一）汽車制造行業在汽車發動機缸體、缸蓋等零部件的加工中，采用刀具狀態監測技術可以實時監測刀具的磨損情況，及時更換刀具，保證加工質量和生產效率。例如，某汽車制造企業通過安裝切削力傳感器和振動傳感器，對發動機缸體加工過程中的刀具狀態進行監測，刀具更換次數減少了30%，生產效率提高了15%。（二）航空航天制造行業航空航天零部件的加工精度要求極高，刀具的狀態對加工質量影響巨大。通過刀具狀態監測技術，可以有效地保證零件的加工精度和可靠性。例如，在飛機機翼的加工中，利用聲發射傳感器和溫度傳感器對刀具狀態進行監測，成功避免了因刀具破損而導致的零件報廢。（三）模具制造行業模具制造中經常使用復雜形狀的刀具，刀具的磨損和破損難以直觀判斷。采用刀具狀態監測技術可以及時發現刀具的異常，提高模具的加工質量和使用壽命。例如，某模具制造企業通過安裝圖像傳感器對刀具的刃口進行實時監測，模具的加工精度提高了20%，模具的使用壽命延長了30%。刀具狀態監測會測量機床主軸電機的電流或功率。隨著刀具磨損，電機的負載會發生變化。寧波新一代刀具狀態監測生產廠家

針對刀具磨損狀態在實際生產加工過程中難以在線監測這一問題，提出一種通過通信技術獲取機床內部數據，對當前的刀具磨損狀態進行識別的方法。通過采集機床內部實時數據并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態識別模型，直接將采集到的數據作為輸入，得到了和傳統方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現都符合預期。刀具磨損狀態識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現有數據是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數試驗，考慮加工參數對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中的模型是一個固定的模型。今后需要根據實時的信號以及已知的磨損狀態，對模型進行實時更新，從而在實時監測過程中實現自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。盈蓓德科技-刀具狀態監測。溫州基于振動分析的刀具狀態監測技術靈敏度高的刀具狀態監測系統，能對刀具微小磨損或早期故障跡象的檢測能力，能夠在刀具磨損初期就發現問題。

刀具磨損狀態在實際生產加工過程中難以在線監測這個問題，提出一種通過通信技術獲取機床內部數據，對當前的刀具磨損狀態進行識別的方法。通過采集機床內部實時數據并將其與實際加工情景緊密結合，能直接反映當前的加工狀態。將卷積神經網絡用于構建刀具磨損狀態識別模型，直接將采集到數據作為輸入，得到了和傳統方法精度近似的預測模型，模型在訓練集和在線驗證試驗中的表現都符合預期。刀具磨損狀態識別的方法在投入使用時還有一些問題有待解決：①現有數據是在相同的加工條件下測得的，而實際加工過程中，加工參數以及加工情景是不斷變化的，因此需要在下一步的研究中，進行變參數試驗，考慮加工參數對于刀具磨損的影響，并針對常用的一些加工場景，建立不同的模型庫。變換加工場景時，通過獲取當前場景，及時匹配相應的預測模型即可。②本研究中模型是一個固定的模型。今后需要根據實時的信號以及已知的磨損狀態，對模型進行實時更新，從而在實時監測過程中實現自學習，不斷提升模型的精度和預測效果。

深度學習中的卷積神經網絡（CNN）在處理圖像數據方面表現出色。在刀具狀態監測中，可以利用CNN對刀具的圖像進行分析，識別刀具的磨損區域和程度。循環神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM），則適用于處理時間序列數據，如切削過程中的連續振動信號，能夠捕捉信號中的動態特征，預測刀具的剩余使用壽命。此外，利用人工智能技術還可以實現刀具狀態監測的實時性和智能化。通過在線學習和模型更新，監測系統能夠適應不同的加工工況和刀具類型，自動調整監測參數和判斷標準。刀具狀態監測中的人工智能技術，是通過對大量的使用數據進行學習和分析，實現對刀具狀態的準確判斷。

三、監測方法1. 直接法直接法是測量與刀具材料損失直接相關的變量，如刀具徑向尺寸變動量、工件尺寸變化、后刀面磨損帶寬度等。直接法主要有光學圖像法、射線法、電阻法、接觸法等。其中，光學法直觀性強且精度高，但比較大的不足是不能實現在線實時檢測，加工過程中的刀具狀態變化不能及時被反映出來，具有一定局限性。2. 間接法間接法是測量切削加工過程中產生的與刀具狀態相關的信號，如力、聲發射、溫度、聲音、功率、振動等，從而間接分析得出刀具狀態。間接法的關鍵在于找到合適的方法有效地從采集到的信號中提取出信號特征并加以分析以反映刀具狀態。目前，研究較多的主要有切削力法、功率法、振動法和聲發射法。刀具狀態監測系統可以分析刀具切削時產生的振動信號。通常，刀具磨損加劇會使振動幅度和頻率發生變化。紹興加工中心刀具狀態監測系統供應商

在能源領域，如石油和天然氣開采、風力發電等，刀具的狀態監測對生產效率和設備可靠性有重要影響。寧波新一代刀具狀態監測生產廠家

刀具監測管理系統是我們基于精密加工行業特征，結合加工中心、車床等機械加工過程，打造的一款刀具狀態監測和壽命預測分析系統，通過采集主軸電流（負載）信號、位置信號、速度信號等30維度+數據信號，結合大數據流式處理、自然語言處理等自學習處理算法和行業多年經驗數據沉淀，構建一套完整的刀具壽命預測和狀態監控管理系統，能夠實現100%斷刀和崩刃監控，磨損監控識別率達到99%以上，提供基于刀具狀態監測和壽命預測的異常停機控制模塊，避免因刀具異常導致的產品質量損失和異常撞機事故，幫助用戶節約刀具成本30%以上，100%避免刀具異常帶來的產品質量損失，為用戶提供無憂機加工過程管理。盈蓓德科技-刀具狀態監測系統。寧波新一代刀具狀態監測生產廠家