公开(公告)号：CN119387668A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411467914.9

申请日：2024-10-21

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 安庆龙 ,  薛仲岭 ,  杨杰 ,  陈洁林 ,  刘雨函 ,  李晗 ,  陈文科 ,  陈明

IPC: B23C9/00 ,  B23Q17/09

Abstract: 一种基于FPC柔性封装的铣削无线测振刀柄制造系统，包括：铣床以及设置于其上的无线智能刀柄及位于其末端的刀具、相对刀具设置的工件，其中：工件通过虎钳设置于铣床工作台上，无线智能刀柄通过无线方式与上位机相连并传输切削过程中刀柄位置的三向振动信号，通过上位机通过人工智能算法对三向振动信号进行处理分析，实现对刀具磨损值进行实时监测、预测刀具的剩余寿命并对切削参数进行优化，为工件的切削加工提供更为合理的切削参数，提升刀具的使用寿命。本发明通过复合材料弥补了原有刀柄结构破坏后造成的强度、刚度下降，保证了在高速、高精度切削加工任务中的可行性；同时，将信号采集模块和充电模块基于FPC柔性分布与刀柄外圆柱表面，最小化智能刀柄整体尺寸，保证复杂路径工况中的适用性。

公开(公告)号：CN118349831A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410525872.3

申请日：2024-04-29

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 卓芯怡 ,  安庆龙 ,  李晗 ,  王宗瑞 ,  周易 ,  刘雨函 ,  张敬伟

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/27 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F119/04

Abstract: 一种基于CNN‑SBULSTM‑Attention的刀具剩余寿命预测方法，在离线阶段搭建CNN‑SBULSTM‑Attention架构的深度学习神经网络，通过测振刀柄在刀具切削过程中采集信号数据并进行预处理后，作为训练集对深度学习神经网络进行训练；在在线阶段通过训练后的深度学习神经网络进行实时刀具寿命预测。本发明通过建立测振刀柄在刀具切削过程中收集到的信号数据与刀具剩余寿命之间的深层关系，实现对刀具剩余寿命的实时、准确预测，从而优化刀具管理和使用。

公开(公告)号：CN118237981A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410550497.8

申请日：2024-05-06

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 周易 ,  安庆龙 ,  李晗 ,  王宗瑞 ,  卓芯怡 ,  刘雨函 ,  张敬伟

IPC: B23Q17/09

Abstract: 一种用于切削刀具剩余寿命预测的测振刀柄及其系统，包括：碳纤维外壳以及设置于外壳内的刀柄和设置于外壳外的传感模块和电池，其中：刀柄包括：刀柄体和与之固定连接的ER接口；碳纤维外壳整体呈圆柱状，沿轴线对称处分布两个平面，分别用于安装传感模块和电池，该碳纤维外壳通过碳纤维铺层包裹在刀柄体外侧压力固化成型后切削加工得到。本发明通过加速度传感器获得三向振动信号，并读取机床NC代码获取主轴功率及位置信号，上位机读取信号并基于神经网络模型实时预测刀具剩余寿命。