随机森林算法的立铣刀磨损状态评估

制造业自动化水平的提高对数控机床的自我诊断能力提出了新的要求,而人工智能的发展为此开辟了新的解决方案。为了更高效、全面地对刀具磨损状态进行评估,通过采集立铣刀切削时的力和加速度信号,并对其时域、频域与小波能量特征的信号的特征值进行提取,建立了一种基于随机森林算法(Random forest)的刀具磨损状态评估模型。实验数据的对比验证中,随机森林模型对107组测试样本的刀具磨损状态评估准确率达到99.1%,且其建立模型的时间少于1 s。结果表明,随机森林算法具有高效与高准确度的特点,能为刀具磨损状态的在线监测系统的建立奠定基础。     

基于卷积神经网络的刀具磨损评估方法

采用可靠的刀具磨损评估方法对于提高加工质量和生产效益具有重要意义.提出一种基于卷积神经网络的刀具磨损评估方法,采用短时傅里叶变换对采集的主轴电机直流电流和交流电流进行处理,得到对应时频谱,将时频谱输入所设计的卷积神经网络模型,评估得到刀具磨损值.采用铣削数据集对卷积神经网络模型进行训练和验证,表明在主轴转速、切削深度、...     

基于t分布邻域嵌入与XGBoost的刀具多工况磨损评估

刀具磨损的在线检测是未来自动化生产的必备功能,良好的评估模型可以有效地提高加工质量,降低经济损失。在现有研究基础上,提出了一种优化的刀具磨损评估方法,该方法综合使用了刀具切削过程中主轴的电流信号与振动信号,改善了单信号分析的不足。对采集到的信号提取时域、频域以及小波包特征,尽可能全面地提取了信号的有效信息。采用t分布邻域嵌入算法对特征进行降维,并使用K-means算法将多种不同的工况根据特征进行聚类,进一步提高了模型预测的准确率和泛化能力。最后使用XGBoost集成学习算法作为评估器,采用回归和分类两种方式对该模型进行评价。结果表明,样本不平衡问题对XGBoost算法的影响较小,和随机森林等传统集成学习算法相比,XGBoost在预测精度上有明显提升,在预测时间上减少一个数量级,是一种更为准确高效的刀具磨损检测算法,可以广泛地在工业上进行应用。     

刀具磨损的随机模型及其在刀具可靠性试验中的应用

基于马尔可夫随机过程理论建立了刀具磨损的随机理论模型。根据此模型,刀具有任意时刻的磨损量和任意磨钝标准下的刀具磨损寿命都应该服从对数正态分布。实验结果和建立的理论模型符合较好,表明该理论模型在一定条件下是符合实际的。根据所建立的模型和加速寿命试验的原理,将刀具可靠性理论和泰勒公式结合起来,可以充分利用现有的切削数据对刀具的可靠性进行评价。     

基于MATLAB的刀具磨损状态分析

通过对刀具磨损状态与影响因素间因果关系的分析,利用Matlab中的Neural Network Toolbox仿真环境和BP模型算法建立了用于刀具磨损状态分析与控制的神经网络模型,详细论述了模型结构的设计、数据处理、网络初始化、训练与仿真的过程.实际表明,基于Matlab的刀具磨损状态分析能有效地提高效率及直观地显示结果,对提高机械加工效率与加工质量具有积极作用.     

涂层刀具磨损形态分析

涂层刀具具有优良的切削性能,得到了迅速的推广使用。通过切削试验,验证了涂层刀具优良的切削性能,用扫描电镜（ＳＥＭ）观察了涂层刀具的的磨损形态,分析了涂层刀具的磨损机理,阐明了涂层刀具的主要失效形式。     

基于数据融合和随机模糊神经网络技术的刀具磨损软测量系统

通过检测电流信号,利用基于随机模糊神经网络技术建立的软测量模型进行刀具磨损量测量,提出了利用数据融合技术减小测量误差的方法,仿真试验证明了该方法的可行性。     

TC—1000加工中心随机刀具的分析

我厂自1986年先后引进3台德国TC—1000单轴加工中心，用于风冷发动机箱体的加工。经过多年实践，收到了很好的效果。这几年我厂在随机刀具的国产化方面也做了大量工作。本文将对随机刀具进行分析并介绍国产化的情况。一、随机刀具的综合特点每台单轴加工中心需用刀具102项：可转位盘铣刀13项、成形铣刀4项、立铣刀4项、可胀式铰刀7项、螺旋丝锥11项、机夹镗刀12项、微调精镗刀5项、钻—扩—铰—锪及其复合刀具43项（其中机夹式13项）、深孔刀具3项。这些刀具综合特点是：1．刀具结构新颖铰刀（8～22.5）均采用可胀式结构，并有三刃钻头、可…     

刀具磨损原因分析及改善措施

在金属切削过程中,刀具存在不同形式的磨损.通过分析刀具磨损机理,提出改善刀具工作条件、减少刀具磨损、提高刀具寿命的方法.     

Modelling of Tool Wear Based on Component Forces

Polynomial and exponential wear models of the joint effect of different combinations of component forces or ratios were fitted to determine the wear model that would give the best approximation of actual tool wear rates. Statistical analysis revealed the combination of force ratios: F ₁=F _f/F _t, F ₂=F _r/F _t and F ₄ = to have the highest statistical significance with tool wear rate based on F _cal and r ² statistics for both polynomial and exponential models, with the latter giving the best approximation of the actual tool wear rates. A wear map was established using the exponential wear model of the force ratios for the machining of a nimonic C-263 nickel-base alloy with PVD TiN/TiCN/TiN-coated carbide insert grade.     

基于振动法的刀具磨损状态监测研究

数控机床加工过程中,刀具是直接与金属材料接触并参与切削过程的工作部件。在金属切削加工过程中刀具不可避免地产生磨损现象,提高刀具使用寿命,降低因为刀具磨损而产生的损失,对刀具的工作状态实施监测意义十分重大。基于振动测试法的刀具磨损状态监测主要以采集到的振动信号作为依据,对振动信号作时域、频域和时频分析来提取有效的特征量,结合工件被加工表面的粗糙度情况以及刀刃的磨损状况,判断出在加工过程中刀具的实时磨损规律,实现刀具磨损程度的有效控制。     

基于工件纹理的刀具磨损研究

应用方向测度法分析了工件表面显微纹理图像的特性,工件表面的纹理测度值随着切削加工的持续进行总体变化趋势是逐渐变小的。与实际工件表面纹理的粗糙度越来越大、方向性也逐渐变得混乱相比较,两者具有明显的一致性。实验结果表明方向测度法能够很好地反映车削加工纹理及其刀具磨损的内在关系。     

基于VC的车刀磨损实时监测和补偿系统的设计

介绍了以VC为平台设计开发的一套基于切削力信号分析与处理的刀具磨损实时监测和补偿系统。     

基于小波多分辨率分析和RBF神经网络的刀具磨损状态识别

刀具磨损监测对于提高加工过程的精度和自动化程度具有重要意义。本文提出一种基于RBF函数神经网络的刀具磨损状态监测模式。该系统利用声发射传感器对切削过程进行监测,采用多分辨率小波分解技术从声发射信号中提取反映刀具磨损的特征向量,并输入RBF神经网络,实现了刀具磨损的自动识别。     

数控机床结构热性能分析与支撑部件拓扑优化设计

针对数控机床结构受热时,温度应力导致的机床微小变形,介绍使用ANSYS软件进行机床结构热性能分析模拟研究过程,其中包括机床连续区域的模型构建、网格划分、插值函数的构建、参数设置及边界约束的设置等等流程。通过实际机床案例进行机床支撑部位的拓扑优化设计研究,经实践证实,拓扑优化效果明显,整机结果令人满意。     

基于脉冲耦合神经网络的刀具磨损检测

将仿生学中的脉冲耦合神经网络（PCNN）引入刀具磨损检测中,利用刀具磨损区域灰度强度明显高于刀体和背景区域灰度强度的特点,通过空间邻近和灰度相似集群像素获得分割的二值图像,从而达到对刀具磨损区域进行检测的目的。对车削加工中刀具不同磨损阶段的磨损图像进行分割试验,证明了该算法可以有效地判断刀具的磨损状态。     

一种在线监测铣刀磨损量的新方法

提出了一种在线监测铣刀磨损量的新方法,该方法利用B样条神经网络建立不同刀具磨损状态下加工参数与切削力之间的映射关系。通过比较实时采集的切削力与不同刀具磨损值对应的切削力大小,可确定刀具的磨损状态,并利用建立的简化模型计算刀具的精确磨损值。试验结果表明,该方法消除了加工参数变化对特征的影响,简化了特征选取的方法,能够适应外部加工环境的变化,完全满足刀具状态监测系统的实用化需求。     

基于表面二维PCA重构图像的刀具磨损分形特征研究

根据加工表面纹理图像与刀具几何形状之间的内在联系,提出利用计算机视觉技术进行刀具磨损状态监测,设计了基于表面微观纹理图像的刀具磨损状态监测实验系统。提出从二维PCA重构图像中提取分形特征值来判断刀具的磨损状态,给出了二维PCA图像重构算法。理论分析和实验证明:PCA重构图像消除了原始图像信息中的冗余和噪声,从重构图像中提取出来的分形布朗运动维数与刀具磨损有着很强的相关性,可以间接判断刀具磨损情况,从而达到对刀具状态进行监测的目的。     

电镀金刚石微磨具磨损机理分析与试验研究

微磨削加工中磨粒的微观作用机理对研究微磨具的整体磨损和微磨具使用寿命的预测十分重要。分析电镀金刚石微磨具的磨损机理,针对微磨削区的复合作用过程与微磨具磨损形式的主要特征进行了几何与数学建模。通过考虑最小切屑厚度与尺寸效应等因素后提出并建立了微磨具磨粒微观磨损的数学模型,为了验证此模型的有效性,针对钠钙玻璃材料进行了不同磨削参数下的微磨削试验,分析微磨具磨损前后的磨头直径、磨损与破碎磨粒所占磨粒总数的比例和加工后试件表面粗糙度的变化规律。试验结果表明:加工后的试件表面质量越好磨损越缓慢;随着微磨削试验的进行,微磨具磨头直径经历了快速急剧减小和缓慢稳定减小两个阶段。磨损和破碎磨粒所占比例与磨损速度随主轴转速与进给率增大而增大,磨损和破碎磨粒的比例整体呈线性增长趋势。为提高微磨具的加工性能和延长微磨具的使用寿命提供了理论参考和试验依据。