一种刀具磨损检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010302903.0
IPC分类号：B23Q17/09
申请日期：
2020-04-17
申请人：
中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司

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著录项信息

专利名称	一种刀具磨损检测方法
申请号	CN202010302903.0	申请日期	2020-04-17
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-22	公开/公告号	CN113523904A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	B23Q17/09 ? IPC结构图谱： B 作业；运输 B2 成型 B23 机床；其他类目中不包括的金属加工 B23Q 机床的零件、部件或附件，如仿形装置或控制装置（在车床或镗床上使用的各类刀具入B23B 27/00）；以特殊零件或部件的结构为特征的通用机床；不针对某一特殊金属加工用途的金属加工机床的组合或联合 B23Q17/00 机床上的指示或测量装置（用于刀具或工件的进给运动，切削速度或位置的自控制或调节入B23Q 15/00）〔3，4〕 B23Q17/09 用于指示或测量切削压力或切削刀具状态的，例如切削性能，刀具负荷（防止刀具过负荷的装置入B23Q 11/04；钻孔时指示钻头故障的装置入B23B 49/00）〔4〕	IPC分类号	B;2;3;Q;1;7;/;0;9查看分类表>
申请人	中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司	申请人地址	辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司	当前权利人	中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
发明人	王鸿亮;黄鹤翔;刘璐;朱湘宇;李航宇
代理机构	沈阳科苑专利商标代理有限公司	代理人	王倩

摘要

本发明涉及数控技术，神经网络技术，具体涉及一种刀具磨损检测方法。首先，采集高速刀具铣削时在不同轴向的振动和声发射信号，并进行数据预处理；然后，采用改进的3‑K‑Means聚类算法聚类出刀具的三种磨损状态区间，并提出多选择多隐层神经网络结构对其进行特征学习，再使用Softmax进行分类；最后，采用随机梯度下降对整个深层网络进行参数微调，建立刀具磨损检测模型。实验结果表明，所提出的方法在刀具磨损检测上准确率高达95％。

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