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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明属于刀具监测领域，针对现有技术存在因不同切削公况出现特征值增大，导致现有技术检测准确率低的问题，提出了一种刀具磨损状态监测方法，构建刀具磨损状态监测模型；获得训练好的刀具磨损状态监测模型；采集待监测的刀具切削数据，输入训练好的刀具磨损状态监测模型，得到待监测的刀具磨损状态；本发明选择了不同方向的特征值做比值后，即使因为加工的其他因素导致方向信号即使增大，他们的比值也不会有太多的变化，从而提升对刀具磨损状态识别的准确性、此外对数据进行了处理，确定了平稳切入区间，可以排除切入切出信号进入模型判断，防止由于切入切出嘈杂的信号对判断的影响，提高了刀具磨损状态识别的准确性。

主权项：1.一种刀具磨损状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取刀具磨损数据集；S2：根据刀具磨损数据集构建刀具磨损状态监测模型；S3：采集待监测的刀具切削数据；S4：将采集待监测的刀具切削数据输入刀具磨损状态监测模型，得到待监测的刀具磨损状态所述S1中获取刀具磨损数据集具体过程为：采集N组原始数据，并对N组原始数据降维提取，得到N组降维提取后的数据，作为刀具磨损数据集，所述N为正整数；所述采集N组原始数据具体过程为：使用加速度传感器采集刀具的全生命周期中每次切削过程中的振动信号，得到第A组原始数据；1≤A≤N；所述每次切削过程为从刀具切入到刀具切出的过程；所述对N组原始数据降维提取，得到N组降维提取后的数据；具体过程为：S1.1：将第A组原始数据分成X方向信号、Y方向信号和Z方向信号；所述X方向信号为刀具每次切削过程中在X方向上的振动信号；所述Y方向信号为刀具每次切削过程中在Y方向上的振动信号；所述Z方向信号为刀具每次切削过程中在Z方向上的振动信号；所述X方向为刀具径向切深方向、Y方向刀具进给方向、Z方向为刀具轴向切深方向，X方向、Y方向和Z方向组成一个空间直角坐标系；S1.2：对X方向信号进行降维提取，得到降维提取后的X方向信号；对Y方向信号进行降维提取，得到降维提取后的Y方向信号；对Z方向信号进行降维提取，得到降维提取后的Z方向信号；S1.3：将S1.2得到的降维提取后的X方向信号、降维提取后的Y方向信号和降维提取后的Z方向信号作为第A组降维提取后的数据；所述S2中根据刀具磨损数据集构建刀具磨损状态监测模型；具体过程为：S2.1：对刀具磨损数据集的数据进行特征提取，得到每次平稳切削过程中刀具磨损特征值，S2.2：根据S2.1获得的每次平稳切削过程中刀具磨损特征值获得每次平稳切削过程中刀具磨损对比特征值，S2.3：将S2.2得到的每次平稳切削过程中刀具磨损对比特征值进行相加求平均值，得到每次平稳切削过程中的对比特征平均值，对得到的每次平稳切削过程中的对比特征平均值进行多项式拟合，得到刀具磨损检测曲线，S2.4：将刀具磨损检测曲线划分成刀具磨损前期，刀具磨损中期和刀具磨损后期，得到刀具磨损状态监测模型。

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