[发明专利]基于振动模型的刀具磨损监测方法、装置、终端及介质

权利要求书

1.基于振动模型的刀具磨损监测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集加工时主轴振动的波形数据；

将所述波形数据输入预先建立的振动模型，获得所述振动模型输出的特征集，所述振动模型用于提取预设类型的振动信号的特征；

将所述特征集和所述波形数据输入刀具磨损检测模型，所述刀具磨损检测模型过滤所述特征集并输出刀具磨损检测结果；

所述将所述波形数据输入预先建立的振动模型，获得所述振动模型输出的特征集，包括：

对所述波形数据进行时域分析，获得数据集；

基于所述数据集，根据小波包分解获得第一特征；

对所述波形数据进行振幅分析，获得第二特征；

组合所述第一特征和所述第二特征，获得所述特征集；

当所述振动模型用于提取主轴异响振动的振动信号所对应的特征时，所述对所述波形数据进行振幅分析，获得第二特征，包括：

基于所述波形数据的振幅，获取奇异点的时间值；

获取所述时间值之前的设定时间段与之后的设定时间段的波形数据并进行特征提取，获得所述第二特征。

2.如权利要求1所述的基于振动模型的刀具磨损监测方法，其特征在于，当所述振动模型用于提取主轴共振的振动信号所对应的特征时，所述对所述波形数据进行振幅分析，获得第二特征，包括：

基于所述波形数据的振幅，获取共振时间段；

获取所述共振时间段的波形数据并进行特征提取，获得所述第二特征。

3.如权利要求1所述的基于振动模型的刀具磨损监测方法，其特征在于，获得用于训练所述振动模型的训练数据，包括：

基于机床的空刀运转，采集主轴振动的波形数据，获得所述训练数据。

4.如权利要求1所述的基于振动模型的刀具磨损监测方法，其特征在于，所述振动模型包括三个，分别用于提取主轴异响振动信号的特征、用于提取主轴空转振动信号的特征和用于提取主轴共振信号的特征，所述特征集包括每个振动模型输出的特征集。

5.如权利要求1所述的基于振动模型的刀具磨损监测方法，其特征在于，采集加工时主轴振动的波形数据后，还采用小波变换方法对所述波形数据进行降噪处理。

6.基于振动模型的刀具磨损监测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于采集加工时主轴振动的波形数据；

特征提取模块，用于将所述波形数据输入预先建立的振动模型，获得所述振动模型输出的特征集，所述振动模型用于提取预设类型的振动信号的特征；

磨损检测模块，用于将所述特征集和所述波形数据输入刀具磨损检测模型，所述刀具磨损检测模型过滤所述特征集并输出刀具磨损检测结果；

所述将所述波形数据输入预先建立的振动模型，获得所述振动模型输出的特征集，包括：

对所述波形数据进行时域分析，获得数据集；

基于所述数据集，根据小波包分解获得第一特征；

对所述波形数据进行振幅分析，获得第二特征；

组合所述第一特征和所述第二特征，获得所述特征集；

当所述振动模型用于提取主轴异响振动的振动信号所对应的特征时，所述对所述波形数据进行振幅分析，获得第二特征，包括：

基于所述波形数据的振幅，获取奇异点的时间值；

获取所述时间值之前的设定时间段与之后的设定时间段的波形数据并进行特征提取，获得所述第二特征。

7.智能终端，其特征在于，所述智能终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于振动模型的刀具磨损监测程序，所述基于振动模型的刀具磨损监测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述基于振动模型的刀具磨损监测方法的步骤。

8.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于振动模型的刀具磨损监测程序，所述基于振动模型的刀具磨损监测程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述基于振动模型的刀具磨损监测方法的步骤。