论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 卢志远,马鹏飞,肖江林,王美清,唐晓青
关键词: 刀具磨损,在线监测,卷积神经网络
来源: 中国机械工程 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 北京航空航天大学机械工程及自动化学院,中车株洲电力机车研究所有限公司
基金: 国防基础科研计划资助项目(JCKY2016601C006)
分类号: TG502
页码: 220-225
总页数: 6
文件大小: 2872K
下载量: 672
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