深度迁移刀具监控法

变工况免重训

一种利用主轴振动信号和深度迁移学习，在切削条件变化时无需重新训练即可保持刀具磨损识别精度的方法。

Lan, Qixin · 陈彬强 · 姚斌 · 贺王鹏

CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences 2024

参数信息

刀具磨损识别准确率

80 %

技术优势

变工况免重训

利用历史工况的监测数据，通过无监督深度迁移学习构建模型，使模型同时适应当前和先前工况，无需为新工况重新训练。

精度有保障

实验验证迁移学习模型分类准确率保持在80%以上，且与最先进方法相比在目标域性能更优。

应用场景

• 铣削加工监测：铣削加工中，无需因工况变化重新训练模型，直接监测刀具磨损。
• 刀具状态监测：持续输出磨损状态，及时提示更换刀具，避免加工质量下降。
• 振动监测：利用主轴振动信号，无需额外传感器即可识别刀具磨损。
• 智能制造：迁移学习模型适应多工况，可作为智能生产线上的免维护监测环节。