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摘要:本发明提供了一种基于功率检测的刀具破损检测方法,属于刀具磨损检测技术领域。首先,利用霍尔传感器采集主轴三相电流信号,并计算得到主轴运行的等效直流电流;然后,运用DB4小波算法进行特征提取,提取出反映加工过程电流变化的特征值,即破损均方根R;然后采用滤波算法对提取出的破损均方根R进行曲线平滑处理,消除数据中的噪声和波动,保留数据原始特征和变化趋势,得到拟合曲线数据作为模型输入;将实时获取的拟合曲线数据输入到构建的刀具破损检测模型,输出标签0,代表正常输出标签1,代表刀具出现破损。本方法能够实现对无人值守设备的刀具更精准的刀具破损检测,提高设备的准确性和稳定性,能够帮助企业提高生产效率、降低成本。
主权项:1.一种基于功率检测的刀具破损检测方法,其特征在于,包括以下过程:S1,利用霍尔传感器采集主轴UVW三相电流信号,并对主轴三相交流电流进行计算,得到主轴运行的等效直流电流;S2,运用DB4小波算法进行特征提取;对等效直流电流信号进行分解重构,信号被逐层分解为不同频率成分的小波系数,随后又通过重构过程还原原始信号,从而提取出反映加工过程电流变化的特征值,即破损均方根R;S3,采用Savitzky-Golay滤波算法对加工过程提取出的破损均方根R进行曲线平滑处理,消除数据中的噪声和波动,保留数据的原始特征和变化趋势,得到拟合曲线数据作为模型输入;S4,将实时获取的拟合曲线数据输入到构建的刀具破损检测模型;所述刀具破损检测模型基于刀具加工状态参考曲线自学习及刀具破损曲线学习,得到上下沿曲线数值,再结合破损系数形成最终的上下阈值曲线,如果实时数值落在上下阈值的范围内,那么它将输出标签0,代表正常;而一旦数值超出了这个范围,则会输出标签1,代表刀具出现破损。
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