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。