申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117733646A

主分类号：B23Q17/09

分类号：B23Q17/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：一种数据驱动的机床主轴切削力矩监测方法，其特征是：同步监测机床主轴电机的输出转矩或三相电流、主轴运动状态等伺服信号以及主轴切削力矩，进行切削实验获取主轴伺服监测信号‑切削力矩数据集，进而以序列‑序列监督方式训练数据驱动的时间序列单步预测模型。在实际应用时，将相应的主轴伺服监测信号输入预测模型进行单步实时预测或序列‑序列预测，从而实现主轴切削力矩的在线监测。相较于传统的基于台式旋转切削测力仪的主轴切削力矩监测方法，本发明成本更低且不侵入机床工作空间，具有应用于实际生产过程的较大潜力。

主权项：1.一种数据驱动的机床主轴切削力矩监测方法，其特征在于，包括以下步骤：1设置工艺参数，工艺参数包括转速、切深、切宽和每齿进给量；固定工艺参数不变切削任意轨迹构成一次切削实验，在切削过程中同步监测机床主轴电机的输出转矩或三相电流及主轴运动状态的伺服信号以及主轴切削力矩，得到一个时间序列形式的切削实验样本，其中主轴伺服信号为特征信号，主轴切削力矩为标签；2选取不同转速、切深、切宽和每齿进给量的工艺参数组合设计切削实验，采用步骤1中的方法得到一个切削实验样本集合，构造包含不同工艺参数组合的主轴伺服监测信号-切削力矩数据集；3模型采用数据驱动的时间序列预测模型，以序列-序列监督方式训练主轴伺服监测信号-切削力矩单步预测模型；4将主轴伺服监测信号输入预测模型，模型从零初始状态开始对主轴切削力矩进行单步实时预测或任意长度的序列-序列预测，且上一次预测后的模型内部状态应作为下一次预测的初始状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种数据驱动的机床主轴切削力矩监测方法

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