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申请/专利权人：浙江万里学院

摘要：本发明涉及一种智能铣削加工刀具磨损状态监测方法，通过预先构建铣削刀具种类子匹配模型、铣削刀具铣削不同材质工件过程中形成的铣削加工信号曲线集合，得到铣削刀具在不同磨损状态铣削不同材质工件时的铣削刀具磨损状态程度基准值，预先构建铣削刀具在不同磨损状态下铣削不同材质工件时的工件表面特征参数集合以及铣削废屑特征参数集合，再分别构建该材质铣削刀具铣削不同材质工件的铣削刀具磨损状态判断子模型，将实际铣削加工过程中的工件材质以及当前铣削刀具材质种类、当前铣削加工信号曲线集合、当前所铣削工件的当前工件表面特征参数以及当前铣削废屑特征参数输入到铣削刀具磨损状态判断子模型，从而得到所监测的当前铣削刀具的磨损状态。

主权项：1.智能铣削加工刀具磨损状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，预先构建表征一材质类铣削刀具在未执行铣削加工时的铣削刀具种类子匹配模型；其中，铣削刀具有与其材质种类一一对应的铣削刀具种类子匹配模型，铣削刀具具有自身的刃线曲线；步骤2，预先对铣削刀具种类子匹配模型所对应铣削刀具分别设置多个铣削加工关键点位，且在预设直角坐标系下构建该铣削刀具种类子匹配模型所对应铣削刀具的铣削刀具三维立体模型；其中，铣削刀具具有与其一一对应的铣削刀具三维立体模型；步骤3，获取铣削刀具三维立体模型的三维坐标集合以及铣削刀具三维立体模型上的各铣削加工关键点位的关键点位坐标，形成对应该铣削刀具的铣削加工关键点位坐标集合；其中，铣削加工关键点位坐标集合与铣削刀具一一对应；步骤4，预先在该材质类铣削刀具铣削加工不同材质工件过程中采集铣削刀具上所对应各铣削加工关键点位的振动信号信息及压力信号信息，分别形成该材质类铣削刀具铣削对应材质工件时的铣削加工信号曲线集合；其中，铣削加工信号曲线集合与铣削刀具、铣削刀具所铣削材质工件一一对应，铣削加工信号曲线集合包括振动信号曲线集合和压力信号曲线集合，振动信号曲线集合由铣削刀具上所有铣削加工关键点位的振动信号曲线所形成，压力信号曲线集合由铣削刀具上所有铣削加工关键点位的压力信号曲线所形成；步骤5，分别确定铣削刀具在铣削不同材质工件过程中出现不同磨损状态时的磨损异常时刻以及各磨损异常时刻所对应各铣削加工关键点位铣削加工信号曲线上的铣削刀具振动信号幅度和铣削刀具压力信号幅度，并建立铣削刀具分别铣削不同材质工件时的铣削刀具磨损异常幅度关系列表；其中，铣削刀具磨损异常幅度关系列表包括铣削刀具磨损状态分别与各铣削加工关键点位的铣削刀具振动信号幅度和铣削刀具压力信号幅度的一一对应关系；步骤6，根据各铣削刀具磨损异常幅度关系列表，分别计算得到铣削刀具在不同磨损状态铣削不同材质工件时的铣削刀具磨损状态程度基准值；步骤7，预先分别构建铣削刀具在不同磨损状态下铣削不同材质工件时的从工件上铣削所得铣削废屑的铣削废屑特征参数集合；其中，铣削刀具材质、所铣削加工材质工件、铣削刀具的磨损状态以及从工件上铣削所得铣削废屑的铣削废屑特征参数均一一对应；步骤8，基于所得各铣削刀具磨损状态程度基准值集合以及铣削废屑特征参数集合，分别构建该材质铣削刀具铣削不同材质工件的铣削刀具磨损状态判断子模型；步骤9，确定实际铣削加工过程中的工件材质以及基于铣削刀具种类匹配模型识别执行该实际铣削加工过程中的当前铣削刀具材质种类，并获取铣削刀具在该铣削加工过程中的当前铣削加工信号曲线集合以及当前铣削废屑特征参数；其中，实际执行铣削加工过程中的铣削刀具与形成对应铣削刀具种类子匹配模型的铣削刀具为同材质同规格的刀具；步骤10，将所得当前铣削刀具材质种类、工件材质、当前铣削加工信号曲线集合、以及当前铣削废屑特征参数作为输入参数输入到铣削刀具磨损状态判断子模型，输出得到当前铣削刀具的磨损状态。

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