基于机床信息的加工过程刀具磨损状态在线监测

• 作者: 卢志远 唐晓青 王美清 肖江林 马鹏飞
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具磨损 用于过程控制的对象链接与嵌入统一架构 在线监测 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 设备健康管理
• 页码范围: 220-225
• 页数: 6页
• 分类号: TP164
• 字数: 3994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2019.02.013

摘要

为实现刀具磨损状态的在线监测,提高监测系统的实用性,提出一种基于机床信息的加工过程刀具磨损状态在线监测方法.采用OPC UA通信技术在线采集与存储数控机床信息,得到与磨损相关的机床内部过程信息,并基于这类信息与相应的刀具磨损信息,利用卷积神经网络建立了刀具磨损状态识别模型.应用案例证明了该方法的监测性能,与其他传统监测方法相比,该方法更适用于实际的生产加工.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐晓青	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	75	1462	21.0	37.0
2	王美清	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	40	520	9.0	22.0
3	马鹏飞	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	2	7	1.0	2.0
4	卢志远	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	1	7	1.0	1.0
5	肖江林		1	7	1.0	1.0