[发明专利]刀具检测模型的生成方法、检测方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种刀具检测模型的生成方法，其特征在于，所述生成方法包括：

获取不同磨损状态的刀具在加工过程中的声发射信号，所述加工过程为相同工况下，通过恒定的切削参数使用所述磨损状态不同的刀具对同一材料的产品进行加工的过程；

对所述声发射信号进行特征提取以获取至少四种特征数据，所述特征提取包括傅里叶变换、功率谱密度分析、自相关分析及小波分解，将所述特征数据组成一个特征向量；

将所述声发射信号的特征数据作为输入及所述声发射信号对应的磨损状态作为输出训练机器学习模型以获取所述刀具检测模型，所述刀具检测模型用于检测目标刀具的当前磨损状态；

所述对所述声发射信号进行特征提取以获取至少四种特征数据的步骤包括：

对所述声发射信号进行傅里叶变换以获取目标频谱图，并从所述目标频谱图中提取第一特征数据；

对所述声发射信号进行功率谱密度分析以获取目标功率谱密度图，并从所述目标功率谱密度图中提取第二特征数据；

对所述声发射信号进行自相关分析以获取目标自相关图，并从所述目标自相关图中提取第三特征数据；

对所述声发射信号进行小波分解以获取目标小波分解图，并从所述目标小波分解图中提取第四特征数据；

所述将所述声发射信号的特征数据作为输入的步骤包括：

将所述声发射信号的所述第一特征数据、所述第二特征数据、所述第三特征数据及所述第四特征数据作为输入；

所述第一特征数据包括所述目标频谱图中第一波峰值；

所述第二特征数据包括所述目标自相关图中第二波峰值；

所述第三特征数据包括所述目标小波分解图中第三波峰值；

所述第四特征数据包括所述目标小波分解图中过零率、标准差及熵值；

其中，所述过零率的计算公式如下：

所述熵值的计算公式如下：

其中，为过零率，为熵值，l为层数，为信号长度，sign为符号函数，x_l(i)表示第l层第i个信号的取值，表示第l层的信号均值，p_li表示第l层的第i个取值的概率。

2.如权利要求1所述的刀具检测模型的生成方法，其特征在于，所述获取不同磨损状态的刀具在加工过程中的声发射信号的步骤包括：获取若干预设固定窗口下的所述声发射信号；

所述对所述声发射信号进行傅里叶变换以获取目标频谱图的步骤包括：

对每一所述预设固定窗口下的声发射信号进行傅里叶变换以获取对应的中间频谱图；

获取所有所述中间频谱图中每一频率对应的幅值的目标均值，并根据所述目标均值生成目标频谱图。

3.如权利要求1所述的刀具检测模型的生成方法，其特征在于，所述机器学习模型包括梯度提升树模型。

4.如权利要求1所述的刀具检测模型的生成方法，其特征在于，所述获取不同磨损状态的刀具在加工过程中的声发射信号的步骤后还包括：

对所述声发射信号进行预处理；

所述对所述声发射信号进行特征提取的步骤中，对预处理后的所述声发射信号进行特征提取。

5.如权利要求4所述的刀具检测模型的生成方法，其特征在于，所述对所述声发射信号进行预处理的步骤包括：

提取所述声发射信号中的加工段数据；

和/或，

对所述声发射信号进行数据分段；

和/或，

对所述声发射信号进行降噪处理。