基于机器学习的刀具磨损监测技术包含哪些？

上海盈蓓德智能科技有限公司2024-12-17

1、数据收集首先需要收集大量与刀具磨损相关的数据。这些数据包括加工过程中的切削力、切削温度、振动信号、声发射信号等。例如，通过在刀具和工件之间安装力传感器来收集切削力数据，在机床主轴上安装温度传感器收集切削温度数据。这些传感器信号会随着刀具磨损程度的不同而发生变化。 2、特征提取从收集到的原始数据中提取能够表征刀具磨损状态的特征。对于振动数据，可以提取振动的幅值、频率、相位等特征；对于切削力数据，可以提取切削力的平均值、最大值、方差等。这些特征将作为机器学习模型的输入。 3、模型训练常用的机器学习模型包括决策树、支持向量机（SVM）和神经网络等。以神经网络为例，将提取的特征数据分为训练集和测试集。在训练阶段，神经网络通过反向传播算法不断调整权重，使模型能够准确地根据输入特征预测刀具的磨损程度。例如，一个多层感知器神经网络可以学习到切削力特征与刀具磨损量之间的复杂映射关系。 4、模型评估与应用使用测试集对训练好的模型进行评估，评估指标可以包括准确率、召回率、均方误差等。一旦模型性能满足要求，就可以将其应用于实际的刀具监测中。在加工过程中，实时收集传感器数据，提取特征后输入模型，模型即可输出刀具的磨损状态预测结果。