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[发明专利]基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态监测方法-CN202211576575.9在审
发明人：刘长福;权宇;周洋;刘博;王道海;柳建平;王志强;佟昊;王宪跃;王宇 -专利权人：辽宁石油化工大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态监测方法，涉及刀具状态检测技术领域。该方法首先采集刀具加工过程的原始信号，获得刀具磨损状态数据集；并对刀具磨损状态数据集进行预处理，划分为训练集与测试集；构建多尺度时空融合网络模型作为刀具磨损状态预测模型；使用训练数据集训练刀具磨损状态预测模型，并使用测试集进行测试；然后使用训练好的刀具磨损状态预测模型预测待监测的刀具磨损状态；最后对已预测的刀具磨损状态进行平滑处理，得到平滑化的预测刀具磨损状态。
基于尺度时空融合网络模型刀具磨损状态监测方法

[发明专利]一种刀具非均匀磨损状态监测方法-CN202011499928.0有效
发明人：韩雷;郑金辉;刘志学;胡登洲;李秀鑫 -专利权人：成都航空职业技术学院
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： B23C3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种刀具非均匀磨损状态监测方法，包括以下步骤：计算全新以及非均匀磨损刀具的理论铣削力；基于全新以及非均匀磨损刀具理论铣削力，获取监测刀具均匀以及非均匀磨损状态的理论幅值倍数指标；基于全新以及非均匀磨损刀具理论铣削力，获取监测刀具非均匀磨损状态的理论波形对称度指标；采集实际铣削力数据，计算幅值倍数实际值以及波形对称度实际值；根据理论幅值倍数指标、理论波形对称度指标、幅值倍数实际值以及波形对称度实际值，对刀具非均匀磨损状态进行监测本发明构建了圆弧头立铣刀铣削力模型，设定了刀具非均匀磨损状态监控指标，实现了大部分刀具磨损状态监控算法未考虑且难以实现的对刀具非均匀磨损状态的监控。
一种刀具均匀磨损状态监测方法

[发明专利]铣刨刀具磨损提示方法和铣刨机-CN202010349823.0有效
发明人：刘秋宝;胡文港;费良富 -专利权人：三一汽车制造有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： E01C23/088 文献下载
摘要：本发明提供了一种铣刨刀具磨损提示方法和铣刨机。其中，铣刨刀具磨损提示方法用于具有铣刨鼓的铣刨机，铣刨鼓上的不同位置设有多个铣刨刀具，铣刨刀具磨损提示方法包括：获取铣刨刀具在铣刨鼓上的位置信息和磨损状态信息；根据位置信息和磨损状态信息，确定铣刨刀具在铣刨鼓上的位置和子状态；根据位置和子状态，输出提示信息，其中，磨损状态信息包括多个对应于不同磨损程度的子状态信息。通过本发明的技术方案，可实现铣刨刀具的动态监测，且能够对铣刨刀具在整个使用周期内不同阶段的磨损状态进行识别并输出提示信息，便于操作人员全面了解铣刨刀具的磨损状态，且能够对铣刨刀具进行定位，便于维护和更换
刨刀磨损提示方法铣刨机

[发明专利]基于广义磨损量的刀具磨损评价和预测方法及系统-CN201610203162.4有效
发明人：孙剑飞;杜大喜;王凯;陈五一 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-04-01 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于广义磨损量的刀具磨损评价和预测方法及系统，能够补充现有一维、二维测量与评价方法的不足，有利于优化刀具磨损测量研究过程，深入理解刀具磨损形态及其演化过程，从而更好的指导刀具设计与使用。所述方法包括：S1、获取不同采样时间段内刀具采样点的磨损状态数据，通过对所述磨损状态数据进行拟合，得到刀具采样点的状态函数，并根据所述状态函数确定广义磨损量；S2、基于所述广义磨损量计算刀具磨损评价指标和广义磨损率；S3、根据所述刀具磨损评价指标评定刀具磨损情况，并根据所述广义磨损率预测刀具磨损情况。
基于广义磨损刀具评价预测方法系统

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的数控机床铣削刀具磨损实时监测方法-CN202110976220.8在审
发明人：姜兴宇;徐思迪;田志强;孙豪杰;李世磊;刘丹;王润琳;刘伟军 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的铣削刀具磨损状态实时监测方法，属于自动化监测识别技术领域。包括如下步骤：采集数控机床铣削工件时所产生的多源异构状态数据及对应的铣削刀具全生命周期磨损数据，预处理以上数据并贴标签；构建深度学习网络，实现刀具磨损量结果的精准回归预测；构建深度卷积神经网络，实现了刀具磨损量临界状态的有效识别；将实时刀具磨损量与对应临界状态阈值比较，及时采取更换刀具或改变参数等措施，实现刀具磨损状态实时监测。本发明具有网络模型输入信号来源完备、刀具磨损临界状态类别划分精细及模型预测准确率高的优点，可实现精准实时监测铣削刀具磨损状态，避免非正常状态刀具铣削加工，保证加工产品质量可控。
一种基于深度卷积神经网络数控机床铣削刀具磨损实时监测方法

[发明专利]一种铁芯智能冲剪监测方法-CN202211112464.2在审
发明人：刘伟;胡惠国;谢庆梅 -专利权人：南通三优佳磁业有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：该方法通过对铁芯的三个磨损评价指标铁芯的翘曲度、剪切时的声音频率和升降导轨的震动幅度进行获取，进而计算得到对应的刀具磨损状态指数，将对应的刀具磨损状态指数序列输入训练好的各类别对应的预测磨损状态网络中得到预测刀具磨损状态指数，实现对冲剪刀具的磨损情况的预测，根据计算得到的刀具磨损状态指数和预测刀具磨损状态指数实现对冲剪机床的实时检测和预测。
一种智能监测方法

[发明专利]一种车削刀具磨损状态监测系统-CN201510187844.6有效
发明人：李顺才;吴明明;魏巍;袁冠雷;杨睿 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2015-04-20 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： B23B25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种车削刀具磨损状态监测系统，包括信号采集系统和识别刀具磨损状态系统；信号采集系统包括温度采集系统和振动信号采集系统，温度采集系统采集刀具前刀面刀尖处的温度，振动信号采集系统采集刀具前刀面刀尖处所对应的刀柄的下表面处的三向振动信号；将信号采集系统采集到的信号经过预处理后获得刀具磨损状态的敏感特征并将上述敏感特征传递至训练好的识别刀具磨损状态系统中，识别刀具磨损系统判断出刀具的磨损状态。该系统简单适用，操作方便，并且使用的传感器比较通用、价格适中，易于组建试验系统，大大减少了监测成本，并能较为有效地识别刀具的磨损状态，减少刀具的浪费。
一种车削刀具磨损状态监测系统

[发明专利]一种基于时空特征并行提取的刀具磨损状态预测方法-CN202111080880.4在审
发明人：何彦;李育锋;王兴全;吴鹏程;何静森 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及计算机及大数据技术领域，具体涉及一种基于时空特征并行提取的刀具磨损状态预测方法，包括：获取刀具加工过程中的原始时空序列数据；并行提取所述原始时空序列数据中对应的空间特征、时间特征和统计特征；对所述原始时空序列数据对应的空间特征、时间特征和统计特征进行轻量化特征融合，以得到对应的刀具磨损特征；将所述刀具磨损特征输入经过预先训练的磨损状态预测模型中，并将所述磨损状态预测模型输出的磨损状态值作为对应刀具的磨损状态预测结果。本发明中的刀具磨损状态预测方法能够有效提取原始时空序列数据时空特征，从而提升刀具磨损状态预测的稳定性和准确性。
一种基于时空特征并行提取刀具磨损状态预测方法

[发明专利]基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法、装置及设备-CN201810852180.4有效
发明人：戴伟;王玥 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-07-30 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法、装置及终端设备。其中，基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法包括：获取预先训练好的基于卷积神经网络构建的刀具磨损状态预测模型；获取在目标刀具的切割过程中采集的传感数据序列，所述传感数据序列包括按时序采集的传感数据；基于所述传感数据序列，利用所述刀具磨损状态预测模型预测所述目标刀具的磨损状态。本发明提供的基于卷积神经网络的刀具磨损状态检测方法，不需要提取复杂的时频域特征，可以有效简化数据处理过程、提高效率，同时由于所述传感数据序列是按时序采集的传感数据，因此可以基于内在序列特征实现刀具磨损状态的预测
基于卷积神经网络刀具磨损状态检测方法装置设备

[发明专利]一种刀具磨损监测方法及系统-CN202111364176.1在审
发明人：庄可佳;杨岩;翁剑;石振川;朱大虎 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本申请涉及一种刀具磨损监测方法及系统，其方法包括构建目标刀具系统对应的初始刀具虚拟模型；通过目标刀具系统的切削加工试验获取试验数据；基于试验数据中的历史属性数据、历史命令数据、历史状态数据以及历史磨损数据，修正初始刀具虚拟模型，得到目标刀具虚拟模型；基于试验数据中的历史状态数据以及历史磨损数据，训练预设的初始刀具磨损监测模型，并结合目标刀具虚拟模型输出的理论磨损结果，迭代训练得到目标刀具磨损监测模型；获取目标加工场景的当前属性数据、当前命令数据以及当前状态数据，并基于目标刀具虚拟模型和目标刀具磨损监测模型，确定当前刀具的实际磨损情况。本申请能够提高刀具磨损监测的准确度和效率。
一种刀具磨损监测方法系统

[发明专利]一种基于噪声分析的切削刀具磨损状态监测方法-CN202210181323.X在审
发明人：赵彪春;林亮亮;陈垚鑫;邹伶俐 -专利权人：厦门金鹭特种合金有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于噪声分析的切削刀具磨损状态监测方法，其包括如下步骤：采集切削刀具工作时对应的数控机床的噪声信号；对噪声信号进行预处理；提取表征刀具磨损的特征；取得刀具磨损特征标准值；取得刀具磨损特征阀值；取得刀具磨损特征当前值；当前值与阀值比较，判断刀具磨损状态。本发明无需测量装置，预测速度快、准确率高，传感器安装方便，不影响数控机床正常加工，可实现数控机床切削刀具磨损状态的实时监测。
一种基于噪声分析切削刀具磨损状态监测方法

[发明专利]一种基于切削力的刀具磨损在线监测方法-CN201910849134.3有效
发明人：孙剑飞;马世豪;丁海涛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于切削力的刀具磨损在线监测方法，可在数控机床不停机的情况下实时监测刀具磨损状态，实时控制数控机床停机换刀，从真正意义上实现了刀具磨损状态监测的实时性，在保证加工效率与工件表面质量的前提下延长刀具寿命；本发明利用切削力信号监测刀具磨损状态，与其他诸如声发射、振动等间接监测信号相比，能够更加准确地反映刀具后刀面平均磨损宽度的变化情况，反映刀具磨损状态，且相对来说不易受到外界环境的干扰；并且，使用者无需改变机床结构，在对加工条件影响最小的情况下即可完成对刀具磨损状态的在线监测。本发明在刀具磨损监测“在场”、“在线”需求的前提下，从根本上保障加工效率与工件质量，实现刀具寿命的延长。
一种基于切削力刀具磨损在线监测方法

[发明专利]一种刀具磨损状态识别方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310269968.3在审
发明人：昝涛;马志谦;陈佳伟;孙志略;王民;高相胜;高鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明提供一种刀具磨损状态识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：采集刀具磨损振动信号；将所述刀具磨损振动信号输入预设的卷积神经网络，进行特征提取与一次降维，获取振动信号特征；基于预设的局部线性嵌入规则，对所述振动信号特征进行二次降维，获取观测序列；将所述观测序列输入预先训练好的隐马尔科夫模型，进行刀具磨损状态识别与刀具磨损状态预测，获取识别结果与预测结果；将所述识别结果与预测结果反馈至关联终端设备。本发明提供的刀具磨损状态识别方法，能够自动实现刀具磨损振动信号的特征提取，准确度较高，实时性较强，并且，本方法的刀具磨损状态识别精确度较高。
一种刀具磨损状态识别方法系统电子设备存储介质

[发明专利]刀具状态监测方法、装置、计算机设备及系统-CN202210866913.6在审
发明人：邵浦;吴双峰;沈航;郭远东;阿西夫;袁祎博;易斌;于千博;吴恒;陈志刚;吴林洁;朱立新 -专利权人：中机智能装备创新研究院（宁波）有限公司;机械科学研究总院南方中心
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本申请提供一种刀具状态监测方法、装置、计算机设备及系统，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取刀具在预设时间段内的多个振动信号，对多个振动信号进行多种分析处理，得到刀具的多维磨损特征；采用预设训练的刀具状态监测模型，对多维磨损特征进行处理，确定刀具的磨损状态，所述刀具状态监测模型是预设采用样本振动信号对应的多维样本磨损特征和样本磨损状态进行训练得到的本申请可以实现及时发现刀具的断刀风险、保证作业安全，提高生产效率。
刀具状态监测方法装置计算机设备系统

[发明专利]一种基于电流与声发射复合信号的刀具磨损监测方法-CN201510116263.3有效
发明人：李彬 -专利权人：洛阳理工学院
申请日： 2015-03-17 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于电流与声发射复合信号的刀具磨损监测方法，该方法通过检测切削加工中的主轴电机的电流信号及车刀磨损状态的声发射信号，并基于电流与声发射复合信号进行处理分析，实现对刀具磨损状态的实时监测；本发明自适应获取切削电机电流信号与声发射信号中刀具磨损状态特征，该方法充分挖掘声切削电机电流信号与声发射信号中丰富的刀具磨损状态信息，结合小波包分析、相关性分析和主成分分析等方法，自适应地提取反映刀具当前磨损状态的特征信息，并通过分析与初始磨损状态特征之间的关联性来判断刀具的磨损程度
一种基于电流声发复合信号刀具磨损监测方法

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