基于多传感器数据融合的刀具磨损状态监测研究

刀具磨损状态是影响加工质量和生产效率的重要因素之一,传感器、特征提取、信息融合和机器学习等技术的发展为刀具状态监测提供了新思路,然而,建立精度高、鲁棒性好的多传感器系统仍是刀具状态检测的难点。以涂层硬质合金刀具对难加工材料30CrMnMoRE的铣削试验为基础,通过对不同刀具磨损状态下的切削力和切削振动进行采集分析,并比较多种特征提取和模式识别方法,建立了一种更为可靠的铣刀状态监测系统,实现了对高强度钢切削时的刀具磨损状态识别。