI技术的刀具状态监测系统

刀具状态监测系统的应用范围非常***,主要涵盖了多个工业生产领域。以下是其应用范围的详细归纳:一、金属加工行业在金属零件的加工过程中,刀具长时间运作容易出现磨损、裂纹等问题。刀具状态监测系统可以实时监测刀具的状态和性能,并发出警报,帮助修理工及时发现和处理问题。这不仅提高了生产效率,还保证了加工质量,降低了停机时间和维修成本。二、机床制造行业机床制造过程中,刀具的质量和性能直接影响到产品质量和生产效率。刀具状态监测系统可以对机床上所有刀具进行集中监控,提高生产效率,降低机床生产成本。通过对刀具状态的实时监控,系统能够提前预警刀具磨损或故障,避免生产中断,确保机床的稳定运行。上海基于AI技术的刀具状态监测系统

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