[发明专利]基于主轴电流和振动信号的数控机床刀具磨损量在线预测方法有效
| 申请号： | 201911199533.6 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111300146B | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 杜正春;陈沁心;冯晓冰;杨建国 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | B23Q17/09 | 分类号： | B23Q17/09 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于主轴电流和振动信号的数控机床刀具磨损量在线预测方法，通过在设有传感器的数控机床主轴上利用多把同型号刀具在同一工况下重复进行试运行加工并测得原始加工磨损数据，根据刀具的初期快速磨损阶段、正常磨损阶段和急剧磨损阶段三个磨损阶段，分别从中提取出训练用的最优特征集并对支持向量回归机预测模型进行训练，最后采用训练后的模型进行实际加工过程中的在线实时预测刀具磨损量；本发明通过多把同型号刀具在同等条件下重复实验获得的数据，不仅可以充分挖掘原始信号中各磨损阶段与刀具磨损相关的特征参数，并通过后处理方式进一步增强和刀具磨损量的关联程度，使得构建的支持向量回归机预测模型可以取得较高的预测精度和很好的推广性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 主轴 电流 振动 信号 数控机床 刀具 磨损 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
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