文献类型：期刊文章

作　　者：卢志远[1] 马鹏飞[1] 肖江林[2] 王美清[1] 唐晓青[1]

LU Zhiyuan;MA Pengfei;XIAO Jianglin;WANG Meiqing;TANG Xiaoqing(School of Mechanical Engineering and Automation,Beihang University,Beijing,100191;CRRC Zhuzhou Institute Co.,Ltd.,Zhuzhou,Hunan,412005)

机构地区：[1]北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京100191 [2]中车株洲电力机车研究所有限公司,株洲412005

出　　处：《中国机械工程》

基　　金：国防基础科研计划资助项目(JCKY2016601C006)

年　　份：2019

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：220-225

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现刀具磨损状态的在线监测,提高监测系统的实用性,提出一种基于机床信息的加工过程刀具磨损状态在线监测方法。采用OPC UA通信技术在线采集与存储数控机床信息,得到与磨损相关的机床内部过程信息,并基于这类信息与相应的刀具磨损信息,利用卷积神经网络建立了刀具磨损状态识别模型。应用案例证明了该方法的监测性能,与其他传统监测方法相比,该方法更适用于实际的生产加工。

关 键 词：刀具磨损 用于过程控制的对象链接与嵌入统一架构  在线监测 卷积神经网络

分 类 号：TP164]