機械領域頂刊｜友機發(fā)表用于刀具磨損監(jiān)測的論文

近日，友機技術團隊提出了一種“數(shù)據(jù)模型混合驅動的概率狀態(tài)空間模型用于刀具磨損監(jiān)測”的方法。研究成果以“A hybrid-driven probabilistic state space model for tool wear monitoring”為題發(fā)表在機械領域頂級期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》上。

2023-08-11 17:45:57友機技術(上海)有限公司772

論文概況

該研究得到了國家自然科學基金面上項目(52275127)、國家重點研發(fā)計劃青年科學家項目(2021YFB2011400)和友機技術（上海）有限公司的支持。

研究背景

刀具磨損監(jiān)測對于提高加工產(chǎn)品質量和保障加工安全至關重要。近年來，為了實現(xiàn)刀具磨損監(jiān)測，涌現(xiàn)出了眾多技術，包括基于數(shù)據(jù)驅動的磨損監(jiān)測方法和基于物理模型的刀具退化評估方法。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅動方法高度依賴于測量數(shù)據(jù)，而基于物理模型的方法難以對復雜的加工過程精確建模。為了解決這些問題，友機技術團隊提出了一種“數(shù)據(jù)模型混合驅動的概率狀態(tài)空間模型用于刀具磨損監(jiān)測”的方法，旨在提高刀具磨損監(jiān)測的準確度和穩(wěn)健性。

研究方法流程

第一步：數(shù)據(jù)采集

第二步：敏感特征篩選

第三步：磨損狀態(tài)識別

第四步：失效概率估計

論文創(chuàng)新點總結

研究工作提出了一種數(shù)據(jù)與模型混合驅動的方法用于刀具磨損監(jiān)測。

（1）一種敏感性的特征選擇機制被構建用于去除混淆在多源監(jiān)測信號中的噪聲干擾與冗余信息，提高了刀具磨損監(jiān)測效率。

（2）基于概率估計的混合模型被創(chuàng)新性的提出以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源和物理模型的優(yōu)勢，有效的提高了監(jiān)測精度；另外，所構建的概率模型為監(jiān)測結果提供了科學解讀，明顯的增強了刀具健康管理的可靠性。

（3）自適應的磨損狀態(tài)識別機制被設計以充分發(fā)掘刀具剩余價值，提高企業(yè)經(jīng)濟效益。

公司介紹

友機技術（上海）有限公司是以機床智能化及工藝智能化技術為核心業(yè)務，由一群精密加工領域多年實踐專家及國際頂尖的工業(yè)人工智能算法科學家經(jīng)過近10年的核心技術打磨、產(chǎn)品化及市場驗證迭代后發(fā)起成立，結合刀具管理、設備管理、質量管理、設備績效、生產(chǎn)管理等功能模塊為用戶在自動化、數(shù)字化、智能化的升級改造進程中提供高效、可靠的技術支撐，為工廠提供數(shù)字化全局解決方案。致力于建造一個基于機理工藝模型，具有高級AI底層技術的，具有自編程，自控制，自感知，自診斷，自決策的高度智慧工藝優(yōu)化及決策系統(tǒng)，實現(xiàn)泛機電化設備的智慧控制，讓復雜的制造進入無人駕駛時代。

機床作為工業(yè)母機，是一切制造精度和效率的基礎，在3C、新能源汽車、國防軍工、航空航天等核心產(chǎn)業(yè)發(fā)揮著不可替代的作用。2021年，中國機床產(chǎn)值增加了50億美元，為10 年來最大單年增幅，機床產(chǎn)業(yè)已進入全新增長周期。

但是精密制造存在加工鏈條長、變量多的痛點，實際加工過程中往往產(chǎn)生工序執(zhí)行不及初始預期、造成大量經(jīng)濟損失與資源浪費的問題。友機技術則是瞄準這一痛點，從實時數(shù)據(jù)和工藝機理切入，為客戶打開精密制造的工藝黑匣子。

具體到產(chǎn)品層面，友機技術為客戶提供四大系統(tǒng)，直擊病灶解決問題：

UJ-PMS智能加工過程監(jiān)控系統(tǒng)

可監(jiān)測機加工異常情況，降本增效

· 斷刀、崩刃、卡屑等異常監(jiān)控

· 加工過程質量控制

· 最大化刀具壽命

· 加工過程數(shù)據(jù)追溯

UJ-IPS智適應控制及保護系統(tǒng)

可實時調(diào)整機床運行效率，減少風險

· 提高加工效率