案例库 / 金属加工（冷加工） / 2022 年第 9 期

刀具磨损智能监测方法的研究现状和发展趋势

张凯, 权宇, 刘长福, 晏永飞, 周洋, 杨博涵

辽宁石油化工大学机械工程学院辽宁抚顺 113001

来源期刊金属加工（冷加工）

年份 / 期2022 年第 9 期

页码第 8-14 页

栏目分类专题策划:先进制造技术及装备

案例编号jxgr-ljg202209002

入库时间2026-10-19 15:38

全文 12.6 MB

摘要

机床加工过程中刀具磨损的实时监测对减少设备停机时间和降低刀具磨损带来的成本具有重要意义.传统的基于信号处理和浅层学习模型的刀具磨损监测方法需要手动提取冗长的特征,无法实现智能化监测.为了克服这一固有的局限性,深度学习被引入传统的检测方法.通过总结这方面的研究,概述了刀具磨损智能监测方法的研究现状和发展趋势,具体分析和比较了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自编码器(AE)等模型的优缺点,并总结了各个模型在刀具磨损智能监测领域的应用,最后对深度学习在智能监测领域的发展与挑战做出了总结和展望.大数据时代下,深度学习在智能监测方面有着巨大的优势和潜力.

关键词

刀具磨损智能监测深度学习神经网络

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