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[发明专利]大直径市域快轨隧道盾构机刀具的磨损监测点布置方法及磨损监测方法-CN201811437105.8有效
发明人：江华;周刘刚;刘双全;武福美;李宏亮 -专利权人：北京城建轨道交通建设工程有限公司
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： E21D9/087 文献下载
摘要：本发明提供一种大直径市域快轨隧道盾构机刀具的磨损监测点布置方法，针对刀盘刀具磨损监测测点布置进行了细化剖分，从刀具类型、刀具高度、刀具圆心距等方面进行分析，创新性地提出了市域快轨隧道盾构机刀具磨损监测点布置原则，能够有效地监测9m直径市域快轨隧道盾构机刀盘上各刀具的磨损情况，最大程度的真实反映盾构机刀盘上各刀具的磨损程度，以便在需要时及时更换，为今后类似工程监测盾构刀盘刀具磨损情况提供理论依据，从而可依托该原则有针对性地对刀盘刀具进行磨损监测，降低工程类比法布置刀盘磨损监测点带来的误差，为后续刀具磨损研究积累宝贵经验。
磨损监测刀具隧道盾构机市域刀盘刀具磨损监测刀具磨损磨损盾构机刀盘宝贵经验测点布置创新性地刀具类型刀具圆心盾构刀盘工程监测对刀盘有效地细化监测积累分析研究

[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]一种多参数感知的切削刀具磨损监测方法-CN202010526385.0在审
发明人：吴泽;邢佑强;刘磊 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明属于金属切削加工技术领域，涉及一种多参数感知的切削刀具磨损监测方法。本发明提供的切削刀具磨损监测方法为切削过程的实时在线监测，通过多传感器在线测量切削过程中的切削功率、切削力、切削振动、切削温度等信号，拟合刀具的后刀面磨损量关于测量信号和切削参数在内的多参数感知方程，搭建集成感知方程求解的软件系统，通过感知方程的求解可实现切削刀具磨损的实时监测。多信号测量可实现刀具磨损的监测精度保障；感知方程的拟合和求解能够实现刀具磨损的智能监测。本发明提供的多参数感知的切削刀具磨损监测方法可广泛应用于金属材料切削过程的刀具磨损监测，实现切削单元智能化，促进刀具使用寿命和切削生产效率的综合提升。
一种参数感知切削刀具磨损监测方法

[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]一种基于切削力模型的刀具磨损监测方法-CN201610616006.0有效
发明人：曾秀芳 -专利权人：湖北知本信息科技有限公司
申请日： 2016-07-30 - 公布日： 2018-04-24 - 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模型的刀具磨损监测方法，其用于对切削刀具的磨损量进行实时在线监测，其特征在于，该方法包括(1)利用非等分剪切区模型计算切削过程中由切屑的形成而产生的锋利刀具作用下的切削力；(2)计算出切削过程中由切削刃钝圆引起的犁切力；(3)根据上述确定的锋利刀具作用下的切削力和切削刃钝圆引起的犁切力获得刀具切削力；(4)根据上述得到的刀具切削力，建立刀具磨损监测模型，从而实现对刀具磨损的实时监测本发明的方法可以准确表征刀具磨损状态，通过对该切削力的监测即可实现对刀具磨损的监测，从而实现对刀具磨损的实时在线和准确的监测。
一种基于切削力模型刀具磨损监测方法

[发明专利]一种数控机床刀具磨损监测方法及系统-CN201611140914.3在审
发明人：龙熙德;彭雪林 -专利权人：龙熙德;彭雪林
申请日： 2016-12-12 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种数控机床刀具磨损监测方法及系统。根据该方法和系统获取样本刀具的标准数据，并根据所述标准数据确定当前的磨损阈值；获取测试刀具的磨损数据；若所述磨损数据中的磨损程度值大于当前的磨损阈值，则进行报警，同时将所述测试刀具设置为标准刀具，并将所述磨损数据添加进标准数据该数控机床刀具磨损监测方法及系统，在不停机地情况下可以实时地对刀具进行监测。
一种数控机床刀具磨损监测方法系统

[发明专利]一种刀具状态在线监测方法和管理系统-CN202010621452.7有效
发明人：王维龙;郑孟凯;杨开益 -专利权人：厦门嵘拓物联科技有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明涉及一种刀具状态在线监测方法和管理系统，包括破损监测方法和磨损监测方法组成，破损监测方法主要针对刀具破损情况监测，采用改进的多特征时间序列动态匹配算法进行监测；磨损监测子方法主要针对刀具磨损情况监测，采用改进的Laser‑循环神经网络模型进行监测；管理系统包括基础信息模块、刀具领用模块、刀具采购模块、刀具使用模块、刀具归还模块、刀具监测预警模块、刀具修磨模块、激光信号处理模块和传感器信号处理模块。本发明能切实解决传统刀具状态监测缺乏实时性、精准性和全面性等问题，有效提高制造业生产效率和产品质量。
一种刀具状态在线监测方法管理系统

[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]一种基于切削力模型的金刚石刀具磨损监测方法-CN201610615608.4有效
发明人：曾秀芳 -专利权人：湖北知本信息科技有限公司
申请日： 2016-07-30 - 公布日： 2018-03-09 - 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模型的金刚石刀具磨损监测方法，其用于对金刚石刀具的磨损量进行实时在线监测，其特征在于，该方法包括(1)利用非等分剪切区模型计算切削过程中由切屑的形成而产生的锋利金刚石刀具作用下的切削力；(2)计算出切削过程中由切削刃钝圆引起的犁切力；(3)根据上述确定的锋利金刚石刀具作用下的切削力和切削刃钝圆引起的犁切力获得金刚石刀具切削力；(4)根据上述得到的金刚石刀具切削力，建立金刚石刀具磨损监测模型，从而实现对金刚石刀具磨损的实时监测。本发明的方法可以准确表征金刚石刀具磨损状态，通过对该切削力的监测即可实现对金刚石刀具磨损的监测，从而实现对金刚石刀具磨损的实时在线和准确的监测。
一种基于切削力模型金刚石刀具磨损监测方法

[发明专利]一种基于迁移学习的刀具磨损监测方法-CN202211199862.2在审
发明人：路勇;王振驰;高栋 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：一种基于迁移学习的刀具磨损监测方法，解决了当前基于深度学习的刀具磨损监测模型只能面向单一工况进行建模的问题，属于数控加工中心刀具磨损状态预测技术领域。本发明包括：S1、采集原始工况和新工况下加工过程的监测信号；S2、获取原始工况下和新工况下的刀具磨损值标签，与监测信号整合，得到带标签的原始工况数据集和新工况数据集；S3、构建基于边缘分布自适应的迁移学习模型；S4、以最小化迁移学习模型损失函数为目标，并利用数据集训练，训练完成获得的新工况刀具磨损监测模型；S5、获取新工况当前时刻的监测信号，将监测信号输入至新工况刀具磨损监测模型进行预测。
一种基于迁移学习刀具磨损监测方法

[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]基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法-CN201710381843.4在审
发明人：李聪波;万腾;陈行政;付松;雷焱绯;杨青山;李鸿凯 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-05-25 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明的目的是考虑刀具磨损量和加工参数对切削功率的影响，建立相应的回归模型，在此基础上提出一种刀具磨损在线监测方法，以监控车床在加工过程中的刀具磨损，即公开了基于切削功率的数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法它包括以下步骤首先，分析刀具磨损量和加工参数对切削功率的影响；其次，通过正交试验设计与响应面法建立切削功率与刀具磨损量及加工参数的回归模型；最后，在建立切削功率与刀具磨损量及加工参数的回归模型的基础上，得到实时更新切削功率阈值的刀具磨损在线监测方法。
基于切削功率数控车削批量加工刀具磨损在线监测方法

[发明专利]数字孪生驱动的刀具磨损监测方法及数控机床设备-CN202211069248.4在审
发明人：夏伟;刘明浩;岳彩旭;刘献礼;李荣义 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G05B19/4065 文献下载
摘要：本发明公开了一种数字孪生驱动的刀具磨损监测方法及数控机床设备，该方法包括：构建数控机床铣削加工过程数字空间，进行实时的铣削加工仿真；建立物理空间与数字空间的连接，获取来自物理空间的多源异构数据；对传感器采集的历史加工数据进行预处理；构建基于卷积神经网络‑长短时记忆的深度学习模型，导入预处理过的历史加工数据进行模型训练，获得优化后的刀具磨损监测模型；将来自传感器的实时加工数据输入到刀具磨损监测模型，得到刀具磨损的监测值，并实现三维可视化；刀具磨损的监测值超过刀具磨损值阈值一定时间后控制机床换刀。本发明可以显著提升对铣削加工过程中刀具磨损状态分析的能力，有效提高刀具使用率、加工效率和加工质量。
数字孪生驱动刀具磨损监测方法数控机床设备

[发明专利]基于应变的刀具磨损监测方法、装置、设备和存储介质-CN202210965918.4在审
发明人：姜峰;叶文昌;郭必成;王福增;吴贤;黄身桂;谭援强 -专利权人：华侨大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于应变的刀具磨损监测方法、装置、设备和存储介质，涉及刀具磨损监测技术领域。其中，这种刀具磨损监测方法包含步骤S1至步骤S3。S1、获取刀具的第一应变信号。S3、将第一特征集输入基于SVR回归模型构建的刀具磨损识别模型中，获取刀具的磨损阶段。基于刀具磨损对应信号的刀具磨损曲线对数据信号进行划分，获得准确的特征类型组成第一特征集。通过基于SVR回归模型构建的刀具磨损识别模型对第一特征集进行识别，能够准确的判断刀具的磨损阶段，准确还原刀具磨损情况，从而提高加工质量，具有很好的实际意义。
基于应变刀具磨损监测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于振动信号和Stacking集成模型的刀具磨损状态监测方法-CN201811341366.X有效
发明人：姜歌东;王军平;裴昌渝;惠阳;梅雪松;王彦波 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-11-12 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于振动信号和Stacking集成模型的刀具磨损状态监测方法，利用加工过程机床主轴的振动信号，采用时域分析、频域分析和集成经验模式分解(EEMD)对振动信号进行特征提取，再利用ReliefF‑SVM算法对已提取的特征进行筛选得到最优特征集，将刀具磨损刃带宽度作为磨损标签值，利用最优特征集和磨损标签值基于Stacking集成策略建立集成监测模型。建立模型后，监测加工过程振动信号，经过处理后得到信号特征集输入到集成监测模型中，得到刀具磨损标签值，即刀具磨损状态。本发明基于振动信号和Stacking集成模型，可实现刀具磨损状态监测。
基于振动信号 stacking 集成模型刀具磨损状态监测方法

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