[发明专利]一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法及系统有效

专利信息
申请号: 202210263842.0 申请日: 2022-03-17
公开(公告)号: CN114571286B 公开(公告)日: 2023-03-31
发明(设计)人: 张泉;章钦;李忠杰;彭艳 申请(专利权)人: 上海大学
主分类号: B23Q17/09 分类号: B23Q17/09
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 王爱涛
地址: 200444*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 摩擦 起电 原理 刀具 磨损 状态 监测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法,其特征在于,包括:

获取被监测刀具的电压信号;所述被监测刀具的电压信号包括传感设备采集的被监测刀具的电压波形图和被加工工件的电压波形图;所述传感设备包括波形生成器以及与所述波形生成器的输入端均连接的第一传感器、第二传感器;所述第一传感器安装在所述被监测刀具上,所述第二传感器安装在所述被加工工件上,且所述第一传感器和所述第二传感器均为基于摩擦起电原理制造的传感器;所述被加工工件为用所述被监测刀具进行加工的工件;

基于所述被监测刀具的电压信号和刀具磨损状态确定神经网络模型,确定所述被监测刀具的磨损程度;

所述第一传感器和所述第二传感器均为纳米摩擦发电机传感器模块;其中,所述纳米摩擦发电机传感器模块至少包括一个纳米摩擦发电机传感器;

当所述纳米摩擦发电机传感器模块包括多个且结构相同的纳米摩擦发电机传感器时,多个所述纳米摩擦发电机传感器层叠排列;

所述纳米摩擦发电机传感器包括固定端和开合端,且相邻所述纳米摩擦发电机传感器的开合端的朝向相反;

所述纳米摩擦发电机传感器包括依次叠层设置的第一基底、第一电极层、第一摩擦层、第二摩擦层、第二电极层以及第二基底,且在微小振动下,所述第一摩擦层和所述第二摩擦层能够进行开合操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法,其特征在于,所述基于所述被监测刀具的电压信号和刀具磨损状态确定神经网络模型,确定所述被监测刀具的磨损程度,具体包括:

对所述被监测刀具的电压信号进行降噪预处理;

将降噪预处理后的监测刀具的电压信号输入到刀具磨损状态确定神经网络模型,以确定所述被监测刀具的磨损程度。

3.根据权利要求1所述的一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法,其特征在于,所述刀具磨损状态确定神经网络模型是基于样本数据集和神经网络确定的;所述样本数据集包括多个样本刀具电压信号以及每个所述样本刀具电压信号对应的磨损程度;所述样本刀具电压信号包括传感设备采集且经过降噪预处理后的样本刀具的电压波形图和样本加工工件的电压波形图;所述样本加工工件为用所述样本刀具进行加工的工件。

4.根据权利要求3所述的一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法,其特征在于,所述磨损程度为轻微磨损、中度磨损或者急剧磨损;所述神经网络包括依次连接的特征提取网络层、特征融合层、度量函数层以及分类层;

所述特征提取网络层,用于:

分别提取降噪预处理后的被监测刀具的电压波形图的特征向量和降噪预处理后的被加工工件的电压波形图的特征向量;

或者,分别提取降噪预处理后的样本刀具的电压波形图的特征向量和降噪预处理后的样本加工工件的电压波形图的特征向量;

所述特征融合层用于融合所述特征提取网络层输出的特征向量,得到融合向量;

所述度量函数层用于计算所述融合向量分别与不同磨损程度向量之间的相似度,确定每个磨损程度对应的相似值;

所述分类层用于基于每个磨损程度对应的相似值,分别计算第一概率、第二概率以及第三概率,并基于所述第一概率、所述第二概率以及所述第三概率,确定最大概率,然后将所述最大概率对应的磨损程度确定为被监测刀具或者样本刀具的磨损程度;

所述第一概率为被监测刀具或者样本刀具属于轻微磨损的概率;所述第二概率为被监测刀具或者样本刀具属于中度磨损的概率;所述第三概率为被监测刀具或者样本刀具属于急剧磨损的概率。

5.根据权利要求4所述的一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测方法,其特征在于,所述特征提取网络层包括依次连接的第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、扁平层以及全连接层。

6.一种基于摩擦起电原理的刀具磨损状态监测系统,其特征在于,包括:

数据获取模块,用于获取被监测刀具的电压信号;所述被监测刀具的电压信号包括传感设备采集的被监测刀具的电压波形图和被加工工件的电压波形图;所述传感设备包括波形生成器以及与所述波形生成器的输入端均连接的第一传感器、第二传感器;所述第一传感器安装在所述被监测刀具上,所述第二传感器安装在所述被加工工件上,且所述第一传感器和所述第二传感器均为基于摩擦起电原理制造的传感器;所述被加工工件为用所述被监测刀具进行加工的工件;

监测模块,用于基于所述被监测刀具的电压信号和刀具磨损状态确定神经网络模型,确定所述被监测刀具的磨损程度;

所述第一传感器和所述第二传感器均为纳米摩擦发电机传感器模块;其中,所述纳米摩擦发电机传感器模块至少包括一个纳米摩擦发电机传感器;

当所述纳米摩擦发电机传感器模块包括多个且结构相同的纳米摩擦发电机传感器时,多个所述纳米摩擦发电机传感器层叠排列;

所述纳米摩擦发电机传感器包括固定端和开合端,且相邻所述纳米摩擦发电机传感器的开合端的朝向相反;

所述纳米摩擦发电机传感器包括依次叠层设置的第一基底、第一电极层、第一摩擦层、第二摩擦层、第二电极层以及第二基底,且在微小振动下,所述第一摩擦层和所述第二摩擦层能够进行开合操作。

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