申请/专利权人：成都飞机工业(集团)有限责任公司

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117862953A

主分类号：B23Q17/09

分类号：B23Q17/09;B23Q17/12

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种数控加工任意齿数刀具振动信号自适应识别分析方法，属于航空制造领域，包括以下步骤：基于振动传感器获取刀具振动数据，解析振动数据并绘制振动数据图像v_image，设计振动图像特征描述子实现特征提取，基于设计的特征差异评价函数在二维空间特征分布图中得到特征差异关键点，根据自适应分区域阈值判断方式与神经网络识别方式得到识别结果，融合结果并进行比较得到信号输出。本发明适用于分析识别刀具刀齿的磨损量、断齿、缺齿、缺失等异常或是缺陷，基于自适应识别与结果融合分析，可进一步提升刀具异常识别的准确率，降低刀具误报率等技术性指标，降低了因刀具异常导致工件报废的可能，从而避免或降低了经济损失。

主权项：1.一种数控加工任意齿数刀具振动信号自适应识别分析方法，其特征在于：包括如下步骤：获取刀具振动数据，获取的振动数据采用字典dic的形式进行保存，字典的key表示时间单位为秒，对应的value表示单位时间对应采集的数据，对应的value包含了振动信号在X轴、Y轴方向上的振动量；解析振动数据并绘制振动数据图像v_image，取当前时间time_temp向前推length长度的时间间隔数据为绘制振动图像的原始数据，比较对应时间段内每一个key所保存在value中X轴与Y轴中的最大值，绘图响应幅值用maxvalue表示，对应length时间段内提取的有效数据用datalength表示，基于此数据绘制v_image图像；设计振动图像特征描述子，实现全角度特征差异分布图像的统计，以中心位置numc2，numr2开始统计分析每一偏移角度对应的结构树上有效特征数据点分布的点数，描述的对象为v_image图像，完成对记录在结构树中v_image图像全角度特征进行统计描述分析；基于统计的数据，将特征数据绘制在二维特征空间中；设计特征差异评价函数，并获取绘制在二维特征空间中的关键特征，基于设计的评价函数，对于任意一振动数据二维空间特征分布图像计算并得到特征差异的关键点特征数据；设计关键点特征数据映射方式并实现数据特征图像绘制，由得到的关键点特征数据将对应的特征位置反映射至基于原始振动数据绘制的数据特征图中，并对图像进行绘制以得到对应的直观结果图像；基于图像中对应的区域即可得到在原始图像v_image中不同刀齿对应的振动数据的相对分布关系特性，根据图像v_image中不同区域对应的有效像素数确定刀齿特征数据，令对应的区域的S1、S2、…、Sn中的有效像素数分别记为size1、size2、…、sizen；设计自适应判断方式，对于每一时间间隔生成的图像，皆可计算得到对应的size1、size2、…、sizen数值；若存在面积相对分布小于最大面积的情况则需要启动识别网络，否则直接得到识别结果1，识别结果1表示对应的刀具在该段时间内不存在异常情况；识别网络样本振动数据点之外的其余特征在图像中皆被视为噪声，去除对应噪声；若启动识别网络对应的输出结果为∈[1,n]，对应的识别结果为识别结果2；融合识别结果1与识别结果2并同数控程序中对应的刀齿数进行比较，以得到最后的识别输出信号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 一种数控加工任意齿数刀具振动信号自适应识别分析方法

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