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，直接将采集到的数据作为输入，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，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。刀具状态监测相关的数据通常具有高维度和非线性特征，有效地选择和组合这些特征对于模型的性能至关重要。上海新一代刀具状态监测生产厂家
刀具监测技术主要可以分为两大类：直接监测方法和间接监测方法。直接监测方法通常是通过使用光学或触觉传感器直接观察刀具的磨损情况。这种方法精度高，但必须进行停机检测，时间成本较高，因此不适用于工业生产。间接监测方法则是通过监测与刀具磨损或破损密切相关的传感器信号，如振动、切削力、电流功率和声发射等，并利用建立的数学模型间接获得刀具磨损量或刀具破损状态。这种方法可以在机床加工过程中持续进行，不影响加工进度，因此更适用于在线监测。其中，基于振动的监测法是一种常用的间接监测方法。切削过程中，振动信号包含丰富的与刀具状态密切相关的信息。通过测量和分析振动信号，可以有效地监测刀具的磨损和破损情况。此外，切削力监测法也是一种常用的间接监测方法。加工过程中，切削力会随着刀具状态的变化而改变，因此通过监测切削力的变化也可以有效地判断刀具的状态。总的来说，刀具监测技术对于确保加工质量和提高生产效率具有重要意义。在实际应用中，应根据具体的加工需求和条件选择合适的监测方法和技术。盈蓓德科技-刀具监测系统。无锡加工中心刀具状态监测设备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。
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。
与制造系统的集成将刀具状态监测系统与制造执行系统（MES）、计算机辅助制造（CAM）系统等进行集成，实现制造过程中刀具管理的信息化和智能化，提高整个制造系统的效率和竞争力。七、结论刀具状态监测是现代制造领域中保障加工质量、提高生产效率、降低生产成本的重要手段。通过直接测量法、间接测量法以及基于人工智能的监测方法，可以有效地获取刀具的状态信息。随着多传感器融合、在线实时监测、智能化监测以及与制造系统集成等技术的不断发展，刀具状态监测将在制造业中发挥更加重要的作用，推动制造业向高质量、高效率、智能化的方向发展。刀具状态监测采用分层监测策略，先进行简单快速初步判断，只有在疑似异常时才启动复杂的模型进行详细分析。
关于视觉检查和触觉检查在刀具状态监测中的准确性问题，两者各有其优缺点，难以一概而论哪个更准确。以下是对两种检查方法的详细分析：视觉检查优点：简单快速，易于实施。能立即发现刀具表面明显的损伤、裂纹、缺口或变形等问题。依赖于检查人员的经验，有经验的检查人员能更准确地识别刀具的状态。缺点：*能发现表面明显的损伤，无法检测刀具内部的缺陷。检查结果受光线条件、检查人员视力及经验等因素的影响。触觉检查优点：无需额外设备，直接通过触摸就能发现刀具表面的一些缺陷和问题。可以感知到刀具表面的粗糙度、凹陷等细微变化。缺点：无法检测到肉眼和触感难以察觉的细微缺陷，容易受人为主观判断影响。检查时需要注意安全，避免刀具对手部造成意外伤害。检查结果受检查人员手部清洁度、干燥度及检查力度等因素的影响。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。上海新一代刀具状态监测生产厂家
刀具状态监测是确保机械加工过程高效、高质量和安全运行的重要环节。上海新一代刀具状态监测生产厂家
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。上海新一代刀具状态监测生产厂家
