公开(公告)号：CN115592179A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211100484.8

申请日：2022-09-08

Applicant: 哈尔滨理工大学(CN)

Inventor： 岳彩旭 ,  耿博文 ,  刘献礼 ,  夏伟 ,  李荣义

IPC: B23C5/24 ,  G06K7/10 ,  G06K7/14

Abstract: 本发明公开了一种盘铣刀刀具快速智能调刀方法及装置，包括带有电子显示区域的刀盒，二维码标签和刀具预调软件；在所述电子显示区域显示盒体内刀片所对应刀盘与刀槽的编号；所述刀盒设置为用于容纳同种误差或误差接近的刀片；二维码标签贴在刀盘上，用于存储刀盘上各刀槽误差信息；刀具预调软件，用于扫描二维码标签并对二维码标签对应刀盘上的刀槽信息与刀盒进行匹配，并设置为在匹配完成后，将刀槽所对应刀盒中刀片的信息传送到刀盒上的电子显示区域上进行显示；所述刀盒响应端设置为通过无线或有线连接方式对电子显示区域显示内容进行更改刷新。大力简化刀具调刀的操作过程，智能化调刀快速实现对刀，实现刀片一次安装到位，提高工作效率。

公开(公告)号：CN117034153A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310855874.4

申请日：2023-07-12

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 岳彩旭 ,  郭焱栋 ,  夏伟 ,  刘献礼 ,  贾儒鸿 ,  耿博文

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/211 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2135 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于三维变分模态分解特征融合的铣削刀具磨损识别方法，包括：获取刀具在不同走刀次数下的多通道力信号和多通道振动信号，以及对应的刀具磨损量；利用双分段回归算法将刀具磨损曲线划分为初期磨损阶段、正常磨损阶段和急剧磨损阶段；对多通道力信号和多通道振动信号的主成分信号进行三维变分模态分解，选取主IMF分量；计算各主IMF分量的时域、频域和时频域特征，根据ReliefF特征选择方法保留对刀具磨损状态分类贡献大的特征，通过无监督学习SDAE进行二次降维；特征融合形成多维特征向量，与刀具磨损状态一同构成模型的训练数据；利用蜣螂优化算法优化OSELM，训练获得DBO‑OSELM模型，实现刀具磨损状态的识别。本发明识别准确率更高。