溫州自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹

汽車(chē)制造行業(yè)汽車(chē)制造過(guò)程中涉及大量的金屬加工和組裝工作，刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以應(yīng)用于汽車(chē)制造的各個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)刀具的狀態(tài)和性能，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理刀具問(wèn)題，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。同時(shí)，系統(tǒng)還可以對(duì)刀具的使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)合理安排刀具的采購(gòu)和更換計(jì)劃。

除了上述領(lǐng)域外，刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)還可以應(yīng)用于電子制造、船舶制造、軌道交通等多個(gè)領(lǐng)域。在這些領(lǐng)域中，刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)同樣能夠發(fā)揮重要作用，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，保障產(chǎn)品質(zhì)量和安全。綜上所述，刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用范圍非常***，幾乎涵蓋了所有需要使用刀具進(jìn)行加工的工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。隨著智能制造和工業(yè)4.0的不斷發(fā)展，刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越***，成為工業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的一部分。 基于人工智能的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以通過(guò)對(duì)刀具振動(dòng)、聲音、溫度等多源數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)。溫州自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹

刀具損壞的形式主要是磨損和破損。在現(xiàn)代化的生產(chǎn)系統(tǒng)(如FMS、CIMS等)中，當(dāng)?shù)毒甙l(fā)生非正常的磨損或破損時(shí)，如不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取措施，將導(dǎo)致工件報(bào)廢，甚至機(jī)床損壞，造成很大的損失。因此，對(duì)刀具狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控非常重要。刀具破損監(jiān)測(cè)可分為直接監(jiān)測(cè)和間接監(jiān)測(cè)兩種。所謂直接監(jiān)測(cè)，即直接觀察刀具狀態(tài)，確認(rèn)刀具是否破損。其中很典型的方法是ITV(IndustrialTelevision，工業(yè)電視)攝像法。間接監(jiān)測(cè)法即利用與刀具破損相關(guān)的其它物理量或物理現(xiàn)象，間接判斷刀具是否已經(jīng)破損或是否有即將破損的先兆。這樣的方法有測(cè)力法、測(cè)溫法、測(cè)振法、測(cè)主電機(jī)電流法和測(cè)聲發(fā)射法等。盈蓓德科技-刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)。無(wú)錫基于振動(dòng)分析的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)特點(diǎn)對(duì)比監(jiān)測(cè)系統(tǒng)給出的刀具狀態(tài)評(píng)估結(jié)果與實(shí)際通過(guò)人工檢測(cè)或其他精確測(cè)量方法得到的結(jié)果。

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(guò)程中的刀具狀態(tài)變化不能及時(shí)被反映出來(lái)，具有一定局限性。2. 間接法間接法是測(cè)量切削加工過(guò)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。

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(guò)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(guò)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)。大型的汽車(chē)零部件制造企業(yè)，生產(chǎn)規(guī)模大、工藝復(fù)雜，更適合采用多傳感器融合的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

基于人工智能的監(jiān)測(cè)方法隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法的刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)逐漸成為研究熱點(diǎn)。這些方法通過(guò)對(duì)大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立刀具狀態(tài)與監(jiān)測(cè)信號(hào)之間的復(fù)雜關(guān)系模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和診斷。例如，利用支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)切削力、振動(dòng)、聲發(fā)射等多源監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行融合和分析，能夠提高刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢(shì)，可以更好地挖掘監(jiān)測(cè)信號(hào)中的潛在特征，為刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供了新的思路和方法。刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用安裝在機(jī)床上的攝像頭獲取刀具的圖像，通過(guò)圖像處理技術(shù)分析刀具的磨損、破損情況。南京加工中心刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)

實(shí)際生產(chǎn)中的工況經(jīng)常發(fā)生變化，刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型需要快速適應(yīng)這些變化，否則可能會(huì)給出錯(cuò)誤的監(jiān)測(cè)結(jié)果。溫州自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹

三、食品加工行業(yè)在食品加工行業(yè)，生產(chǎn)線上需要使用各種不同種類的刀具，如菜刀、面包刀、砧板等。刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各種刀具的狀態(tài)和性能監(jiān)測(cè)，確保食品加工的安全和衛(wèi)生。通過(guò)監(jiān)測(cè)刀具的磨損和污染情況，系統(tǒng)可以提醒操作人員及時(shí)更換或清洗刀具，防止食品污染。四、航空航天領(lǐng)域在航空航天領(lǐng)域，對(duì)零件的加工精度和質(zhì)量要求極高。刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠確保刀具在加工過(guò)程中的穩(wěn)定性和可靠性，避免因刀具問(wèn)題導(dǎo)致的加工精度下降和零件報(bào)廢。這對(duì)于提高航空航天產(chǎn)品的安全性和可靠性具有重要意義。溫州自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測(cè)介紹