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杭州新型刀具状态监测系统

时间:2024年07月29日 来源:上海盈蓓德智能科技有限公司

刀具磨损状态在实际生产加工过程中难以在线监测这个问题,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。刀具状态监测系统需要与现有机床设备的兼容性,能顺利集成到现有生产系统中,具备扩展性。杭州新型刀具状态监测系统

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一些常见的刀具状态监测系统类型:直接测量系统:测力系统:通过安装在机床工作台上的力传感器来测量切削力的变化。例如,在铣削加工中,刀具磨损会导致切削力增大,通过测力系统可以监测到这一变化。声发射监测系统:检测刀具在切削过程中产生的声发射信号。当刀具出现裂纹或破损时,声发射信号会发生明显改变。间接测量系统:振动监测系统:分析刀具切削时产生的振动信号。通常,刀具磨损加剧会使振动幅度和频率发生变化。比如在车削过程中,刀具磨损会导致振动加剧。功率监测系统:测量机床主轴的功率消耗。随着刀具的磨损,功率消耗也会有所不同。温度监测系统:监测刀具和切削区域的温度。刀具过度磨损时,温度往往会升高。南通基于振动分析的刀具状态监测供应商刀具状态监测系统适用于大规模、连续化的生产,对监测系统的稳定性和实时性要求较高的工业场景。

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刀具损坏的形式主要是磨损和破损。在现代化的生产系统(如FMS、CIMS等)中,当刀具发生非正常的磨损或破损时,如不能及时发现并采取措施,将导致工件报废,甚至机床损坏,造成很大的损失。因此,对刀具状态进行监控非常重要。刀具破损监测可分为直接监测和间接监测两种。所谓直接监测,即直接观察刀具状态,确认刀具是否破损。其中很典型的方法是ITV(IndustrialTelevision,工业电视)摄像法。间接监测法即利用与刀具破损相关的其它物理量或物理现象,间接判断刀具是否已经破损或是否有即将破损的先兆。这样的方法有测力法、测温法、测振法、测主电机电流法和测声发射法等。盈蓓德科技-刀具状态监测。

刀具监测技术是指通过一系列方法和手段对刀具在加工过程中的状态进行实时监测和评估,以确保加工质量、提高生产效率并降低生产成本。这一技术涵盖了多种方法,包括但不限于视觉检查、触觉检查、显微镜观察、表面粗糙度测量、硬度测量、尺寸测量以及基于传感器和信号处理技术的在线状态监测等。以下是对刀具监测技术的详细阐述:一、传统监测方法视觉检查方法:在良好的光线条件下,通过肉眼或使用放大镜观察刀具的刃口、主切削刃、背面等关键部位,检查磨损、裂纹、缺口和变形情况。优点:简单快速,易于实施,能立即发现明显的损伤和缺陷。缺点:*能发现表面明显的损伤,无法检测内部缺陷,依赖于检查人员的经验。通过机器学习算法,刀具状态监测系统不断优化和改进自身的监测性能。

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一)汽车制造行业在汽车发动机缸体、缸盖等零部件的加工中,采用刀具状态监测技术可以实时监测刀具的磨损情况,及时更换刀具,保证加工质量和生产效率。例如,某汽车制造企业通过安装切削力传感器和振动传感器,对发动机缸体加工过程中的刀具状态进行监测,刀具更换次数减少了30%,生产效率提高了15%。(二)航空航天制造行业航空航天零部件的加工精度要求极高,刀具的状态对加工质量影响巨大。通过刀具状态监测技术,可以有效地保证零件的加工精度和可靠性。例如,在飞机机翼的加工中,利用声发射传感器和温度传感器对刀具状态进行监测,成功避免了因刀具破损而导致的零件报废。(三)模具制造行业模具制造中经常使用复杂形状的刀具,刀具的磨损和破损难以直观判断。采用刀具状态监测技术可以及时发现刀具的异常,提高模具的加工质量和使用寿命。例如,某模具制造企业通过安装图像传感器对刀具的刃口进行实时监测,模具的加工精度提高了20%,模具的使用寿命延长了30%。刀具状态监测中的人工智能技术,是通过对大量的使用数据进行学习和分析,实现对刀具状态的准确判断。绍兴基于AI技术的刀具状态监测介绍

基于人工智能的刀具状态监测系统具有自适应性,自动调整监测模型和参数,提高监测的准确性和通用性。杭州新型刀具状态监测系统

深度学习中的卷积神经网络(CNN)在处理图像数据方面表现出色。在刀具状态监测中,可以利用CNN对刀具的图像进行分析,识别刀具的磨损区域和程度。循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM),则适用于处理时间序列数据,如切削过程中的连续振动信号,能够捕捉信号中的动态特征,预测刀具的剩余使用寿命。此外,利用人工智能技术还可以实现刀具状态监测的实时性和智能化。通过在线学习和模型更新,监测系统能够适应不同的加工工况和刀具类型,自动调整监测参数和判断标准。杭州新型刀具状态监测系统

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