基于Attention-LSTM的CNC刀具破损在线检测系统

摘要：

为了在数控(CNC)机床批量加工过程中对刀具破损进行检测以减少残次产品,提出一种利用机床主轴功率信息,基于Attention-LSTM的CNC生产线刀具破损在线监测方法.该方法以数控系统内置传感器作为数据源获取机床主轴功率时间序列,在数据采集环节中,需要分辨加工过程中的不同工序以及该工序所使用的刀具编号.因此,在数据采集环节中,同时对数控代码和主轴功率进行采集,使用数控代码解析方式对采集数据进行处理,完成加工过程的工序识别,再使用Attention-LSTM算法对主轴功率数据进行预测,然后利用DTW算法计算时间序列相似度.加工过程功率时间序列和标准时间序列之间的相似程度应当处于合理的阈值范围内,否则认为此次加工过程中发生刀具破损.以FANUC数控系统为平台进行实验,验证了刀具破损识别的准确率.

关键词：在线检测、主轴功率、刀具破损、注意力机制

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：68-74