[发明专利]一种刀具寿命预测方法及智能刀具管理系统

说明书

本发明涉及一种刀具寿命预测方法及智能刀具管理系统，该方法中包括以下步骤：S1：设定n种影响刀具寿命的参数，并选择m组刀具的数据组成训练数据集，每组刀具数据均包括n个对应于每种参数的参数值和刀具寿命值；S2：建立刀具寿命预测模型，将训练数据集中的各参数值作为输入数据，刀具寿命值作为输出数据，对刀具寿命预测模型进行训练，确定刀具寿命预测模型的参数；S3：将待测刀具的数据输入最优的刀具寿命预测模型中，根据模型的输出确定刀具寿命的预测值。本发明将刀具寿命预测模型应用在智能刀具管理系统中，能够有效的提高刀具剩余寿命预测的精准性。

技术领域

本发明涉及精密加工技术领域，尤其涉及一种刀具寿命预测方法及智能刀具管理系统。

背景技术

随着制造业的不断发展，自动化水平的不断提高，数控机床的应用更加广泛，而刀具作为数控机床核心部件，其重要性不言而喻。尤其在精密加工领域，刀具是否合理配置、科学使用、精准预测直接影响着零部件的加工质量、企业的生产效率及单位的用工成本。

离散制造过程中对复杂刀具的在线监测、寿命预测需求广泛，然而传统的刀具管理系统仅仅针对于刀具生产流程中的信息化管理，对刀具工况、刀具磨损、刀具寿命等方面缺乏科学有效的智能化监测预警措施，且复杂刀具从设计、制造、加工产品、维修和报废等全生命周期中存在数据链断流、状态不可控和业务链割裂等问题，这使得刀具管理问题愈发突出，企业厂家的产品质量难以得到保障、生产效率低下、用工成本提高，直接影响着企业厂家的核心竞争力。

发明内容

为解决上述问题，本发明一种刀具寿命预测方法，将其应用在智能刀具管理系统中，能够有效的提高刀具剩余寿命预测的精准性。

具体方案如下：

一种刀具寿命预测方法，包括以下步骤：

S1：设定n种影响刀具寿命的参数，并选择m组刀具的数据组成训练数据集，每组刀具数据均包括n个对应于每种参数的参数值和刀具寿命值；

S2：建立刀具寿命预测模型，将训练数据集中的各参数值作为输入数据，刀具寿命值作为输出数据，对刀具寿命预测模型进行训练，确定刀具寿命预测模型的参数；

S3：将待测刀具的数据输入最优的刀具寿命预测模型中，根据模型的输出确定刀具寿命的预测值。

进一步的，步骤S1中，设定训练数据集的输入数据集X＝[x_m1,x_m2,x_m3,…,x_mn]^T，输出数据集Y＝[y₁,y₂,y₃,…,y_m]^T；

步骤S2具体包括以下步骤：

S21：对模型参数进行初始化设定：

输入层个数为n个；

隐含层个数为k个；

输出层神经元个数为1个；

输入层至第i个隐含层之间的连接权值a_i＝[a_i1,a_i2,……,a_in]^T；

第i个隐含层的阈值b_i；

输出权值矩阵c_i＝[c₁,c₂,……,c_k]^T；

激励函数g(x)；

其中，连接权值a_i和阈值b_j的取值范围为[-1,1]；