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)測中，可以利用CNN對刀具的圖像進(jìn)行分析，識別刀具的磨損區(qū)域和程度。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），則適用于處理時間序列數(shù)據(jù)，如切削過程中的連續(xù)振動信號，能夠捕捉信號中的動態(tài)特征，預(yù)測刀具的剩余使用壽命。此外，利用人工智能技術(shù)還可以實現(xiàn)刀具狀態(tài)監(jiān)測的實時性和智能化。通過在線學(xué)習(xí)和模型更新，監(jiān)測系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同的加工工況和刀具類型，自動調(diào)整監(jiān)測參數(shù)和判斷標(biāo)準(zhǔn)。刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)可以分析刀具切削時產(chǎn)生的振動信號。通常，刀具磨損加劇會使振動幅度和頻率發(fā)生變化。上海新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備

在現(xiàn)代機(jī)械加工和制造領(lǐng)域，刀具狀態(tài)監(jiān)測具有至關(guān)重要的意義。首先，它有助于提高加工質(zhì)量。刀具在長時間使用后會出現(xiàn)磨損、破損等情況，如果不及時監(jiān)測，可能導(dǎo)致加工出來的零件尺寸偏差、表面粗糙度不符合要求，影響產(chǎn)品的精度和質(zhì)量。例如，在精密儀器制造中，刀具的微小磨損可能會使零件無法達(dá)到所需的精度標(biāo)準(zhǔn)。其次，能夠有效提高生產(chǎn)效率。通過實時監(jiān)測刀具狀態(tài)，可以提前預(yù)知刀具需要更換或維護(hù)的時間，避免因刀具突然損壞而造成的生產(chǎn)中斷。以汽車生產(chǎn)線為例，如果在加工關(guān)鍵部件時刀具出現(xiàn)故障，會導(dǎo)致整個生產(chǎn)線的停滯，造成巨大的時間和經(jīng)濟(jì)損失。再者，降低生產(chǎn)成本。及時更換磨損嚴(yán)重的刀具可以避免過度使用造成的能源浪費，同時減少廢品的產(chǎn)生。此外，保障生產(chǎn)安全。破損的刀具可能會飛出，對操作人員造成傷害。總之，刀具狀態(tài)監(jiān)測對于提高加工質(zhì)量、生產(chǎn)效率，降低成本和保障安全都具有不可忽視的必要性。上海新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)根據(jù)監(jiān)測結(jié)果自動調(diào)整刀具的切削參數(shù)，從而延長刀具的使用壽命。

刀具監(jiān)測技術(shù)主要可以分為兩大類：直接監(jiān)測方法和間接監(jiān)測方法。直接監(jiān)測方法通常是通過使用光學(xué)或觸覺傳感器直接觀察刀具的磨損情況。這種方法精度高，但必須進(jìn)行停機(jī)檢測，時間成本較高，因此不適用于工業(yè)生產(chǎn)。間接監(jiān)測方法則是通過監(jiān)測與刀具磨損或破損密切相關(guān)的傳感器信號，如振動、切削力、電流功率和聲發(fā)射等，并利用建立的數(shù)學(xué)模型間接獲得刀具磨損量或刀具破損狀態(tài)。這種方法可以在機(jī)床加工過程中持續(xù)進(jìn)行，不影響加工進(jìn)度，因此更適用于在線監(jiān)測。其中，基于振動的監(jiān)測法是一種常用的間接監(jiān)測方法。切削過程中，振動信號包含豐富的與刀具狀態(tài)密切相關(guān)的信息。通過測量和分析振動信號，可以有效地監(jiān)測刀具的磨損和破損情況。此外，切削力監(jiān)測法也是一種常用的間接監(jiān)測方法。加工過程中，切削力會隨著刀具狀態(tài)的變化而改變，因此通過監(jiān)測切削力的變化也可以有效地判斷刀具的狀態(tài)。總的來說，刀具監(jiān)測技術(shù)對于確保加工質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率具有重要意義。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的加工需求和條件選擇合適的監(jiān)測方法和技術(shù)。盈蓓德科技-刀具監(jiān)測系統(tǒng)。

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，刀具狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)將向更加智能化、精細(xì)化的方向發(fā)展。未來，將出現(xiàn)更多基于深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的監(jiān)測方法和系統(tǒng)，實現(xiàn)刀具狀態(tài)的實時、精細(xì)監(jiān)測和預(yù)測。同時，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和應(yīng)用，刀具狀態(tài)監(jiān)測將更好地融入智能制造體系中，為提升加工質(zhì)量和效率、降低生產(chǎn)成本提供有力支持。挑戰(zhàn)與解決方案挑戰(zhàn)多種失效形式并存且劣化過程復(fù)雜多變，傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確監(jiān)測。采集樣本標(biāo)簽需要停機(jī)測量刀具，模型訓(xùn)練樣本獲取效率低。忽略了多種失效形式之間的相互關(guān)系，導(dǎo)致模型精度與泛化能力不足。解決方案采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法構(gòu)建多種失效形式與刀具狀態(tài)之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)監(jiān)測。引入深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，提高模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。優(yōu)化傳感器布局和信號采集方式，提高樣本獲取效率和質(zhì)量。刀具狀態(tài)監(jiān)測是確保機(jī)械加工過程高效、高質(zhì)量和安全運行的重要環(huán)節(jié)。

刀具狀態(tài)監(jiān)測的發(fā)展趨勢（一）多傳感器融合單一傳感器獲取的信息往往具有局限性，難以***準(zhǔn)確地反映刀具的狀態(tài)。未來，將多種傳感器進(jìn)行融合，如切削力、振動、聲發(fā)射、溫度、圖像等傳感器的融合，能夠獲取更豐富、更***的刀具狀態(tài)信息，提高監(jiān)測的準(zhǔn)確性和可靠性。（二）在線實時監(jiān)測隨著制造過程的自動化和智能化程度不斷提高，對刀具狀態(tài)監(jiān)測的實時性要求也越來越高。在線實時監(jiān)測能夠及時發(fā)現(xiàn)刀具的狀態(tài)變化，并在極短的時間內(nèi)做出響應(yīng)，實現(xiàn)加工過程的自適應(yīng)控制和優(yōu)化。（三）智能化監(jiān)測利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實現(xiàn)刀具狀態(tài)監(jiān)測的智能化。通過對大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，自動提取刀具狀態(tài)的特征信息，智能診斷刀具的磨損、破損等狀態(tài)，并預(yù)測刀具的剩余使用壽命。人工智能應(yīng)用在刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中，能夠更精確地預(yù)測刀具的磨損狀態(tài)和剩余壽命。上海自主研發(fā)刀具狀態(tài)監(jiān)測介紹

刀具狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)保障生產(chǎn)安全，破損的刀具可能會飛出，對操作人員造成傷害。上海新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備

針對刀具磨損狀態(tài)在實際生產(chǎn)加工過程中難以在線監(jiān)測這一問題，提出一種通過通信技術(shù)獲取機(jī)床內(nèi)部數(shù)據(jù)，對當(dāng)前的刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行識別的方法。通過采集機(jī)床內(nèi)部實時數(shù)據(jù)并將其與實際加工情景緊密結(jié)合，能直接反映當(dāng)前的加工狀態(tài)。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)建刀具磨損狀態(tài)識別模型，直接將采集到的數(shù)據(jù)作為輸入，得到了和傳統(tǒng)方法精度近似的預(yù)測模型，模型在訓(xùn)練集和在線驗證試驗中的表現(xiàn)都符合預(yù)期。刀具磨損狀態(tài)識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現(xiàn)有數(shù)據(jù)是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數(shù)以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進(jìn)行變參數(shù)試驗，考慮加工參數(shù)對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景，通過獲取當(dāng)前場景，及時匹配相應(yīng)的預(yù)測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據(jù)實時的信號以及已知的磨損狀態(tài)，對模型進(jìn)行實時更新，從而在實時監(jiān)測過程中實現(xiàn)自學(xué)習(xí)，不斷提升模型的精度和預(yù)測效果。盈蓓德科技-刀具狀態(tài)監(jiān)測。上海新一代刀具狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備